El impulso de Google en TPU podría crear nuevos ganadores en toda la cadena de suministro de IA: estas acciones podrían beneficiarse

El panorama del hardware de inteligencia artificial está mostrando signos tempranos de realineamiento, ya que analistas de Citrini Research señalan un creciente avance en las unidades de procesamiento tensorial de Google, o TPUs.

Aunque Nvidia sigue siendo el proveedor dominante de unidades de procesamiento gráfico —el motor del auge actual de la IA—, el éxito del modelo Gemini 3 de Google ha provocado un nuevo escrutinio sobre si las arquitecturas alternativas podrían ganar terreno significativo.

El rendimiento de Gemini 3, impulsado por TPUs en lugar de GPUs, está impulsando a inversores y desarrolladores a reevaluar la dependencia a largo plazo de la tecnología de Nvidia.

Con Google posicionándose tanto como desarrollador de modelos como proveedor de chips, el ecosistema TPU parece estar pasando de ser experimental a uno cada vez más comercial.

"Aunque la situación ya estaba clara, la percepción del mercado sobre Google se ha invertido drásticamente en los últimos meses: transformándose de un perdedor de la IA, perdiendo su dominio en las búsquedas, a un caballo de estalla destinado a socavar a la mayoría de los ganadores consensuados de la IA...", escribieron analistas de Citrini.

El interés meta subraya el cambio comercial temprano

Informes a principios de esta semana sugirieron que Meta Platforms podría estar en conversaciones con Google para comprar o alquilar TPUs por valor de miles de millones de dólares.

Aunque no se ha confirmado ningún acuerdo, el desarrollo señala un creciente interés en entrenar modelos de frontera sin depender exclusivamente del hardware de Nvidia.

Citrini señala que la oportunidad de TPU se ha ido gestando durante meses.

El precio de las acciones de Alphabet ha superado recientemente al de Nvidia, reflejando la evolución de la percepción sobre la posición de ambas compañías en la carrera por la IA.

Durante años, el ecosistema de software CUDA de Nvidia ha sido un foso formidable — uno que atrapó a los desarrolladores en la aceleración basada en GPU.

Pero las discusiones de colaboración con Meta, Anthropic y Fluidstack sugieren que el foso podría reducirse con el tiempo.

Los proveedores ven potencial positivo en un mercado de chips de IA más diversificado

Citrini Research sostiene que la cuestión relevante ya no es si las TPU son competitivas, sino qué tan rápido podría ampliarse el mercado si los hiperescaladores se diversifican más allá de Nvidia.

Si la adopción de TPU se acelera, podría redirigir la demanda hacia empresas integradas en esa cadena de suministro.

Citrini ha trazado un grupo de empresas que podrían beneficiarse directamente de un despliegue más amplio de TPU, nombrando a actores cotizados como TSMC (TSM), ASE (TW:3711), Amkor (AMKR), Micron (MU), Lumentum (LITE), TTM Technologies (TTMI), SK Hynix (KR:000660), Unimicron (TW:3037), Apple (AAPL), SiTime (SITM) y Macom (MTSI).

Se espera que los fabricantes de semiconductores TSMC, ASE y Amkor se beneficien de los requisitos avanzados de envase, especialmente del ensamblaje CoWoS, que sigue siendo crucial para chips de IA a escala de entrenamiento.

Proveedores de memoria como Micron, SK Hynix y Samsung también podrían beneficiarse, ya que la memoria de alto ancho de banda sigue siendo un cuello de botella tanto para la computación basada en TPU como en GPU.

Proveedores de placas de circuito impreso como TTM Technologies, Unimicron e Isu Petasys se consideran bien posicionados para atender configuraciones TPU de próxima generación, que requieren diseños de mayor densidad y enrutamiento especializado.

Los fabricantes de componentes ópticos, incluido Lumentum, podrían ver una demanda en aumento gracias a su papel en la conmutación de circuitos ópticos para cargas de trabajo a escala de centros de datos.

Citrini también destaca a posibles adoptantes como Apple, que podría utilizar TPUs para inferencia en la nube en futuros despliegues de Siri Intelligence.

Los fabricantes de chips SiTime y MACOM también están posicionados para beneficiarse de un cambio hacia módulos ópticos de 1,6 terabits para transmisión de datos a alta velocidad.

La adopción de TPU sigue enfrentándose a altos costes de conmutación

A pesar del creciente impulso, los analistas advierten que la transición desde la arquitectura Nvidia sigue siendo costosa y técnicamente complexa.

La compatibilidad de software, la familiaridad con los desarrolladores y la logística de despliegue siguen favoreciendo a las GPUs.

Nvidia sigue controlando cerca del 90% del mercado de aceleradores de IA, y cualquier fragmentación probablemente ocurriría de forma gradual en lugar de de la noche a la mañana.

Aun así, Citrini Research ve que el riesgo para los márgenes de Nvidia aumentará a largo plazo.

Si los TPU logran una adopción comercial a gran escala, los precios premium de NVIDIA —respaldados por un suministro históricamente limitado— podrían verse bajo presión.

Por ahora, Nvidia sigue por delante — pero el terreno bajo el mercado de hardware de IA está cambiando.

Si el ecosistema TPU de Google evoluciona hacia un auténtico segundo pilar de la infraestructura global de IA puede determinar la siguiente fase de crecimiento en toda la cadena de suministro de semiconductores.