El mercado de la inteligencia artificial vivía, hasta hace unas semanas, en un relato casi incuestionable: NVIDIA manda, el resto persigue. Sin embargo, una serie de movimientos discretos pero muy significativos está empezando a cuestionar ese guion. Google ha decidido fabricar sus próximas TPU v9 con Intel en lugar de con TSMC, Meta estaría siguiendo el mismo camino para sus propios chips de IA y, en paralelo, la cotización de NVIDIA encadena caídas que superan el 7 % en un mes.
En este contexto, muchos vuelven la vista hacia Michael Burry, el inversor que se hizo famoso por anticipar la crisis subprime de 2008 y que recientemente apostó en contra de NVIDIA. ¿Exageración o primera grieta visible en el dominio de los “verdes”?
De héroe bursátil a objetivo de las apuestas bajistas
Burry saltó a la cultura popular gracias a la película La gran apuesta, que narra cómo ganó miles de millones apostando contra el mercado inmobiliario estadounidense cuando todo el mundo pensaba que era indestructible. Años después, sus posiciones se miran con lupa: cuando decide tomar posiciones bajistas sobre una compañía, el debate está garantizado.
Entre esas apuestas recientes aparece NVIDIA, junto a otros nombres vinculados al boom de la IA como Palantir. En aquel momento, muchos consideraron que ir contra la empresa más valiosa del mundo por capitalización y líder indiscutible en GPU de inteligencia artificial era poco menos que una locura. Hoy, con la acción corrigiendo y nuevos competidores moviendo ficha, la pregunta vuelve: ¿y si Burry no estaba tan desencaminado?
NVIDIA bate récords… pero la acción se desinfla
Sobre el papel, la situación de NVIDIA sigue siendo envidiable:
Domina el mercado de GPU para IA con una cuota abrumadora.
Encadena resultados récord, trimestre tras trimestre.
Ha pasado de ser una empresa centrada en gaming a convertirse en la columna vertebral de la infraestructura de IA en centros de datos de medio mundo.
Y, sin embargo, la cotización ha retrocedido más de un 7 % en un mes reciente, mientras Alphabet (Google) suma alrededor de un 20 % al calor de las noticias sobre sus propios chips para IA. El mercado, siempre adelantado, parece estar empezando a descontar que el futuro podría no ser un monólogo de NVIDIA.
La pieza clave: Google fabricará sus TPU v9 con Intel EMIB
Uno de los movimientos que más ruido ha generado es la decisión de Google de confiar en Intel para fabricar sus futuras TPU v9, dejando fuera a TSMC, el gigante taiwanés con el que NVIDIA mantiene una relación estrechísima.
Aquí entran en juego varios conceptos técnicos:
TPU (Tensor Processing Unit): chips diseñados por Google específicamente para acelerar cargas de trabajo de IA, sobre todo operaciones con tensores y matrices características de las redes neuronales. No son GPU al uso: son ASIC muy especializados en IA.
Intel IFS y EMIB: IFS es el negocio de fabricación para terceros de Intel, y EMIB es su tecnología de interconexión avanzada para empaquetar varios chips (chiplets) en un mismo módulo, ofreciendo altas prestaciones a un coste y complejidad menores que otras soluciones de empaquetado avanzado.
Que Google apueste por Intel para estas TPU significa, en la práctica:
Menor dependencia de TSMC, cuyas líneas avanzadas están saturadas por pedidos de NVIDIA y otros grandes clientes.
Un espaldarazo a la estrategia de Intel de convertirse de nuevo en un gran fabricante para terceros.
Un mensaje claro al mercado: Google no piensa fiar todo su futuro en IA a las GPU de NVIDIA.
Meta también mira a Intel y el efecto arrastre preocupa a NVIDIA
El movimiento de Google no llega solo. Las informaciones apuntan a que Meta también se estaría acercando a Intel para fabricar sus propios SoC de IA. El patrón es preocupante para NVIDIA:
Los grandes “hiperescalares” buscan chips propios (TPU, ASIC, SoC de IA) para no depender tanto de las GPU de un único proveedor.
Intel, que hasta hace poco estaba en segundo plano en la conversación sobre IA, empieza a colocarse como alternativa de fabricación a TSMC, con capacidad disponible y una hoja de ruta agresiva.
Si a esto se suma el impulso de AMD con sus aceleradores Instinct, cada vez más presentes en centros de datos, la sensación es que el terreno bajo los pies de NVIDIA ya no es tan firme como hace un año.
¿Por qué las TPU de Google asustan tanto a NVIDIA?
A diferencia de una GPU, pensada originalmente para gráficos pero muy eficaz en cómputo paralelo, una TPU está diseñada desde cero para un sólo objetivo: hacer IA lo más rápido y eficiente posible.
Esto implica:
Mayor rendimiento por vatio para ciertas cargas específicas.
Mejor alineación con los modelos de IA que Google y otras grandes plataformas ejecutan a gran escala.
Control total sobre la hoja de ruta del hardware, sin depender de terceros.
Google ya usa sus TPU masivamente en sus propios servicios y las ofrece en su nube, y ahora las TPU v9 dan un salto más en potencia y eficiencia. El problema para NVIDIA no es solo perder negocio directo: es que cada adopción de TPU en grandes despliegues es una oportunidad menos para vender GPU.
Según se comenta en el sector, el interés por estas nuevas TPU se habría disparado entre grandes empresas tecnológicas, incluidas algunas que hasta ahora se apoyaban casi exclusivamente en GPU de NVIDIA.
La respuesta pública de NVIDIA: elogios… y mensaje entre líneas
Ante esta situación, NVIDIA ha optado por un comunicado público con tono conciliador hacia Google. En un mensaje difundido en redes, la compañía afirma:
“Estamos encantados con el éxito de Google: han logrado grandes avances en IA y seguimos siendo sus proveedores. NVIDIA va una generación por delante en la industria: es la única plataforma que ejecuta todos los modelos de IA y lo hace en cualquier lugar donde se realicen operaciones informáticas. NVIDIA ofrece mayor rendimiento, versatilidad y fungibilidad que los ASIC, diseñados para entornos o funciones de IA específicos.”
We’re delighted by Google’s success — they’ve made great advances in AI and we continue to supply to Google.
NVIDIA is a generation ahead of the industry — it’s the only platform that runs every AI model and does it everywhere computing is done.
Reconocen el éxito de Google, intentando calmar la imagen de ruptura.
Reivindican que sus GPU siguen siendo la “plataforma universal” capaz de ejecutar cualquier modelo, en contraste con los ASIC (como las TPU), más específicos.
El subtexto es evidente: NVIDIA quiere recordar a inversores y clientes que, aunque algunos gigantes como Google opten por chips a medida para sus propios centros de datos, el resto del mundo de la IA —startups, empresas, instituciones— necesita una plataforma flexible, donde las GPU sigan siendo la opción más polivalente.
TSMC, Intel y la guerra del empaquetado avanzado
En paralelo a las luchas entre GPU y TPU, hay otra batalla silenciosa: la de la fabricación y el empaquetado avanzado.
TSMC está al límite de su capacidad en nodos punteros, con NVIDIA bloqueando buena parte de la producción para sus GPU de IA.
Intel, con su apuesta IFS, se presenta como alternativa, con fábricas en plena expansión y tecnologías como EMIB y Foveros para empaquetar chiplets a gran escala.
Que Google y, potencialmente, Meta se decanten por Intel es un soplo de aire para los de Santa Clara y una señal de alerta para TSMC y NVIDIA: si los grandes clientes se diversifican, la ventaja de haber acaparado capacidad puede convertirse en un arma de doble filo.
¿Es el fin del reinado de la GPU en IA?
La gran pregunta de fondo es si estamos ante el inicio del fin del dominio de la GPU en el cómputo de IA o simplemente entrando en una etapa de mayor diversidad de aceleradores.
Hay argumentos para ambas cosas:
Las GPU seguirán siendo esenciales por su flexibilidad: permiten entrenar y ejecutar cualquier modelo, incluso los que aún no existen.
Las TPU y otros ASIC brillan cuando el modelo está bien definido y se va a ejecutar a gran escala durante años, donde cada punto de eficiencia energética importa.
Probablemente, el futuro no sea “GPU o TPU”, sino una combinación:
Grandes plataformas con chips propios para cargas muy concretas.
Un ecosistema enorme de empresas medianas y pequeñas apoyándose en GPU de NVIDIA, AMD u otros.
Lo que sí parece claro es que el dominio casi absoluto que NVIDIA ha disfrutado en estos últimos años va a ser mucho más difícil de mantener. Con Google acercándose a Intel, Meta explorando el mismo camino y AMD ganando terreno, el tablero se complica.
Si este es el principio de la corrección que Michael Burry esperaba o solo un bache en el ascenso de NVIDIA, lo dirán los próximos trimestres. De momento, el mercado ha enviado un aviso: en la carrera de la inteligencia artificial ya no basta con correr rápido, también hay que mirar quién se está cambiando de carril.
