Alphabet dio un golpe decisivo a la dominancia de Nvidia en chips de IA

El avance en TPU que lo cambia todo

Durante años, la batalla por la infraestructura de IA pareció unidireccional. Los principales proveedores de la nube como Alphabet, Amazon y Microsoft invirtieron miles de millones en diseñar chips personalizados para centros de datos, pero ninguno pudo igualar la posición líder en la industria de Nvidia en unidades de procesamiento gráfico (GPUs). Esa narrativa cambió drásticamente.

El 18 de noviembre, Alphabet presentó Gemini 3, su último modelo de IA, y la verdadera historia no solo se trataba de rendimiento: se entregó exclusivamente en las unidades de procesamiento tensorial personalizadas de Alphabet (TPUs). Este hito marca un posible punto de inflexión en la batalla por la supremacía en chips de IA. Gemini 3 igualó o superó las capacidades de las últimas versiones de OpenAI y Anthropic, demostrando que los chips propios pueden competir al más alto nivel.

¿Qué hace que este desarrollo sea particularmente importante? Meta Platforms está en conversaciones para comprar TPUs directamente a Alphabet, mientras que Anthropic acaba de anunciar una expansión importante en la adopción de TPUs a través de Google Cloud. La transición de una amenaza teórica a una demanda real en el mercado ya está en marcha.

Las restricciones de suministro se enfrentan a una demanda explosiva

Google Cloud está experimentando una demanda sin precedentes de capacidad de computación. Durante el tercer trimestre de 2025 (que finalizó el 30 de septiembre), la plataforma generó $15.1 mil millones en ingresos, un aumento del 33.5% interanual que en realidad se aceleró respecto al trimestre anterior. Sin embargo, hay una restricción crítica: la disponibilidad de TPU no puede mantenerse al ritmo.

La acumulación de pedidos de capacidad de computación explotó hasta $155 mil millones durante el tercer trimestre, con un aumento del 82% interanual. Según Amin Vahdat, director general de IA e infraestructura en Google Cloud, este desequilibrio entre oferta y demanda podría persistir durante los próximos cinco años. Esta dinámica otorga poder de fijación de precios a Alphabet, mientras genera frustración entre los desarrolladores desesperados por recursos de computación hoy.

La escala de la demanda potencial es asombrosa. Cuando Anthropic anunció que accedería a hasta 1 millón de TPUs a través de Google Cloud para entrenar sus modelos Claude, ese contrato único ilustró la magnitud de la oportunidad. Meta Platforms, que actualmente depende de GPUs de Nvidia para entrenar su modelo Llama, planea comprar miles de millones de dólares en TPUs a partir de 2027 para sus propios centros de datos.

El desafío de Nvidia: competitivo pero no vulnerable (aún)

La presión competitiva es real, pero la posición de Nvidia no se está desplomando de inmediato. Si los pedidos pendientes siguen creciendo, Nvidia probablemente no sentirá efectos significativos durante varios años más. Los proveedores de la nube que necesitan satisfacer la demanda de los clientes seguirán adquiriendo de múltiples proveedores, incluyendo Nvidia, simplemente para cumplir con los requisitos de capacidad.

Las GPUs siguen siendo el estándar predeterminado para la mayoría de las cargas de trabajo de IA, en gran parte por su versatilidad y madurez del ecosistema. Alphabet diseñó los TPUs para sus propósitos específicos—altas prestaciones y eficiencia energética, sí, pero no necesariamente óptimos para todos los casos de uso de los desarrolladores. El software propietario CUDA de Nvidia sigue siendo el lenguaje de programación preferido en toda la industria de IA. Cambiar a TPUs implica abandonar CUDA, lo que genera fricción para los desarrolladores ya invertidos en la pila de Nvidia.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, pronostica que el gasto en centros de datos de IA podría alcanzar $4 billones anualmente para 2030. Con Nvidia registrando $213 mil millones en ingresos anuales (en el año fiscal que termina en enero de 2026), la proyección de Huang deja un enorme margen para el crecimiento incluso si la compañía cede liderazgo en el mercado.

Perspectiva de valoración para los inversores

Desde el punto de vista de valoración, ambas compañías presentan oportunidades interesantes. La relación P/E de Nvidia se sitúa en 44.6—un 37% por debajo de su media histórica de 61.2 en 10 años, lo que sugiere potencial de alza para inversores pacientes. Alphabet, a pesar de haber entregado un retorno del 70% en lo que va del año, cotiza a solo 31.2 de P/E, siendo ligeramente más barata que el índice Nasdaq-100 en general.

Dado el esperado crecimiento continuo en el gasto en infraestructura de IA, poseer ambas compañías podría captar diferentes aspectos de esta tendencia de crecimiento secular. La pregunta no es si el gasto en IA seguirá acelerándose—lo hará casi con certeza. La cuestión es cómo evoluciona el panorama competitivo y quién captura la mayor parte del valor.