OpenAI planea comprar chips de Google

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Informes de prensa publicados por The Information y Bloomberg indican que OpenAI planea comprar directamente unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google. Esta medida pasaría a OpenAI de alquilar los chips en la nube de Google a poseerlos físicamente, en un esfuerzo por diversificar sus recursos informáticos y reducir su dependencia exclusiva de los procesadores de Nvidia.

La tendencia de OpenAI hacia la compra de unidades de procesamiento tensorial de Google representa un cambio estratégico que pasa del alquiler de capacidad en la nube a la adquisición en propiedad de los chips y a la expansión de alternativas a los procesadores de Nvidia.

Planes de OpenAI para comprar unidades de procesamiento tensorial y pasar del alquiler a la propiedad
Contratación de ingenieros para optimizar modelos y desarrollo de los chips Jalapeno con Broadcom
Expansión de Google para ofrecer sus chips a través de Oracle Cloud y el acuerdo con Anthropic
Implicaciones del acuerdo para las acciones de Alphabet y la economía de la computación en la nube
Preguntas frecuentes

Planes de OpenAI para comprar unidades de procesamiento tensorial y pasar del alquiler a la propiedad

OpenAI planea comprar las «unidades de procesamiento tensorial» de Google, según informó el medio The Information el martes 27 de octubre de 2026, citando a una persona familiarizada con el asunto. El informe no reveló las condiciones financieras ni otros detalles, de acuerdo con la agencia Reuters.

En un informe independiente, la agencia Bloomberg indicó que OpenAI tiene la intención de comprar chips de computación de inteligencia artificial a Google, filial de Alphabet, citando a su propia fuente que aclaró que los términos finales de cualquier acuerdo aún no se conocen, mientras que tanto OpenAI como Google declinaron hacer comentarios.

La compra directa trasladará a OpenAI de la fase de alquiler de los chips de Google a la de su propiedad, y también apunta a una diversificación de sus fuentes lejos de Nvidia, de cuyos procesadores gráficos depende intensamente. Cabe señalar que Reuters había informado en junio de 2025 que el creador de ChatGPT había comenzado a alquilar chips de inteligencia artificial a Google.

Contratación de ingenieros para optimizar modelos y desarrollo de los chips Jalapeno con Broadcom

OpenAI también publicó una oferta de empleo para un ingeniero especializado en optimizar sus modelos principales para que funcionen en «unidades de procesamiento tensorial», explicando que la experiencia en entrenamiento o inferencia es bienvenida, según la agencia de noticias Yonhap. The Information interpretó esto como una señal de que los esfuerzos de optimización aún se encuentran en una etapa temprana.

Cuando OpenAI comenzó a alquilar dichas unidades el año pasado, declaró en ese momento que «no tenía planes específicos para utilizar unidades de procesamiento tensorial en el presente», según el periódico Seoul Economic Daily.

De acuerdo con Bloomberg, este plan forma parte de un esfuerzo más amplio de OpenAI para incorporar rápidamente capacidad de procesamiento informático, lo que incluye sus propios chips internos denominados «Jalapeno», desarrollados en colaboración con Broadcom y cuyo uso planea iniciar a finales de este año. Cabe destacar que Richard Ho, quien lidera el equipo de chips en OpenAI, trabajaba anteriormente en las unidades de procesamiento tensorial en Google.

Expansión de Google para ofrecer sus chips a través de Oracle Cloud y el acuerdo con Anthropic

Este informe se conoció el mismo día en que Oracle anunció que ofrecería «unidades de procesamiento tensorial» a través de su infraestructura en la nube, marcando la primera vez que un proveedor de servicios en la nube importante que no sea Google proporciona estos chips, con un lanzamiento del servicio programado para 2027 según The Information. El ejecutivo de Google Amin Vahdat señaló en un comunicado sobre el anuncio del acuerdo con Oracle: «La próxima generación de inteligencia artificial requerirá una variedad diversa de capacidades informáticas».

Asimismo, Anthropic reveló en su presentación de oferta pública inicial de esta semana un acuerdo de cinco años por valor de 161 000 millones de dólares con Broadcom para alquilar equipos basados en unidades de procesamiento tensorial de Google, según el diario The Korea Herald Business, mientras que OpenAI anunció la semana pasada la disponibilidad de sus modelos principales a través de Google Cloud.

Implicaciones del acuerdo para las acciones de Alphabet y la economía de la computación en la nube

Las acciones de Alphabet subieron en las operaciones posteriores al cierre tras la publicación del informe, antes del anuncio de sus resultados trimestrales según Yahoo Finance, mientras los inversores aguardan indicios de que su fuerte gasto en inteligencia artificial sigue impulsando el crecimiento de su segmento en la nube, según la agencia Reuters.

En una lectura analítica exhaustiva de estos acontecimientos acelerados, se observa que la transición de las «unidades de procesamiento tensorial» desarrolladas por Google, que pasan de ser una herramienta interna exclusiva a procesadores vendidos y alquilados a principales competidores como OpenAI y Anthropic y ofrecidos a través de Oracle Cloud, redibuja el mapa de competencia en el mercado de semiconductores y otorga a las principales empresas de inteligencia artificial bazas de negociación y alternativas técnicas secundarias frente a los procesadores de Nvidia.

Además de lo anterior, la coincidencia de los informes de The Information, Bloomberg, Reuters y Yonhap sobre los planes de OpenAI de adquirir en propiedad las unidades de procesamiento tensorial de Google, junto con el anuncio de Oracle de proporcionar dichos chips en la nube para 2027 y la revelación de Anthropic sobre el acuerdo de 161 000 millones de dólares con Broadcom, confirma que el mercado de infraestructura de inteligencia artificial experimenta una profunda transformación estructural hacia la diversificación de los aceleradores informáticos y la combinación de procesadores de Nvidia con chips personalizados como Jalapeno y las unidades de Google.

En el marco de la revisión editorial integral del boletín del viernes 30 de octubre de 2026 sobre el expediente de «compra de chips de Google», la auditoría periodística basada en fuentes primarias y en informes de noticias documentados subraya la necesidad de distinguir metodológicamente entre las cifras financieras y técnicas anunciadas oficialmente y las expectativas futuras o las pruebas iniciales en fase de ensayo, garantizando así al lector una cobertura profesional integrada y precisa que abarque todos los aspectos del evento y sus repercusiones directas e indirectas en el sector global de la inteligencia artificial y el futuro de la competencia entre las principales empresas tecnológicas.

Preguntas frecuentes

Pregunta: ¿Qué revelaron los informes de The Information y Bloomberg sobre OpenAI y los chips de Google?
Respuesta: Revelaron que OpenAI planea comprar unidades de procesamiento tensorial de Google y adquirirlas directamente en lugar de limitarse a alquilarlas, sin que se hayan anunciado aún los términos financieros finales.

Pregunta: ¿Cómo trabaja OpenAI en el desarrollo de sus propios chips además de comprarlos externamente?
Respuesta: La empresa está desarrollando chips internos llamados Jalapeno en colaboración con Broadcom y planea comenzar a utilizarlos a finales de este año bajo la supervisión del jefe del equipo de chips, Richard Ho.

Pregunta: ¿Qué otros acuerdos firmaron Oracle y Anthropic respecto a los chips de Google?
Respuesta: Oracle anunció la disponibilidad de unidades de procesamiento tensorial a través de su nube para 2027, mientras que Anthropic reveló un acuerdo de 5 años por valor de 161 000 millones de dólares con Broadcom para alquilar equipos basados en dichos chips.

Pregunta: ¿Por qué busca OpenAI comprar unidades de procesamiento tensorial a Google?
Respuesta: Para acelerar la incorporación de la capacidad informática necesaria para entrenar y ejecutar sus modelos, así como para diversificar las cadenas de suministro y reducir la dependencia exclusiva de los procesadores de Nvidia.

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