{"id":2087,"date":"2026-03-04T20:42:00","date_gmt":"2026-03-04T19:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/techy44.okdiario.com\/?p=2087"},"modified":"2026-03-03T15:06:22","modified_gmt":"2026-03-03T14:06:22","slug":"meta-firma-con-google-un-acuerdo-multianual-de-miles-de-millones-para-alquilar-tpus-y-plantar-cara-a-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/okdiario.com\/techy\/meta-firma-con-google-un-acuerdo-multianual-de-miles-de-millones-para-alquilar-tpus-y-plantar-cara-a-nvidia\/2087\/","title":{"rendered":"Meta firma con Google un acuerdo multianual de miles de millones para alquilar TPUs y plantar cara a Nvidia"},"content":{"rendered":"\n

Meta Platforms<\/a> ha firmado un acuerdo para alquilar los chips de inteligencia artificial personalizados de Google a trav\u00e9s de Google Cloud. Con ese movimiento, la compa\u00f1\u00eda refuerza su capacidad para entrenar y desplegar modelos de IA propios en plena carrera por la potencia de c\u00f3mputo.<\/p>\n\n\n\n

El pacto se suma a una semana en la que Meta ha asegurado suministro de tres grandes fabricantes de chips de la industria. El mensaje es, en gran medida, que la empresa no quiere depender de un solo proveedor y est\u00e1 dispuesta a invertir decenas de miles de millones de d\u00f3lares para conseguirlo.<\/p>\n\n\n\n

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Un acuerdo que acerca a Meta y Google<\/h2>\n\n\n\n

Seg\u00fan informes especializados, Meta Platforms alquilar\u00e1 las unidades de procesamiento tensorial de Google, conocidas como TPU<\/a>, a trav\u00e9s de la nube de Google Cloud. Tambi\u00e9n se explora la compra directa de estos chips para integrarlos en los centros de datos propios de Meta a partir del pr\u00f3ximo a\u00f1o si los planes avanzan seg\u00fan lo previsto.<\/p>\n\n\n\n

Al mismo tiempo, Alphabet prepara una empresa conjunta para arrendar TPU a otros clientes de IA. Con este paso, el grupo intenta transformar las TPU de una ventaja interna a un negocio comercial capaz de disputar parte del mercado que hoy domina Nvidia.<\/p>\n\n\n\n

Las TPU se desarrollaron en Google hace m\u00e1s de una d\u00e9cada para acelerar tareas de IA internas. Durante a\u00f1os se reservaron para los servicios de la casa, desde el buscador hasta el traductor, y solo se ofrecieron a algunos clientes de la nube. Que Meta se sume ahora como gran cliente marca un salto de escala para este tipo de chip.<\/p>\n\n\n\n

Una carrera por chips que no depende de un solo nombre<\/h2>\n\n\n\n

El acuerdo con Google llega despu\u00e9s de un pacto plurianual<\/a> entre Meta y AMD para acceder a hasta seis gigavatios de GPUs Instinct. Ese paquete de potencia, valorado en hasta sesenta mil millones de d\u00f3lares en cinco a\u00f1os, incluye adem\u00e1s un warrant que podr\u00eda entregar a Meta hasta un diez por ciento de las acciones de AMD seg\u00fan las condiciones del acuerdo.<\/p>\n\n\n\n

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En el anuncio conjunto, el consejero delegado de Meta, Mark Zuckerberg, afirm\u00f3 que est\u00e1n \u00abemocionados de formar una asociaci\u00f3n a largo plazo con AMD\u00bb para desplegar capacidad de inferencia eficiente y ofrecer lo que llama \u00absuperinteligencia personal\u00bb. En la pr\u00e1ctica, Meta presenta este paso como una forma de diversificar su capacidad de c\u00f3mputo y no jug\u00e1rselo todo a una sola familia de chips.<\/p>\n\n\n\n

Una semana antes, la compa\u00f1\u00eda ya hab\u00eda ampliado su alianza con Nvidia<\/a> para desplegar millones de procesadores de pr\u00f3xima generaci\u00f3n de las familias Blackwell y Vera Rubin. El acuerdo incluye tambi\u00e9n CPUs Grace y equipos de red para conectar estos chips en grandes granjas de servidores que alimentar\u00e1n sus modelos m\u00e1s avanzados.<\/p>\n\n\n\n

Una estrategia de silicio a varias bandas<\/h2>\n\n\n\n

Analistas de Morningstar describen este enfoque como una estrategia de silicio multifac\u00e9tica. En su lectura, Meta reserva las GPU de Nvidia para el entrenamiento de modelos de frontera, utiliza los chips de AMD para ampliar la inferencia diaria, recurre a las TPU de Google para una posible expansi\u00f3n de las cargas de trabajo de Llama y mantiene sus propios aceleradores MTIA para los algoritmos de recomendaci\u00f3n que sustentan las redes sociales.<\/p>\n\n\n\n

Dicho de forma sencilla, Meta reparte sus apuestas para que cada tipo de chip se ocupe de la tarea en la que es m\u00e1s eficiente. Para el usuario final, que mira su feed en el m\u00f3vil mientras va en metro, todo esto se traduce por lo general en recomendaciones m\u00e1s r\u00e1pidas y modelos de IA que responden mejor sin saber qu\u00e9 pieza de silicio hay detr\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

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Este reparto tambi\u00e9n reduce el riesgo de depender de un solo fabricante en un momento de escasez relativa de chips de alto rendimiento. Si un proveedor sufre retrasos o sube precios, la compa\u00f1\u00eda puede mover parte de sus cargas de trabajo a otro socio con menos fricci\u00f3n y m\u00e1s margen de maniobra.<\/p>\n\n\n\n

Google quiere que sus TPU salgan del laboratorio<\/h2>\n\n\n\n

El alquiler de TPU a Meta encaja con un giro m\u00e1s amplio de Google en los \u00faltimos meses. En octubre de 2025, la compa\u00f1\u00eda cerr\u00f3 un acuerdo<\/a> valorado en decenas de miles de millones de d\u00f3lares con Anthropic para dar acceso a hasta un mill\u00f3n de TPU, lo que convirti\u00f3 estas m\u00e1quinas en la base de parte de la infraestructura de ese laboratorio de modelos fundacionales.<\/p>\n\n\n\n

En diciembre se conoci\u00f3 que Google colaboraba con Meta en un proyecto llamado TorchTPU<\/a> destinado a asegurar la compatibilidad total entre las TPU y el marco de software PyTorch, muy extendido entre los investigadores de IA. Informes recientes tambi\u00e9n se\u00f1alan que Google ha aumentado el apoyo financiero a socios de centros de datos y explora una inversi\u00f3n en la startup de nube Fluidstack para estimular la demanda de TPU.<\/p>\n\n\n\n

Algunos directivos de Google Cloud estiman que, si esta apuesta tiene \u00e9xito, las ventas de TPU podr\u00edan capturar en el futuro hasta un diez por ciento de los ingresos anuales de Nvidia. Ser\u00eda una porci\u00f3n de miles de millones de d\u00f3lares en un mercado que crece a gran velocidad y en el que ning\u00fan actor quiere quedarse atr\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

Lo que se juega Meta en esta inversi\u00f3n masiva en IA<\/h2>\n\n\n\n

Seg\u00fan las proyecciones m\u00e1s recientes, el gasto de Meta en infraestructura de IA podr\u00eda alcanzar hasta ciento treinta y cinco mil millones de d\u00f3lares en 2026. La empresa planea operar unos treinta centros de datos, veintis\u00e9is de ellos en Estados Unidos, que concentrar\u00e1n buena parte de esta potencia de c\u00f3mputo.<\/p>\n\n\n\n

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Fuentes citadas por The Guardian se\u00f1alan que un enfoque con varios proveedores simplemente refleja la escala a la que ya opera la compa\u00f1\u00eda. El analista Nguyen resume la situaci\u00f3n con una frase clara \u00abMeta ya ha crecido lo suficiente como para requerir varias alternativas\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Al final del d\u00eda, esta carrera por chips de IA no solo enfrenta a grandes tecnol\u00f3gicas en los despachos. Tambi\u00e9n definir\u00e1 cu\u00e1nta energ\u00eda consumen los centros de datos, qu\u00e9 modelos llegan a los usuarios y qu\u00e9 empresas se llevan el grueso del negocio del hardware que hace posible la inteligencia artificial generativa.<\/p>\n\n\n\n

La informaci\u00f3n principal se ha difundido a trav\u00e9s de comunicados oficiales y presentaciones de Meta Platforms, Google Cloud, AMD, Nvidia y an\u00e1lisis de Morningstar.<\/p>\n\n\n\n

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Meta Platforms ha firmado un acuerdo para alquilar los chips de inteligencia artificial personalizados de Google a trav\u00e9s de Google … <\/p>\n

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