OpenAI planea comprar unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google, según un reporte publicado el martes 27 de octubre por The Information y recogido por Reuters, en un movimiento que ampliaría su capacidad para entrenar y ejecutar modelos desde 2027; la operación todavía no tiene términos públicos ni confirmación de las dos empresas, pero revela cómo la demanda de cómputo está empujando a uno de los mayores clientes de Nvidia a buscar una segunda arquitectura de aceleradores.
Una compra que aún no está cerrada
La información disponible procede de una persona familiarizada con el asunto citada por Reuters, que no publicó el volumen, el precio ni el calendario exacto de la compra. Google no respondió de inmediato a la consulta de la agencia fuera del horario habitual y OpenAI declinó hacer comentarios. Por eso, la noticia describe un plan reportado, no un contrato anunciado.
El dato encaja, sin embargo, con una relación que ya existe. OpenAI comenzó a alquilar chips de Google Cloud en 2025, según Reuters, y en octubre anunció que sus modelos de frontera estarían disponibles a través de Google Cloud. Una compra directa llevaría esa relación un paso más lejos: de consumir capacidad alquilada a incorporar una arquitectura sobre la que OpenAI tendría mayor control operativo.
Las TPU son circuitos diseñados específicamente para cargas de aprendizaje automático. A diferencia de una GPU de propósito más amplio, su diseño prioriza operaciones matriciales y comunicación entre aceleradores. En la práctica, esto puede ser útil tanto para entrenar modelos como para servir respuestas a gran escala, aunque el resultado depende del software, la memoria, la red y la forma en que cada modelo está optimizado.
Google convierte su chip interno en un negocio
Google desarrolló las TPU para sus propios servicios, incluido Gemini, pero en los últimos años comenzó a ofrecerlas a clientes externos. Anthropic ya las utiliza junto con otros proveedores de cómputo, y Google anunció que las ventas directas a determinados clientes empezarían a generar ingresos durante este año, con una mayor parte reconocida en 2027.
La expansión recibió otro impulso el 27 de octubre, cuando Google y Oracle anunciaron que las TPU llegarán a Oracle Cloud Infrastructure durante 2027. Será la primera plataforma cloud de gran escala fuera de Google en ofrecerlas, de acuerdo con el anuncio de Google Cloud. Para los clientes empresariales, la ventaja potencial es ejecutar modelos junto a sus bases de datos de Oracle y escoger entre TPU y GPU dentro de una misma nube.
El anuncio de Oracle no confirma que OpenAI sea el cliente final ni que la posible compra vaya a pasar por esa infraestructura. Sí muestra que Google está dejando de tratar sus aceleradores como una ventaja exclusivamente interna. Cada nuevo canal de distribución convierte la TPU en una alternativa más visible para compañías que necesitan capacidad y no quieren depender de un solo proveedor.
La diversificación no significa abandonar a Nvidia
OpenAI sigue siendo uno de los grandes compradores de GPU de Nvidia para entrenar y ejecutar sus modelos. Además, en junio presentó un primer chip propio diseñado junto con Broadcom, con la intención de desplegarlo dentro de su programa de varias generaciones. La posible compra de TPU debe leerse en ese contexto: como una estrategia de diversificación, no como una sustitución inmediata de Nvidia.
El incentivo es económico y operativo. La construcción de modelos cada vez más grandes exige más electricidad, memoria, redes y centros de datos. Tener varias arquitecturas permite asignar cada tarea al acelerador que ofrezca el mejor equilibrio entre precio, velocidad y disponibilidad. También reduce el riesgo de que una demora en la cadena de suministro de un fabricante limite el lanzamiento de un producto.
- Estado: plan reportado por The Information y Reuters, sin confirmación empresarial.
- Producto: TPU de Google, aceleradores especializados para IA.
- Horizonte: Oracle prevé ofrecer capacidad TPU en su nube durante 2027.
La señal más relevante no es todavía cuántos chips compraría OpenAI, sino que las fronteras entre rivales se están volviendo más flexibles. Google y OpenAI compiten por usuarios y modelos, pero pueden colaborar cuando la escasez de cómputo convierte la infraestructura en un cuello de botella. Si el acuerdo se concreta, Nvidia conservará una posición central, aunque tendrá que defenderla frente a un mercado donde los grandes laboratorios ya están dispuestos a combinar chips propios, TPU, GPU y aceleradores de otros proveedores.
