OpenAI, el laboratorio de inteligencia artificial, está buscando reducir su dependencia de los chips de Nvidia al explorar la compra de procesadores de Google y desarrollar sus propios semiconductores. Esta estrategia busca optimizar costos, mejorar la disponibilidad de componentes y adaptar los chips a las crecientes necesidades de entrenamiento e inferencia de sus modelos. La posible colaboración con Google, un competidor directo, marca un giro significativo en el panorama de la IA.
OpenAI requiere más chips para el entrenamiento y la inferencia de sus modelos de inteligencia artificial (IA). Los centros de datos que gestiona junto a sus socios, como Oracle, SoftBank y CoreWeave, están equipados con servidores que utilizan chips de Nvidia. Sin embargo, las instalaciones que actualmente construye en Texas, Nuevo México, Wisconsin, Ohio o Michigan, muy probablemente incorporarán también circuitos integrados de la propia OpenAI y de Google.
A finales de agosto, el laboratorio de IA dirigido por Sam Altman presentó Jalapeño, un chip diseñado específicamente para tareas de inferencia. Aunque OpenAI ya disponga de sus propios semiconductores para IA, esto no implica que vaya a dejar de adquirir GPU de Nvidia, al menos por el momento, ya que no ha confirmado tal intención. Además, como se mencionó, Jalapeño es un chip para inferencia, lo que significa que las GPU de Nvidia continúan siendo cruciales en el proceso de entrenamiento de sus modelos de IA.
Lo que sí es evidente es el deseo de OpenAI de disminuir su dependencia de la compañía liderada por Jensen Huang. Las GPU de Nvidia tienen un coste muy elevado y su disponibilidad fluctúa considerablemente debido a las dificultades que enfrenta TSMC, su fabricante, para satisfacer la demanda. Adicionalmente, controlar la fase de diseño de la lógica de estos chips le permitiría optimizarlos para entrenar sus propios modelos y satisfacer sus cada vez mayores necesidades de inferencia.
Según The Information, OpenAI está en conversaciones con Google para comprar sus procesadores con el fin de expandir sus recursos de computación. Si este acuerdo se materializa, el laboratorio de Sam Altman utilizará circuitos integrados de Nvidia, de Google y sus propios chips. Esta estrategia es muy ambiciosa y, en cierto modo, sorprendente, en un contexto donde aún no está claro si OpenAI y otros laboratorios de IA lograrán resolver la tensión entre la necesidad de ser rentables y la de seguir invirtiendo grandes sumas en infraestructura.
No obstante, hay un factor adicional a considerar: OpenAI y Google son competidores directos en el mercado de los modelos de IA. A primera vista, podría parecer que a Google no le interesaría vender sus TPU (Tensor Processing Units o Unidades de Procesamiento Tensorial) a uno de sus principales rivales. Sin embargo, un análisis cuidadoso del escenario actual revela que esto no es necesariamente así. OpenAI alquila chips a Google desde 2025, lo que sugiere que este probable acuerdo de compra es un paso más hacia la consolidación de la relación comercial entre ambas compañías.
Para Google, la venta de sus procesadores TPU podría representar una fuente de ingresos muy significativa. De hecho, OpenAI no es el único laboratorio de IA que busca reducir su dependencia de las GPU de Nvidia. Anthropic sigue un camino similar, al igual que los laboratorios de IA chinos, debido a la imposibilidad de acceder a los chips más potentes de Nvidia a causa de las restricciones a la exportación impuestas por el Gobierno de EEUU. En cualquier caso, si la compra se concreta, tanto OpenAI como Google saldrían beneficiados, siendo Nvidia la única que no obtendría ganancias de esta transacción.
