Google redobla su apuesta por el silicio propio con dos TPU de 8ª generación

Los Tensor Processing Units (TPU), una gran ventaja competitiva

Mientras nombres como OpenAI y Nvidia suelen dominar la conversación sobre IA, Google acaba de mostrar su arma secreta, un ecosistema de hardware totalmente integrado y diseñado específicamente para la era de los agentes de IA.

En su conferencia Cloud Next, la compañía presentó su nueva generación de Tensor Processing Units (TPU) y confirmó un cambio tecnológico importante ya que separará sus chips en dos tipos, para entrenamiento y para inferencia.

We’re introducing our eighth generation of TPUs. This time, we’re taking a dual chip approach: TPU 8t, optimized for training, and TPU 8i, optimized for inference.

💪TPU 8t achieves nearly three times the compute performance per pod over our previous generation, Ironwood.
⚡TPU… pic.twitter.com/SdVGBCjd4V

— Google (@Google) April 22, 2026

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Dos chips en lugar de uno

Durante años, Google buscó un acelerador “todo en uno”. Ahora adopta un enfoque dual:

• TPU 8t para entrenamiento masivo de modelos
• TPU 8i para inferencia y ejecución de tareas

Esta división refleja cómo está cambiando la IA. Ahora ya no solo genera texto, ahora razona, ejecuta tareas y trabaja en ciclos continuos.

También hay otro cambio importante. Google abandona los CPUs x86 y usa sus Axion CPUs basadas en Arm, optimizando todo el sistema de extremo a extremo. Esto confirma que los procesadores x86 son cada vez menos relevantes.

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TPU 8t: la fábrica de modelos gigantes

El TPU 8t, co-diseñado con Broadcom, está pensado para reducir el tiempo de entrenamiento de modelos de IA gigantescos de meses a semanas.

Puntos clave:

• Superpod escalable hasta 9,600 chips
• Conectados mediante switches ópticos (OCS)
• Red Virgo Network
• 121 ExaFlops de potencia
• 2 petabytes de memoria compartida
• Escalamiento potencial a 1 millón de chips

Google introduce además el concepto de “goodput” del 97%, que mide cuánto tiempo el sistema realmente entrena sin interrupciones. Esto es importante porque en clusters gigantes, cada fallo puede costar días de trabajo.

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TPU 8i: el motor de razonamiento

La inferencia moderna no está limitada por el poder de cómputo, sino por memoria. El TPU 8i ataca ese cuello de botella.

Características clave:

• 288 GB de HBM
• 384 MB de SRAM on-chip (3× más que antes)
• Diseñado para modelos Mixture-of-Experts
• Nuevo motor CAE, con hasta 5× menos latencia
• Red Boardfly, reduce saltos entre chips en más del 50%

Esto se traduce en 80% mejor rendimiento por dólar, lo que permite servir casi el doble de usuarios al mismo coste.

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Google ya controla el stack completo

Google controla toda la cadena:

• CPU (Axion)
• Acelerador (TPU)
• Software (JAX, PyTorch)
• Infraestructura y centros de datos
• Refrigeración líquida de cuarta generación

Esto permite duplicar la eficiencia energética frente a la generación anterior.

Incluso Elon Musk comentó que los TPUs están “subestimados”, un reconocimiento notable frente al dominio de Nvidia.

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Quién ya apuesta por estas TPUs

Adopción temprana destacada:

• Citadel Securities, ya usa el hardware
• Anthropic, planea usar hasta 1 millón de chips en 2027
• Rumores apuntan a que Apple podría apoyarse en esta infraestructura para futuras funciones de IA

Google planea producir:

• 4.3 millones de TPUs en 2026
• 35 millones para 2028

TPUs are underrated

— Elon Musk (@elonmusk) April 22, 2026

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El mensaje final

Con TPUs separadas para crear y ejecutar IA, Google no solo compite en la carrera de la IA, sino que está intentando redefinir la infraestructura sobre la que se construirá toda la próxima generación de modelos y agentes inteligentes.