El chip «Frozen v2»: la apuesta de Google por multiplicar la eficiencia de los modelos Gemini

La carrera por liberarse de la hegemonía de Nvidia

Las grandes empresas de inteligencia artificial compiten cada vez más por diseñar sus propios chips procesadores, con dos objetivos inseparables: reducir la dependencia de un único proveedor que domina el mercado y lograr un mayor rendimiento con un menor consumo energético. En este contexto, un informe publicado por The Information reveló que Alphabet, empresa matriz de Google, está desarrollando un nuevo chip de servidor conocido internamente como Frozen v2, cuyo lanzamiento está previsto para 2028 y cuyo objetivo es ejecutar los modelos internos de Gemini con una eficiencia sin precedentes.

Cifras que llaman la atención

Según el mismo informe, el nuevo chip podría alcanzar entre seis y diez veces la eficiencia de la generación actual de chips de Google dedicados a la inteligencia artificial, medida en términos de tokens generados por unidad de consumo energético. Este indicador —los tokens por vatio— refleja directamente el coste operativo de ejecutar modelos de lenguaje de gran escala a nivel masivo.

Cuando TechCrunch solicitó a Google un comentario sobre esta información, la compañía ni confirmó ni desmintió el informe de forma explícita, y se limitó a señalar su enfoque general de desarrollo:

• Diseño integrado de hardware y software desde cero.
• Optimización continua de los sistemas para adaptarlos a las cargas de trabajo reales.
• Búsqueda permanente de innovaciones que maximicen tanto el rendimiento como la eficiencia.

¿Por qué ahora? La doble presión sobre las grandes tecnológicas

Este movimiento no puede entenderse sin el contexto más amplio en el que operan actualmente las empresas de inteligencia artificial. Por un lado, crece la preocupación entre los inversores ante el enorme gasto en infraestructura de IA sin garantías de retornos claros. Por otro, la presión de la demanda sobre los chips de IA sigue superando ampliamente a la oferta, lo que empuja a cada empresa a buscar fuentes alternativas de suministro.

Google anunció a principios de este año planes de gasto de capital de entre 180 y 190 mil millones de dólares. Esta cifra colosal ejerce una presión directa sobre la dirección para demostrar que cada dólar invertido generará un valor tangible a largo plazo.

Los competidores no se quedan de brazos cruzados

Google no es la única empresa que sigue este camino. OpenAI anunció en junio pasado su primer chip de inferencia dedicado, conocido como «Jalapeño», mientras que varios informes señalan que Anthropic mantiene conversaciones con Samsung para establecer una alianza en el ámbito de la fabricación de semiconductores. Esta tendencia colectiva hacia la independencia de Nvidia —que históricamente ha sido el principal proveedor de chips de IA— refleja una convicción cada vez más extendida: quien controla su hardware controla su futuro competitivo.

La reacción del mercado: una señal reveladora

La filtración de la noticia sobre Frozen v2 generó una reacción positiva inmediata en los mercados financieros: la acción de Alphabet subió aproximadamente un 3% durante la sesión del lunes posterior a la publicación del informe, en un momento que precedía directamente al anuncio de los resultados financieros trimestrales de la compañía. Esta subida indica que los inversores valoran favorablemente cualquier medida que mejore la eficiencia del gasto y reduzca la dependencia de proveedores externos.

Conclusión

Si las filtraciones son precisas, el chip Frozen v2 representará un salto cualitativo en la infraestructura de inteligencia artificial de Google. Sin embargo, el camino hasta 2028 es largo y está lleno de variables tecnológicas y competitivas difíciles de prever. Lo que sí es claro ahora es que la batalla por el liderazgo en el mundo de la IA ya no se decide únicamente por la calidad de los modelos: la eficiencia computacional y la soberanía sobre el hardware se han convertido en pilares indispensables de esta intensa carrera.

✦ بقلم فريق دروب أيديا