# OpenAI planea comprar TPU de Google para diversificar ante Nvidia > OpenAI prevé adquirir chips TPU de Google para diversificar su cómputo frente a Nvidia, según confirman nuevas contrataciones técnicas. - URL: https://roobrief.com/es/posts/openai-google-tpu - Language: es - Published: 2026-11-02T01:00:00.000Z - Tags: ai, hardware - Source: https://www.theinformation.com **OpenAI planea comprar directamente aceleradores TPU a Google con el fin de diversificar su suministro de hardware de inteligencia artificial y rebajar su fuerte dependencia de Nvidia.** Según una información publicada por el medio tecnológico The Information basada en fuentes cercanas al asunto, OpenAI se prepara para adquirir procesadores personalizados Tensor Processing Units (TPU) de Google. Ninguna de las dos compañías ha emitido un anuncio oficial al respecto y sus portavoces no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios. OpenAI ya alquila capacidad de cómputo en TPU a través de Google Cloud desde mediados de 2025. Sin embargo, dar el paso hacia la compra directa de los componentes supone un cambio notable frente al alquiler de servidores virtuales, abriendo la puerta a integrar silicio de Google en sus propios centros de datos. ## Lo que está contrastado y lo que sigue siendo información de prensa La colaboración comercial entre OpenAI y Google en el terreno de las infraestructuras de computación está bien documentada. OpenAI ha venido contratando capacidad en Google Cloud Platform (GCP) y ha explorado la comercialización de sus modelos a través del catálogo de Google Cloud. Por contra, los términos contractuales de esta compra directa de hardware se mantienen bajo reserva. La generación exacta de los chips (si se trata de TPU v5p o de la arquitectura más reciente Trillium), el volumen de unidades adquiridas, el importe global del contrato y el calendario de entregas no se han hecho públicos. Tampoco se ha confirmado en qué proporción se destinarán estos procesadores al entrenamiento inicial frente a las tareas de inferencia(usar un modelo ya terminado para generar respuestas) para dar servicio a ChatGPT y a las API para desarrolladores. ## Del monocultivo de Nvidia hacia una arquitectura multifabricante OpenAI se mantiene como uno de los mayores clientes mundiales de procesadores gráficos de Nvidia. Sin embargo, con un gasto de computación disparado por el entrenamiento de modelos de frontera y la atención masiva de peticiones de usuarios, vincularse a un único fabricante acarrea un evidente riesgo financiero y logístico. Las GPU insignia de Nvidia tienen precios elevados y sufren frecuentes cuellos de botella en su distribución. Por ese motivo, OpenAI diseña en paralelo sus propios procesadores de IA junto a Broadcom y TSMC, con la previsión de iniciar la producción en 2026. El diseño y la implantación de semiconductores propios en centros de datos requiere años de validación técnica. Dado que las TPU de Google están sobradamente probadas con cargas masivas de modelos de lenguaje y tráfico a escala mundial, incorporarlas ofrece a OpenAI una vía inmediata para presionar en costes ante Nvidia mientras maduran sus propios chips. ## Señales técnicas internas en los equipos de OpenAI La determinación de OpenAI por dar soporte a la arquitectura de Google se refleja también en sus movimientos organizativos. La compañía ha abierto recientemente procesos de contratación de ingenieros de compiladores para TPU con el cometido de adaptar sus modelos de frontera a la arquitectura de Google. El objetivo técnico radica en trasladar grafos de cómputo y kernels, históricamente muy ligados al ecosistema CUDA(la herramienta de cálculo en GPU de NVIDIA) de Nvidia, hacia la herramienta XLA (Accelerated Linear Algebra) de Google y a cadenas de compilación abiertas. La conexión también es evidente en los puestos de responsabilidad técnica: Richard Ho, actual responsable de la división de sistemas de hardware en OpenAI, dirigió durante años la ingeniería de sistemas TPU en Google. Contar con un directivo con un conocimiento profundo de la topología interna y la interconexión de Google otorga a la firma una base sólida para esta integración. ## Qué conviene vigilar a partir de ahora La compra de procesadores de Google no equivale a una ruptura repentina con Nvidia. Las GPU de Nvidia continúan siendo la referencia técnica en la investigación de frontera y los grandes clústeres de OpenAI en Microsoft Azure se mantienen a pleno rendimiento. De cara al futuro habrá que prestar atención a dos aspectos clave: si la adopción de TPU logra abaratar sensiblemente el coste unitario por inferencia en modelos de la gama GPT, y hasta qué punto dos competidores directos en inteligencia artificial generativa y motores de búsqueda profundizarán su alianza en el suministro de semiconductores. ## Fuentes - [OpenAI Plans to Buy Google AI Chips](https://www.theinformation.com) (The Information) - [OpenAI diversifying away from Nvidia with Google TPU and in-house chips](https://www.reuters.com) (Reuters) - [OpenAI Careers — Systems and Hardware Optimization](https://openai.com/careers) (OpenAI)