OpenAI quiere marcar un antes y un después en la carrera por dominar la inteligencia artificial. A principios de septiembre se supo que un “cliente misterioso” había invertido 10.000 millones de dólares en Broadcom para diseñar chips de IA. Más tarde se confirmó que ese cliente era OpenAI, que busca formar una alianza estratégica con Broadcom y TSMC para fabricar sus propios chips, llamados ‘XPUs’. El objetivo es claro: dejar de depender de NVIDIA, algo que muchas grandes tecnológicas también desean.
Tener independencia en este terreno no es barato. OpenAI considera un riesgo depender totalmente de NVIDIA para alimentar ChatGPT y sus futuros modelos, tanto por los elevados costes como por quedar limitados a la evolución tecnológica y la disponibilidad de esta única compañía. Al diseñar sus propios chips, pueden optimizar el hardware de forma específica para sus modelos de lenguaje, reducir costos operativos y liberarse de la dependencia de un solo proveedor, siguiendo una estrategia similar a la de Apple cuando abandonó Intel para fabricar sus propios procesadores en los Mac. Eso sí, prescindir de NVIDIA hoy en día no es tarea sencilla.
Broadcom encabeza el desarrollo de estos procesadores especializados, aportando su experiencia en chips personalizados para grandes empresas tecnológicas. Esta compañía controla cerca del 70% del mercado de procesadores de IA a medida y ya ha colaborado con Google en sus TPUs durante años. Por su parte, TSMC, el mayor fabricante de semiconductores del mundo, será responsable de producir los chips con tecnología avanzada de 3 nanómetros. Se espera que la producción en masa comience en 2026, con los primeros envíos ese mismo año.
Estos XPUs no son simplemente GPUs adaptadas para IA como las que ofrece NVIDIA. Son arquitecturas diseñadas desde cero con un único objetivo: acelerar modelos de lenguaje. Mientras que las GPUs de NVIDIA se crearon para renderizar gráficos y luego se adaptaron a la inteligencia artificial, los XPUs de OpenAI están pensados específicamente para tareas de entrenamiento e inferencia de IA. Incorporan matrices sistólicas, memoria de alto ancho de banda y capacidades de red integradas, parecidas a los chips más avanzados de NVIDIA pero optimizados para las necesidades específicas de OpenAI.
La batalla por romper la hegemonía de NVIDIA no es exclusiva de OpenAI. Google lleva casi una década desarrollando sus TPUs y ya va por su séptima generación. Amazon tiene sus propios chips, Trainium e Inferentia, para AWS. Microsoft desarrolló Maia para Azure. Meta trabaja con AMD en soluciones alternativas. Incluso Huawei desde China busca competir en los próximos años. Queda claro que las grandes tecnológicas quieren tener un mayor control sobre sus productos y para ello están empezando a replantear toda la cadena de suministro de chips.
A pesar de la presión, NVIDIA mantiene una ventaja crucial: CUDA. Esta plataforma de desarrollo lleva más de una década siendo el estándar de la industria. Prácticamente todos los investigadores y desarrolladores de IA trabajan sobre CUDA, lo que genera un efecto red muy poderoso. Cambiar a una arquitectura distinta no solo implica adquirir nuevos chips, sino también reescribir software, capacitar a los equipos y, en muchos casos, empezar desde cero. Este factor es clave para que NVIDIA siga en una posición dominante, a pesar del aumento de competidores.
Lo curioso es que OpenAI no abandona del todo a NVIDIA. Paralelamente a su proyecto de chips propios, mantiene un acuerdo de 100.000 millones de dólares con NVIDIA para su proyecto Stargate, que contempla la construcción de grandes centros de datos hasta 2028. Así, por un lado aseguran el suministro de potencia con NVIDIA, y por otro desarrollan su alternativa a largo plazo. La idea es que los XPUs se usen inicialmente de forma interna, sobre todo para la inferencia (aplicar modelos ya entrenados), mientras que para entrenar los modelos más complejos seguirán siendo necesarias las GPUs de NVIDIA.
Este movimiento deja a Broadcom en una posición muy fuerte. El anuncio de su acuerdo con OpenAI disparó sus acciones en bolsa y consolida a la empresa como socio preferente para quienes buscan chips personalizados. TSMC también sale ganando, ya que cada nueva generación de chips especializados reafirma su rol indispensable en la fabricación global. NVIDIA vio caer levemente su cotización tras la noticia, pero sigue manteniendo una posición difícil de superar. Además, AMD podría beneficiarse si compañías más pequeñas, que no pueden desarrollar sus propios chips, optan por alternativas más accesibles que NVIDIA.
