Google ha decidido acelerar como un vendedor de churros en la feria y presenta dos nuevas versiones de sus unidades de procesamiento tensorial para pelear en un mercado que mueve cientos de miles de millones. Las variantes 8tx y 8i Max buscan atender tareas seguras y consultas con montones de datos, justo cuando el sector de la inteligencia artificial se vuelve m\u00e1s exigente y paranoico con la privacidad. Antes sacaba un chip cada dos a\u00f1os, pero ahora suelta dos de golpe y a\u00f1ade otras dos opciones m\u00e1s.<\/p>\n
El 8tx se asocia con chips de AMD para manejar trabajos confidenciales de gobiernos y empresas reguladas, mientras el 8i Max permite a los modelos revisar contextos largu\u00edsimos \u00fatiles en descubrimiento de f\u00e1rmacos o programaci\u00f3n. Esta especializaci\u00f3n responde a la idea de que un solo chip no puede con todo y que fabricar versiones distintas genera m\u00e1s valor. Los clientes ya incluyen nombres como Apple, Meta y Oracle, que buscan alternativas m\u00e1s baratas.<\/p>\n
Las nuevas unidades cuestan cerca de un treinta por ciento menos que las de Nvidia y mantienen un rendimiento competitivo en velocidad de datos. Bloomberg Intelligence calcula que las ventas de estas TPU, sumando software y hardware, pasar\u00e1n de doce mil millones de d\u00f3lares este a\u00f1o a ciento treinta y cinco mil millones en dos mil veintiocho. Jump Trading ya usa miles de ellas para entrenar modelos de negociaci\u00f3n y Anthropic tiene opci\u00f3n de comprar hasta ciento cincuenta mil millones en chips entre dos mil veintiocho y dos mil treinta y uno.<\/p>\n
OpenAI tambi\u00e9n planea adquirirlas, mientras Google sigue lidiando con la escasez de componentes y la amenaza de nuevas empresas que copian su enfoque. La demanda de Nvidia sigue alta, pero eso deja espacio para que otros entren al ruedo con ofertas especializadas. Incluso Nvidia empieza a vender sistemas m\u00e1s enfocados en lugar de un solo producto para todo.<\/p>\n
El propio Google usa sus chips para mejorar sus modelos Gemini y reducir errores caros en el dise\u00f1o de semiconductores. Aun as\u00ed, enfrenta rivales que vienen de dentro de su propia casa y el riesgo de que el gasto en centros de datos se frene entre un cinco y un siete por ciento. Al final, la carrera por dominar la inteligencia artificial parece m\u00e1s un concurso de qui\u00e9n aguanta m\u00e1s sin quedarse sin memoria que una batalla tecnol\u00f3gica limpia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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