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Google ha ampliado su red de partners para sus chips AI desarrollados en casa, TPU (Tensor Processing Unit), incorporando a Marvell y, según rumores, también a AMD, con el objetivo de reducir gradualmente su dependencia de Broadcom. La colaboración entre empresas tecnológicas del Valle de Silicio y fabricantes de chips se ha vuelto más diversa, y estas forman una compleja red de intereses a través de acuerdos de participación accionaria. Se espera que las ventas de los TPU de Google aumenten un 70%-80% este año, lo que acelerará su despliegue para liberarse de la dependencia exclusiva de las GPU de NVIDIA. Broadcom enfrenta presiones a corto plazo debido a la pérdida de algunos contratos, mientras que NVIDIA mantiene su competitividad gracias a sus avances tecnológicos.
1. Cambio de partners en los TPU de Google: Marvell toma el relevo, Broadcom queda en segundo plano
Anteriormente, los chips AI personalizados de Google se suministraban principalmente por parte de Broadcom, pero ahora ha firmado un acuerdo de colaboración con Marvell que incluye componentes clave como aceleradores de inferencia AI, controladores de almacenamiento/red y memoria. Al anunciarse este cambio, las acciones de Marvell subieron casi un 10%, mientras que las de Broadcom descendieron un 4.6%. También hay rumores de que Google podría invitar a AMD a participar en el desarrollo de la décima generación de TPU.
¿Por qué cambiar de partner? Google no desea depender de solo un proveedor; al contar con varios, puede diversificar sus riesgos y obtener chips que mejor se adapten a sus necesidades (especialmente en términos de eficiencia, más allá del simple poder de cálculo).
2. El “juego de acuerdos de participación accionaria” en el Valle de Silicio: intereses estrechamente vinculados
Esta colaboración va más allá de la simple adquisición de chips; también incluye acuerdos de participación accionaria:
- Marvell ha emitido opciones a Google, que le permiten comprar hasta 58.97 millones de acciones de la empresa por un precio de 206,58 dólares cada una (con un valor potencial de 12.18 mil millones de dólares), pero solo podrá hacer efectivo parte de estas acciones si Marvell genera unos 500 millones de dólares en ingresos por ventas personalizadas con Google.
- Anteriormente, AMD también ofreció condiciones similares a Meta: Meta pudo adquirir el 10% de las acciones de AMD por 0.01 dólar cada una. NVIDIA ha invertido 100 mil millones de dólares en OpenAI, Google 40 mil millones en Anthropic y AMD 5 mil millones; además, NVIDIA también ha invertido 2 mil millones en Marvell.
¿El objetivo? Vincular los intereses de ambas partes: las compañías de chips aseguran pedidos estables, mientras que las empresas de IA disponen de un suministro fiable. Ninguna puede prescindir de la otra.
3. El “gran aumento” de las ventas de TPU de Google este año: un incremento del 70%-80%
Según predicciones de TrendForce, las ventas de los ASIC (chips AI desarrollados por Google) aumentarán un 70%-80% este año, representando alrededor del 70% de sus servidores AI.
¿Por qué este aumento?
- Google despliega rápidamente sus servidores AI y actualiza sus chips TPU con frecuencia (una vez al año); la octava generación de TPU es 2.8 veces más potente que la séptima y consume menos energía.
- Tiene muchos clientes: los utiliza internamente y también los suministra a Anthropic; Meta está considerando utilizar TPU de Google para 2027 (con pedidos por varios mil millones de dólares).
- El soporte de la cadena de suministro es importante: la participación de Broadcom en las capacidades de encapsulación avanzada de TSMC (CoWoS) ha aumentado del 13% al 22% el año pasado, lo que indica un aumento significativo de la demanda.
4. El desarrollo propio de chips por parte de Google: evitar ser “restringido” por NVIDIA
Anteriormente, Google dependía de las GPU de NVIDIA, pero ahora busca reducir esta dependencia:
- Las GPU de NVIDIA se centran en el poder de cálculo general, mientras que a Google le importa más la eficiencia para generar contenido (como la velocidad y costo de creación de artículos o imágenes mediante IA) y la capacidad de escalar sus sistemas (si pueden conectar miles de chips para manejar tareas complejas).
- Los chips TPU desarrollados por Google le dan a Google el control: no solo los utiliza internamente, sino que también puede venderlos a otras empresas de IA (como Anthropic), sin estar sujeto a las condiciones de otros proveedores.
5. Las dificultades de Broadcom y la respuesta de NVIDIA
- Presiones para Broadcom: Tras perder algunos contratos con Google, sus previsiones de ingresos por servicios AI para el próximo trimestre (16 mil millones de dólares) son inferiores a las expectativas del mercado, y no ha revisado al alza su objetivo de 10 mil millones de dólares para 2027.
- Respuesta de NVIDIA: Ha lanzado la plataforma Vera Rubin, que promueve el “mejor rendimiento por watt” y los “menores costos por token”. Esta plataforma ya está en uso en servicios como Google Cloud y Microsoft Azure, lo que le permite mantener su competitividad gracias a sus avances tecnológicos.
Al desglosar estos puntos de forma clara, incluso quienes no entienden terminología financiera pueden comprender la estrategia de Google en el campo de los chips AI, la interdependencia entre las empresas del Valle de Silicio y la lógica central de la competencia en este sector.