Google nunca venderá TPUs. En el momento en que Google venda TPUs a gran escala, transforman su ventaja arquitectónica en una mercancía. Los equipos internos de Google tienen derechos de primer orden sobre la capacidad de TPU porque esas cargas de trabajo generan directamente ingresos y fosas estratégicas. Cualquier TPU vendido externamente es un TPU que no se utiliza para defender los motores de ganancias primarios de Google. En este momento, los TPUs son la ventaja propietaria de Google, una integración vertical que les permite operar infraestructura de IA a costos que los competidores no pueden igualar. DeepMind puede consumir presupuestos de computación que llevarían a la quiebra a OpenAI porque Google no paga precios de GPU al por menor, paga el costo marginal interno de TPU. Si Google comienza a vender TPUs externamente: - Tienen que fijar precios competitivos frente a las GPUs de Nvidia, lo que significa revelar su estructura de costos. De repente, todos saben que los verdaderos costos de computación de IA de Google no son magia. - Vender TPUs de metal desnudo significa publicar especificaciones detalladas, benchmarks de rendimiento e interfaces de programación. Esto es entregar a los competidores un plano de "cómo Google realmente hace IA a gran escala." En este momento, eso es propietario. En el momento en que se convierte en un producto, se estudia, se ingeniaría y eventualmente se replica. - Google Cloud ya vende acceso a TPU a través de GCP a precios premium. Si comienzan a vender TPUs de metal desnudo, están compitiendo con su propia oferta en la nube de mayor margen. Ningún comprador sofisticado pagaría el recargo de GCP cuando podría comprar TPUs directamente y ejecutarlas más barato. La fijación de precios de GCP para TPUs no es agresiva en comparación con las alternativas de GPU, pero es premium. Esto no es incompetencia, está intencionadamente fijado para desincentivar la adopción masiva externa. Google hace que los TPUs estén disponibles lo suficiente para evitar acusaciones antimonopolio de "acaparamiento de infraestructura" y para capturar algunos ingresos de nube de alto margen, pero en realidad no quieren que los clientes externos consuman capacidad a gran escala. Comparar esto con AWS, que vende cada chip que pueden fabricar (Graviton, Trainium, Inferentia) porque AWS es un negocio de infraestructura de mercancía. El negocio principal de Google son los anuncios y productos de consumo que dependen de la infraestructura de IA. Vender la infraestructura es como si McDonald's vendiera su cadena de suministro a Burger King, incluso si genera ingresos, estás fortaleciendo a los competidores y debilitando tu negocio principal. No puedes ser simultáneamente un vendedor de chips de mercancía Y mantener una ventaja de infraestructura propietaria. En el momento en que vendes, commoditizas. En el momento en que commoditizas, tu ventaja se evapora. Dado que vender TPUs parece estratégicamente insensato, ¿por qué hay especulación de que Google lo persiga de todos modos? Creo que porque las divisiones de nube en cada hiperescalador tienen una ansiedad perpetua de "necesitamos diferenciación", y los chips personalizados parecen diferenciación. Pero la diferenciación solo importa si protege los márgenes o captura cuota sin destruir tu negocio principal. Vender TPUs por parte de Google sería una diferenciación que destruye más valor del que crea.

Nvidia pagó 3 veces la valoración de Groq en septiembre para adquirirlo. Esto es estratégicamente nuclear. Cada laboratorio de IA dependía de GPU, creando un enorme riesgo de concentración. Google se liberó con TPUs para uso interno, demostrando que la narrativa de "Nvidia o nada" era falsa. Esto no solo demostró la viabilidad técnica, sino que reveló que la ventaja competitiva de Nvidia era más superficial de lo que los mercados creían. Cuando un hyperscaler construye con éxito silicio personalizado, cada comprador sofisticado comienza a hacer cálculos de "¿deberíamos construir el nuestro?". Esto reduce el TAM de Nvidia. Jonathan Ross (fundador de Groq) es el inventor de TPU. Entendió los principios arquitectónicos que hicieron viable la aceleración de IA no basada en GPU. Su arquitectura LPU se centró en la carga de trabajo de inferencia donde las GPU están realmente sobredimensionadas. Esto es importante porque la inferencia es donde está el verdadero dinero a largo plazo. El entrenamiento es un gasto de capital único, pero la inferencia es un gasto operativo recurrente que escala con el uso. Si Groq demostró que las LPU podían alcanzar un rendimiento-precio competitivo en inferencia, cada proveedor de nube etiquetaría su arquitectura. Nvidia se vería presionada a "solo entrenamiento" mientras pierde el flujo de ingresos recurrente. Es seguro ver este acuerdo como Nvidia asegurándose contra Groq habilitando todo un ecosistema de alternativas a Nvidia. Pero lo que es más interesante es el efecto de segundo orden, los bloqueos de clientes. Ahora, Nvidia posee tanto el estándar incumbente (CUDA + GPU) como la arquitectura alternativa más creíble (LPU). Esto es estratégico a nivel de MSFT comprando Github. Cualquier laboratorio de IA que evalúe "construir vs comprar vs proveedor alternativo" ahora se enfrenta a: - Opción A (GPU de Nvidia) - Opción B (Nvidia <> LPU de Groq) - Opción C (empezar desde cero) Convertir una amenaza competitiva en una herramienta de segmentación de clientes, Jensen es el maestro de los intercambios. Ahora pueden discriminar precios: los clientes premium pagan por GPUs, la inferencia sensible al precio se canaliza a las LPU, y Nvidia captura ambos. Si Nvidia no integra las LPU en su hoja de ruta, esto fue un movimiento puramente defensivo. Si las integran y comienzan a ofrecer paquetes de "GPU para entrenamiento, LPU para inferencia", esto se convierte en una adquisición que amplía la ventaja competitiva según el libro de texto. Lo más caro en tecnología no es construir el futuro, es prevenir que alguien más construya un futuro sin ti.

los comentarios principales también son bots. la IA está literalmente apoderándose.