OpenAI está avanzando en silencio hacia la diversificación de su pila de hardware, lo que podría tener efectos en cadena más allá de la inteligencia artificial, hacia la infraestructura de criptomonedas y la economía de los centros de datos.
Puntos clave
Según The Information, OpenAI planea comprar las unidades de procesamiento de tensores (TPU) de Google, una medida que reduciría su fuerte dependencia de Nvidia, el proveedor dominante que impulsa gran parte del reciente auge de la IA. Ninguna de las dos empresas ha confirmado el acuerdo; el precio, las cantidades y la fecha de entrega son desconocidos.
- Los TPUs son chips diseñados por Google optimizados para las operaciones matemáticas fundamentales de los modelos de IA. Google reveló por primera vez los TPUs en 2016 y desde entonces ha lanzado nuevas generaciones. Informes de junio de 2025 indicaron que OpenAI había comenzado a alquilar TPUs para pruebas iniciales; una compra representaría propiedad total en lugar de alquiler por hora.
- Evidencia que respalda los informes: OpenAI publicó una oferta de trabajo en San Francisco para un ingeniero que liderará la optimización de sus modelos frontera en TPUs, un trabajo que se centra en compiladores y otro software de bajo nivel necesario al cambiar arquitecturas de chips.
El líder de hardware de OpenAI, Richard Ho, trabajó anteriormente casi nueve años en Google y fue un líder en Cloud TPU, lo que aumenta aún más la plausibilidad del cambio.
Dónde se sitúa esto en la carrera general por la computación
Nvidia sigue siendo un socio clave de OpenAI. En septiembre de 2025, Nvidia firmó una carta de intención para invertir hasta $100 mil millones mientras OpenAI desplegaba al menos 10 gigavatios de sistemas de Nvidia; un gigavatio equivale a un billón de vatios y es la unidad que los constructores de centros de datos utilizan para dimensionar proyectos. Nvidia invirtió finalmente $30 mil millones en la ronda de financiación de OpenAI.
- AMD también hizo una oferta: dos semanas después de la LOI de Nvidia, AMD otorgó a OpenAI el derecho a comprar hasta 160 millones de acciones de AMD (aproximadamente el 10% de AMD) vinculadas a la implementación de 6 gigavatios de chips AMD por parte de OpenAI.
- OpenAI también está desarrollando su propio silicio. En junio, presentó Jalapeño, un chip personalizado de inferencia construido con Broadcom y programado para su implementación inicial a finales de 2026.
Google y sus rivales continúan aumentando la capacidad de TPU
- Google presentó dos TPUs de octava generación (8t para entrenamiento, 8i para inferencia) en abril; Google las compara con su TPU de generación anterior, Ironwood, no con hardware de Nvidia.
- Anthropic, el principal competidor de OpenAI, firmó un acuerdo con Google y Broadcom en abril por múltiples gigavatios de capacidad TPU de próxima generación, esperada a partir de 2027.
El CFO de Alphabet dijo que la empresa comenzó a entregar sistemas TPU a los propios centros de datos de los clientes en el Q2, y Google Cloud comenzó a ofrecer acceso de previsualización privada a GPT-6 de OpenAI a selectos clientes la semana pasada.
Por qué los lectores de cripto deberían importarles
La creciente demanda de IA de chips diseñados específicamente está redefiniendo la adquisición de centros de datos, los compromisos energéticos y el equilibrio competitivo entre los fabricantes de chips — factores que también afectan la infraestructura de cripto. Las grandes implementaciones de IA influyen en la disponibilidad y los precios de las GPU, la integración a la red eléctrica y las decisiones de bienes raíces para implementaciones a gran escala que pueden reutilizarse para diversas cargas de trabajo de cómputo.
- Si las principales empresas de IA desplazan parte de su demanda hacia TPUs y silicio personalizado, eso podría aliviar la presión sobre el mercado de GPU (relevante para equipos que aún dependen de GPU para simulaciones de cadena de bloques, operaciones de nodo o minería en algunos casos). También subraya una tendencia de la industria: las pilas verticalmente integradas (chips propietarios + software) se están convirtiendo en un diferenciador, un patrón que los proyectos de cripto deben vigilar al planificar su infraestructura y asociaciones.
En resumen: si se confirma que OpenAI explora una compra directa de TPUs de Google, sería una estrategia para diversificar proveedores de cómputo, acelerar su control sobre la pila de rendimiento y cambiar la forma en que se recursos las implementaciones de IA a gran escala. Para el ecosistema cripto, este movimiento es relevante porque la escasez de cómputo, los compromisos de energía y la competencia por chips influyen en la economía y la logística de la infraestructura distribuida a gran escala.
Puntos clave
Según The Information, OpenAI planea comprar las unidades de procesamiento de tensores (TPU) de Google, una medida que reduciría su fuerte dependencia de Nvidia, el proveedor dominante que impulsa gran parte del reciente auge de la IA. Ninguna de las dos empresas ha confirmado el acuerdo; el precio, las cantidades y la fecha de entrega son desconocidos.
- Los TPUs son chips diseñados por Google optimizados para las operaciones matemáticas fundamentales de los modelos de IA. Google reveló por primera vez los TPUs en 2016 y desde entonces ha lanzado nuevas generaciones. Informes de junio de 2025 indicaron que OpenAI había comenzado a alquilar TPUs para pruebas iniciales; una compra representaría propiedad total en lugar de alquiler por hora.
- Evidencia que respalda los informes: OpenAI publicó una oferta de trabajo en San Francisco para un ingeniero que liderará la optimización de sus modelos frontera en TPUs, un trabajo que se centra en compiladores y otro software de bajo nivel necesario al cambiar arquitecturas de chips.
El líder de hardware de OpenAI, Richard Ho, trabajó anteriormente casi nueve años en Google y fue un líder en Cloud TPU, lo que aumenta aún más la plausibilidad del cambio.
Dónde se sitúa esto en la carrera general por la computación
Nvidia sigue siendo un socio clave de OpenAI. En septiembre de 2025, Nvidia firmó una carta de intención para invertir hasta $100 mil millones mientras OpenAI desplegaba al menos 10 gigavatios de sistemas de Nvidia; un gigavatio equivale a un billón de vatios y es la unidad que los constructores de centros de datos utilizan para dimensionar proyectos. Nvidia invirtió finalmente $30 mil millones en la ronda de financiación de OpenAI.
- AMD también hizo una oferta: dos semanas después de la LOI de Nvidia, AMD otorgó a OpenAI el derecho a comprar hasta 160 millones de acciones de AMD (aproximadamente el 10% de AMD) vinculadas a la implementación de 6 gigavatios de chips AMD por parte de OpenAI.
- OpenAI también está desarrollando su propio silicio. En junio, presentó Jalapeño, un chip personalizado de inferencia construido con Broadcom y programado para su implementación inicial a finales de 2026.
Google y sus rivales continúan aumentando la capacidad de TPU
- Google presentó dos TPUs de octava generación (8t para entrenamiento, 8i para inferencia) en abril; Google las compara con su TPU de generación anterior, Ironwood, no con hardware de Nvidia.
- Anthropic, el principal competidor de OpenAI, firmó un acuerdo con Google y Broadcom en abril por múltiples gigavatios de capacidad TPU de próxima generación, esperada a partir de 2027.
El CFO de Alphabet dijo que la empresa comenzó a entregar sistemas TPU a los propios centros de datos de los clientes en el Q2, y Google Cloud comenzó a ofrecer acceso de previsualización privada a GPT-6 de OpenAI a selectos clientes la semana pasada.
Por qué los lectores de cripto deberían importarles
La creciente demanda de IA de chips diseñados específicamente está redefiniendo la adquisición de centros de datos, los compromisos energéticos y el equilibrio competitivo entre los fabricantes de chips — factores que también afectan la infraestructura de cripto. Las grandes implementaciones de IA influyen en la disponibilidad y los precios de las GPU, la integración a la red eléctrica y las decisiones de bienes raíces para implementaciones a gran escala que pueden reutilizarse para diversas cargas de trabajo de cómputo.
- Si las principales empresas de IA desplazan parte de su demanda hacia TPUs y silicio personalizado, eso podría aliviar la presión sobre el mercado de GPU (relevante para equipos que aún dependen de GPU para simulaciones de cadena de bloques, operaciones de nodo o minería en algunos casos). También subraya una tendencia de la industria: las pilas verticalmente integradas (chips propietarios + software) se están convirtiendo en un diferenciador, un patrón que los proyectos de cripto deben vigilar al planificar su infraestructura y asociaciones.
En resumen: si se confirma que OpenAI explora una compra directa de TPUs de Google, sería una estrategia para diversificar proveedores de cómputo, acelerar su control sobre la pila de rendimiento y cambiar la forma en que se recursos las implementaciones de IA a gran escala. Para el ecosistema cripto, este movimiento es relevante porque la escasez de cómputo, los compromisos de energía y la competencia por chips influyen en la economía y la logística de la infraestructura distribuida a gran escala.