Google está desarrollando un nuevo chip, conocido internamente como 'Frozen v2', para operar su familia de modelos Gemini con mayor eficiencia, según informó The Information. Este procesador integraría elementos de los modelos Gemini directamente en el hardware, optimizando las tareas de inferencia, el proceso mediante el cual la inteligencia artificial genera respuestas a los usuarios. La iniciativa busca reducir costos operativos y disminuir la dependencia de proveedores externos como Nvidia, que domina el mercado de chips para IA.
Crecimiento del mercado de chips para IA en el edge
La creciente demanda de capacidad de cómputo para inteligencia artificial ha generado tensiones internas en Google, llevando incluso a Google Cloud a rechazar contratos con clientes por falta de recursos disponibles, según el reporte. Aunque Google ha desarrollado sus propias Tensor Processing Units (TPU) durante casi una década para entrenamiento y procesamiento de IA, el proyecto Frozen v2 representa un paso hacia la especialización del hardware para Gemini. La inferencia es uno de los mayores costos de operar modelos generativos a gran escala.
De acuerdo con Mordor Intelligence, el segmento de chips de IA para el edge alcanzará un valor de 4,440 millones de dólares en 2026 y crecerá a una tasa anual compuesta del 21% hasta superar los 11,500 millones de dólares en 2031. La consultora atribuye este crecimiento a la expansión de aplicaciones de IA y la necesidad de ejecutar modelos de forma más eficiente y con menor latencia.
AMD y Microsoft amplían su alianza
El movimiento de Google ocurre mientras otras compañías buscan diversificar el suministro de chips para IA y reducir su dependencia de Nvidia. Este lunes, AMD anunció la ampliación de su alianza con Microsoft. Como parte del acuerdo, Azure utilizará la plataforma Helios y los procesadores EPYC de AMD para fortalecer su infraestructura de inteligencia artificial. Microsoft integrará estas tecnologías para ofrecer servicios de IA a sus clientes empresariales.
La directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, afirmó que ambas compañías extenderán su colaboración 'a toda la pila de soluciones de IA de AMD en Azure'. Microsoft reiteró que su estrategia pasa por combinar tecnologías propias con hardware de distintos fabricantes para optimizar rendimiento, costos y consumo energético.
Competencia en el mercado de infraestructura para centros de datos
Para AMD, el acuerdo representa un respaldo a su estrategia de competir con Nvidia en el mercado de infraestructura para centros de datos. La empresa ya había conseguido clientes como Meta, Oracle y OpenAI para su plataforma Helios, y ahora suma a Microsoft como otro de los grandes operadores de nube.
La inteligencia artificial ha convertido a los chips especializados en uno de los activos más valiosos de la industria tecnológica. Empresas como Google, Microsoft, Amazon y Meta compiten por controlar la infraestructura sobre la que funcionan. Diseñar procesadores propios o ampliar alianzas con fabricantes alternativos permite reducir costos, asegurar el suministro de hardware y optimizar el desempeño de los modelos de IA, mientras la demanda de capacidad de cómputo continúa creciendo más rápido que la oferta disponible.
