Meta se prepara para dar un giro importante en la tecnología que impulsa sus proyectos de inteligencia artificial. Según diversas informaciones filtradas, la compañía de Mark Zuckerberg está valorando dejar de depender casi por completo de los chips de Nvidia para apostar de forma decidida por los procesadores diseñados por Google, conocidos como TPU, en un movimiento que podría arrancar a partir de 2027.
La posible alianza supondría un cambio de calado en un sector donde las GPU de Nvidia han sido el estándar dominante para entrenar y ejecutar modelos avanzados de IA. La entrada de Google como proveedor de referencia para Meta no solo reordenaría el mapa competitivo en Estados Unidos, sino que también podría tener impacto en la disponibilidad y el coste de la potencia de cálculo para empresas europeas que dependen de estas infraestructuras.
Meta se abre a los chips de Google para reducir su dependencia de Nvidia
De acuerdo con fuentes citadas por medios especializados como The Information, Meta está en conversaciones con Google para adquirir miles de millones de dólares en unidades de procesamiento tensorial (TPU). Estas negociaciones contemplan que los chips se desplieguen en los centros de datos de la empresa a partir de 2027, sustituyendo una parte del equipamiento actual basado mayoritariamente en GPU de Nvidia.
La idea no se limitaría a la compra de hardware físico. Meta también estaría estudiando alquilar capacidad de computación basada en TPU a través de Google Cloud desde el próximo año, una fórmula que le permitiría probar la tecnología a gran escala y acelerar el despliegue sin esperar a que llegue todo el material a sus propias instalaciones. Este enfoque híbrido encaja con el plan de la compañía de mantener un ritmo elevado de inversión en infraestructura de IA.
Meta tiene previsto gastar este año alrededor de decenas de miles de millones de dólares en centros de datos y chips, una cifra en la que, hasta ahora, Nvidia se llevaba la mayor parte del pastel. La entrada de Google como suministrador alternativo supondría un respaldo enorme a las TPU y, al mismo tiempo, una forma de diversificar riesgos en un contexto de fuerte demanda y precios muy elevados.
En el contexto europeo, donde grandes bancos, telecos y empresas industriales utilizan la nube de Meta y de otros proveedores como soporte de sus servicios, una infraestructura más diversificada podría traducirse en más estabilidad y mejor acceso a capacidad de cálculo, algo clave para proyectos de IA generativa, automatización de procesos y análisis avanzado de datos.
El movimiento también llega en un momento en el que la Unión Europea discute cómo garantizar la soberanía digital y el acceso a recursos de computación para empresas y organismos públicos. El hecho de que Meta reserve parte de su inversión a chips de un segundo proveedor puede reducir la exposición del ecosistema a eventuales cuellos de botella concentrados en un único fabricante.
Qué aportan las TPU de Google frente a las GPU de Nvidia
Las TPU, siglas de Tensor Processing Unit, son procesadores desarrollados por Google específicamente para acelerar tareas de aprendizaje automático y redes neuronales. A diferencia de las GPU, pensadas originalmente para gráficos, las TPU forman parte de la categoría de silicio personalizado para IA, diseñado desde cero para entrenar y ejecutar grandes modelos de lenguaje y sistemas de IA a escala masiva.
Google lleva años utilizando estos chips en sus propios centros de datos y en la plataforma Google Cloud, pero hasta hace relativamente poco su uso se centraba sobre todo en servicios internos, como la búsqueda, YouTube o sus proyectos iniciales de IA. La compañía ha ido lanzando nuevas generaciones de TPU con mejoras constantes en potencia y eficiencia, hasta llegar a su chip más avanzado, conocido como Ironwood, que pretende captar clientes de IA que buscan alternativas a Nvidia.
Este tipo de diseño a medida permite optimizar precio, rendimiento y consumo energético frente a soluciones más genéricas. Para empresas que operan con grandes volúmenes de datos, como Meta o las grandes plataformas digitales europeas, reducir el coste por operación de IA y la factura energética de los centros de datos se ha convertido en una cuestión estratégica, especialmente en un contexto de regulaciones ambientales cada vez más exigentes en la UE.
El modelo insignia de Google, Gemini 3, se ha entrenado principalmente sobre TPU, algo que la compañía utiliza como carta de presentación para demostrar que su tecnología está madura y puede soportar cargas extremadamente complejas. Este tipo de referencia resulta relevante para potenciales clientes europeos que, antes de migrar sus cargas de trabajo, buscan garantías de rendimiento en proyectos reales.
Además, los chips de Google apuntan a ofrecer ventajas en eficiencia y coste por unidad de cálculo, lo que podría aliviar el fuerte encarecimiento que ha sufrido el entrenamiento de modelos de IA de última generación. En Europa, donde el precio de la energía y las normas de sostenibilidad son factores críticos, esta mejora puede convertirse en un argumento de peso a la hora de elegir infraestructura.
Un golpe al dominio de Nvidia en el hardware de IA
Hasta ahora, la inmensa mayoría de los grandes modelos de lenguaje y proyectos corporativos de IA se han apoyado en GPU de Nvidia como estándar de facto. La fortaleza de la empresa no reside solo en la potencia de sus chips, sino también en su ecosistema de software, con la plataforma CUDA a la cabeza, que lleva casi dos décadas creciendo y se ha convertido en una herramienta básica para millones de desarrolladores.
La posible decisión de Meta de trasladar parte de su infraestructura a TPU de Google abre la puerta a una mayor competencia en el mercado de chips de IA. Analistas del sector señalan que los centros de datos representan una proporción muy elevada de los ingresos de Nvidia, por lo que cualquier pérdida de peso en este segmento puede tener un impacto apreciable en sus cuentas y en las expectativas de crecimiento que manejan los inversores.
Los mercados ya han empezado a reaccionar. Tras conocerse el interés de Meta por los chips de Google, las acciones de Nvidia registraron descensos en Bolsa, con caídas en torno al 2-4 % en algunos tramos de la jornada, mientras que Alphabet, la matriz de Google, se anotó subidas que en ciertos momentos se aproximaron al 4 %, acercándose por primera vez a una capitalización cercana a los 4 billones de dólares.
En paralelo, compañías vinculadas a la fabricación de chips para Google, como Broadcom, también mejoraron su valoración bursátil, ante la expectativa de que un acuerdo con Meta suponga un volumen extra de pedidos en los próximos años. Este tipo de reacciones pone de manifiesto hasta qué punto una decisión de un solo gran cliente puede alterar el equilibrio de fuerzas en toda la cadena de valor de la IA.
Para Nvidia, el reto no es solo mantener el ritmo de innovación en hardware, sino también reforzar su ecosistema de software y servicios para que resulte lo más costoso posible abandonar su plataforma. Aun así, la presión de clientes que buscan diversificar proveedor y reducir costes podría impulsar una etapa más competitiva en precios y condiciones, algo que, en última instancia, podría favorecer a empresas europeas que hasta ahora sufrían la escasez y el encarecimiento de las GPU.
Google Cloud, la nube de IA y la oportunidad en Europa
El interés de Meta por las TPU encaja de lleno en la estrategia de Google de convertir sus chips personalizados en un pilar de su negocio en la nube. Google Cloud ya alquila tanto GPU de Nvidia como sus propias TPU a empresas de todo el mundo, pero el objetivo de la compañía es que una parte creciente de esas cargas se traslade a su silicio a medida, donde tiene más margen de maniobra y control sobre el suministro.
Dentro de este plan, Google aspira a capturar una fracción significativa de los ingresos que Nvidia obtiene de los centros de datos. Algunos ejecutivos del sector han sugerido que, si la estrategia sale bien, la tecnológica podría hacerse con una porción relevante del mercado de chips de IA, valorado en decenas de miles de millones de dólares anuales, a base de grandes acuerdos con clientes como Meta o Anthropic.
En Europa, el movimiento se observa con interés. Muchas empresas de la región ya utilizan Google Cloud para hospedar proyectos de análisis de datos, automatización y servicios basados en IA generativa, y la disponibilidad de TPU como alternativa a las GPU podría ofrecer más opciones a la hora de dimensionar sus infraestructuras. Esto resulta especialmente relevante en sectores regulados, como la banca, las telecos o las aseguradoras, donde el coste y la eficiencia energética son factores determinantes.
La cuestión de la localización de los datos y el cumplimiento normativo también pesa en la ecuación. Google, al igual que otros grandes proveedores de nube, está adaptando su oferta para ajustarse a los requisitos de la legislación europea, lo que incluye centros de datos en la UE y acuerdos específicos de tratamiento de la información. Un catálogo más amplio de hardware especializado podría facilitar que proyectos públicos y privados en España y otros países europeos elijan estas plataformas sin renunciar a sus exigencias de cumplimiento.
Sin embargo, Google tendrá que seguir trabajando en su ecosistema de software para que el salto a TPU no suponga un esfuerzo desproporcionado para los desarrolladores. La ventaja histórica de CUDA y el amplio abanico de bibliotecas optimizadas de Nvidia siguen siendo un obstáculo importante, y la compañía de Mountain View necesitará convencer a la comunidad técnica de que la migración merece la pena en términos de rendimiento y coste.
Reacción de los mercados y lectura de los analistas
La filtración de que Meta estudia comprar chips de IA de Google tuvo un efecto inmediato en las bolsas estadounidenses. Alphabet vio cómo sus acciones subían más de un 1,5 % en algunos cierres, mientras que en determinados momentos de la sesión llegó a rozar alzas cercanas al 4 %, impulsando su capitalización hasta niveles cercanos a los 4 billones de dólares. El impulso se apoyó tanto en las expectativas sobre los chips de IA como en la buena acogida de su modelo Gemini 3.
En el lado contrario, Nvidia acusó el golpe. Tras conocerse las informaciones, sus títulos retrocedieron alrededor de un 2-3 %, reflejando cierto nerviosismo ante la posibilidad de que uno de sus mayores clientes explore alternativas a medio plazo. Aunque la empresa mantiene más del 90 % de cuota en algunos segmentos del mercado de GPU para centros de datos, la simple idea de que clientes clave puedan reducir su dependencia ya es suficiente para generar volatilidad.
Los expertos también subrayan la dimensión energética de este cambio. Los centros de datos dedicados a IA consumen cantidades crecientes de electricidad y recursos hídricos, un asunto especialmente sensible en la Unión Europea, donde las normas medioambientales son cada vez más estrictas. En este contexto, cualquier mejora en eficiencia que puedan aportar las TPU frente a las GPU puede inclinar la balanza a la hora de elegir proveedor y localizar nuevas instalaciones.
Aunque todavía se trata de negociaciones en curso y no hay un acuerdo cerrado, la posibilidad de que Meta apueste de forma masiva por los chips de Google señala una nueva fase en la carrera por el hardware de inteligencia artificial. El liderazgo de Nvidia ya no parece tan incontestable y los chips personalizados ganan peso como alternativa real para las grandes plataformas tecnológicas, con implicaciones directas en el coste, la eficiencia y la disponibilidad de capacidad de cómputo tanto en Estados Unidos como en Europa.
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