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Hardware·2 min de lectura

Google lanza los TPU 8tx y 8i Max, chips de IA especializados

Google amplía su familia de TPU con dos variantes especializadas, una para datos sensibles y otra para cargas con mucha memoria, en su pulso con Nvidia.

Close-up of a Google TPU AI accelerator chip package on a data center server board.
Imagen: xataka.com
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Google amplía su familia de procesadores de IA de diseño propio con dos variantes: el TPU 8tx, pensado para computación con datos sensibles, y el TPU 8i Max, orientado a cargas de trabajo exigentes en memoria. Con ellos, la octava generación suma cuatro configuraciones en un solo año, mientras la compañía busca más cuota en un mercado de hardware para IA dominado hasta ahora por Nvidia.

Se unen al TPU 8t, para entrenamiento, y al TPU 8i, para razonamiento, presentados en abril en Google Cloud Next. Según Google, el 8t ofrece hasta 2,7 veces más rendimiento de entrenamiento y el 8i hasta un 80 % más de relación precio-rendimiento en inferencia frente a la generación anterior. No hay precios ni fechas exactas, pero Amin Vahdat, responsable de chips, apunta a que estarán disponibles el próximo año.

Seguridad y memoria

El TPU 8tx se dirige a gobiernos e industrias reguladas que quieren ejecutar modelos y agentes de IA con datos confidenciales. Los datos suelen ir cifrados en almacenamiento y en tránsito, pero deben descifrarse en memoria mientras se procesan. Google afirma que el 8tx integra la protección en el hardware y mantiene aislados datos y pesos del modelo incluso durante el uso. Emplea el mismo silicio que el 8t, se combina con procesadores AMD EPYC de quinta generación y ofrece una latencia hasta dos veces menor, con una penalización de rendimiento casi nula.

El TPU 8i Max ataca el «muro de la memoria»: cuando muchos agentes trabajan sobre una base de código entera o sobre horas de vídeo, el ancho de banda de memoria se convierte en cuello de botella. Google coloca dos chips TPU 8i en un solo paquete, lo que según la compañía duplica el cálculo, la SRAM integrada y el ancho de banda frente al 8i estándar, y permite el doble de silicio en el mismo espacio de rack. Vahdat cita usos de contexto largo, como descubrimiento de fármacos, problemas matemáticos complejos y programación.

Reconfiguración, no chip nuevo

Vahdat reconoce que ambas variantes reconfiguran silicio existente según las peticiones de los clientes. Un chip nuevo requiere años, mientras que el sistema a su alrededor (redes, memoria, empaquetado) se ajusta en meses. Su tesis: «el futuro va a girar en torno a la especialización».

El mercado crece deprisa. Bloomberg Intelligence prevé que las ventas de TPU superen los 135.000 millones de dólares en 2028, frente a unos 12.000 millones este año. Entre los clientes figuran Apple, Meta y Oracle, y Anthropic puede comprar hasta 150.000 millones de dólares en TPU entre 2028 y 2031, según un documento regulatorio. OpenAI también planea adquirirlas.

Quedan obstáculos: todas las TPU disponibles ya están contratadas, persisten la escasez de memoria y de capacidad de fabricación, y Google amplía proveedores más allá de Broadcom, con un acuerdo con Marvell. Además surge competencia, como Tenspresso, fundada por dos exingenieros de TPU, cuyo chip está al menos a un año de completar su diseño.

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