De Gemini 3 a TPUs: ¿está Google a punto de restablecer el equilibrio de poder en la carrera global de la IA?

El sector de la inteligencia artificial ha entrado en una nueva fase de rivalidad y reequilibrio, con Google emergiendo inesperadamente como la fuerza disruptiva de este trimestre.

Inversores, analistas y socios tecnológicos están ahora reevaluando si Alphabet está preparada para reafirmar su dominio en una industria moldeada durante mucho tiempo por Nvidia y OpenAI, ya que el debut de Gemini 3 — su último modelo de IA generativa — provoca una reevaluación más amplia de la infraestructura informática y el poder competitivo.

La reacción del mercado ha sido rápida. Las acciones de Alphabet subieron más de un 5% el lunes, ampliando las ganancias superiores al 8% respecto a la semana anterior.

Desde el lanzamiento de Gemini 3 el 18 de noviembre, la acción ha subido un 12%, incluso cuando Nvidia, que fue el ganador indiscutible de la carrera de los chips de IA, ha caído un 3,4% en el mismo periodo.

La repunte cobró aún más impulso después de que un informe de The Information indicara que Meta Platforms estaba en conversaciones para comprar las Unidades de Procesamiento Tensor de Google para alimentar un centro de datos de IA, territorio normalmente dominado por las GPUs de alta demanda de Nvidia.

El cambio de sentimiento marca una de las señales más claras hasta la fecha de que los inversores empiezan a ver a Google no solo como un candidato en software, sino también como una posible alternativa de hardware en un ecosistema que se ha vuelto muy dependiente de las GPUs de Nvidia.

El rendimiento de Gemini 3 alimenta la convicción de los inversores

La emoción en torno a Gemini 3 no se limita a los mercados.

Entusiastas, usuarios empresariales y directivos del sector han elogiado la velocidad y capacidad del modelo, situándolo en comparación directa con los sistemas emblemáticos de OpenAI.

El director de Salesforce, Marc Benioff, dijo que había dejado de usar ChatGPT tras probar Gemini 3, describiendo la mejora de rendimiento como transformadora e inmediata.

Esa reacción se ha extendido hacia afuera.

SoftBank, un inversor importante en OpenAI, sufrió una caída masiva de dos días a principios de este mes en medio de especulaciones de que Gemini podría erosionar la ventaja competitiva de OpenAI.

Los analistas dicen que gran parte del entusiasmo proviene del enfoque interno de Google: Gemini 3 fue entrenado usando Tensor Processing Units, los chips de IA propietarios de la compañía, que podrían permitir a Alphabet escalar modelos sin depender mucho del hardware del centro de datos de Nvidia.

"Algunos inversores están aterrados de que Alphabet gane la guerra de la IA debido a las enormes mejoras en su modelo Gemini AI y a los beneficios continuos de su chip TPU personalizado", escribió el analista de Melius Research, Ben Reitzes, a sus clientes en una nota el lunes.

Las TPU vuelven a estar en el centro de atención mientras Nvidia se enfrenta a una nueva competencia

El programa TPU de Google, que antes era una tecnología interna desplegada discretamente, se ve cada vez más como una palanca estratégica capaz de desestabilizar la supremacía de hardware de larga duración de Nvidia.

Introducidas por primera vez en 2015, las TPU han impulsado productos principales de Google, incluyendo Maps y Translate.

Para 2025, la empresa ha desarrollado siete generaciones del chip, optimizando la arquitectura y aumentando la eficiencia para la computación de IA a gran escala.

Aunque Nvidia sigue siendo la opción predeterminada para cargas de trabajo de IA, la adquisición alternativa ha ganado relevancia a medida que la escasez de GPUs y los altos precios frustran a desarrolladores y operadores de nube.

Google ya ha asegurado clientes externos: Apple supuestamente entrenó sus modelos de inteligencia Apple usando TPUs, mientras que Anthropic los ha incorporado en un marco multicloud a medida que escala sus modelos insignia.

El desarrollo coincide con discusiones reportadas por The Information que sugieren que Meta podría comprar TPUs para el despliegue de centros de datos.

Si se confirma, este cambio sería uno de los cambios más visibles en las preferencias de hardware de IA desde que comenzó el auge generativo en 2022.

"La mayor noticia en IA ahora mismo es que Google y Nvidia están siendo extraordinariamente competitivos", dijo Adam Sullivan, director ejecutivo de Core Scientific, operador de centros de datos.

"Están en una carrera para asegurar la mayor capacidad posible de centros de datos."

El auge de Alphabet inquieta mercados tecnológicos más amplios

El aumento de las acciones de Google ha tenido un coste para otros favoritos de la IA.

"Que GOOGL gane en realidad perjudicaría a varias acciones que cubrimos — así que prepárate para la volatilidad", dijeron los analistas de Melius Research.

Nvidia cayó casi un 6% la semana pasada a pesar de los sólidos beneficios, y la tecnología de ETFs sectoriales que sigue megacaps, como el índice Magnificent Seven, se ha debilitado.

El Nasdaq Composite cayó más de un 2% durante la semana, con descensos concentrados entre las empresas percibidas como las más expuestas a la presión competitiva por la reincorporación de Alphabet a la carrera por el liderazgo.

Los analistas advierten que, si la estrategia TPU de Google se expande de forma significativa, proveedores de hardware como AMD, Arista e incluso los hiperescaladores de la nube podrían enfrentarse a una erosión a largo plazo de la demanda.

Con Alphabet integrado verticalmente en hardware, entrenamiento de modelos y distribución de productos para consumidores, su progreso presenta un tipo diferente de amenaza — una que no se basa en el rendimiento incremental, sino en la capacidad de pila.

El foso de software de Nvidia sigue intacto — por ahora

A pesar de la intensificación de la competencia, los analistas advierten que Google necesitará ampliar el acceso externo a las TPUs antes de que pueda amenazar la posición de liderazgo de Nvidia.

La fortaleza de Nvidia no radica solo en el diseño de chips, sino también en CUDA, su ecosistema fundamental de software, que ha sido adoptado universalmente por desarrolladores de aprendizaje automático.

CUDA hizo que los chips Nvidia fueran programables a gran escala y sigue asentado en las cadenas de investigación y la infraestructura comercial de IA.

Los analistas afirman que este dominio del software protege a Nvidia de interrupciones a corto plazo, incluso si las alternativas de hardware resultan atractivas en cuanto a coste o eficiencia energética.

Adam Levine, redactor técnico senior en Barron's, señaló que el riesgo de margen de Nvidia solo será visible si los clientes desplazan las cargas de trabajo fuera de las GPUs, lo que obliga a reducir los precios.

Por ahora, la alta demanda persiste.

El analista de Mizuho, Vijay Rakesh, no observa un deterioro en el apetito por los productos de Nvidia, señalando que los chips Blackwell están agotados y un objetivo de ingresos a largo plazo de medio billón de dólares en 2026.

Una nueva fase en la competencia por el poder de la IA

Aunque Nvidia sigue firmemente arraigada y OpenAI sigue influyendo en la creatividad y la adopción empresarial, la repentina relevancia del emparejamiento Gemini-TPU de Google señala un futuro más multipolar.

Lo que antes era un mercado de dos jugadores se está ampliando, con Amazon, Meta, Apple, Anthropic y otros impulsando arquitecturas especializadas y canales de investigación.

Por ahora, los inversores están sopesando la posibilidad frente a la inercia.

Google debe demostrar que puede comercializar TPUs a gran escala más allá de las cargas de trabajo internas y las asociaciones seleccionadas.

Nvidia, fortalecida por el software y la lealtad de los desarrolladores, mantiene una ventaja que pocos esperan que desaparezca de repente.

Sin embargo, Gemini 3 ha cambiado la percepción: Alphabet vuelve a ser un candidato con los recursos, la profundidad de investigación y la huella de producto necesarios para remodelar la trayectoria de la industria.

Si la carrera de la IA se define por la escala, la eficiencia y el talento, entonces el resurgimiento de Google podría marcar el inicio de un realineamiento de varios años en el equilibrio de poder.

Que esa determinación se materialice en un cambio estructural duradero —o simplemente que debilite la confianza antes de que el crecimiento se reanude en otros lugares— moldeará el clima competitivo de la inteligencia artificial durante los próximos años.