{"id":75052,"date":"2025-12-27T00:01:00","date_gmt":"2025-12-27T07:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.opinionpublica.tv\/portada\/?p=75052"},"modified":"2025-12-26T14:46:04","modified_gmt":"2025-12-26T21:46:04","slug":"alianza-de-google-y-meta-podrian-cambiar-el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-juntos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.opinionpublica.tv\/portada\/alianza-de-google-y-meta-podrian-cambiar-el-futuro-de-la-inteligencia-artificial-juntos\/","title":{"rendered":"Alianza entre Google y Meta podr\u00eda cambiar el futuro de la inteligencia artificial juntos"},"content":{"rendered":"\n
\"Alianza<\/figure>\n\n\n\n

Google, de Alphabet, trabaja en una nueva iniciativa para que sus chips de inteligencia artificial ejecuten mejor PyTorch, el marco de software de IA m\u00e1s utilizado del mundo, en un movimiento destinado a debilitar el dominio de Nvidia en el mercado de la computaci\u00f3n de IA, seg\u00fan personas familiarizadas con el asunto.<\/p>\n\n\n\n

El esfuerzo forma parte del agresivo plan de Google para convertir sus unidades de procesamiento tensorial (TPU) en una alternativa viable a las GPU de Nvidia, l\u00edderes del mercado. Las ventas de TPU se han convertido en un motor de crecimiento clave de los ingresos en la nube de Google, que busca demostrar a los inversionistas que sus apuestas en IA est\u00e1n generando retornos.<\/p>\n\n\n\n

TorchTPU: compatibilidad con el est\u00e1ndar del mercado<\/p>\n\n\n\n

Pero el hardware por s\u00ed solo no basta para impulsar la adopci\u00f3n. La nueva iniciativa, conocida internamente como \u201cTorchTPU\u201d, busca eliminar una barrera clave que ha frenado el uso de chips TPU al hacerlos totalmente compatibles y f\u00e1ciles de integrar para los clientes que ya han construido su infraestructura tecnol\u00f3gica con PyTorch, dijeron las fuentes.<\/p>\n\n\n\n

Google tambi\u00e9n contempla convertir partes del software en c\u00f3digo abierto para acelerar su adopci\u00f3n entre los clientes, afirmaron algunas de las personas consultadas.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de intentos anteriores por adaptar PyTorch a las TPU, Google ha destinado mayor atenci\u00f3n organizativa, recursos e importancia estrat\u00e9gica a TorchTPU, ante la creciente demanda de empresas interesadas en adoptar estos chips, pero que ven la capa de software como un cuello de botella.<\/p>\n\n\n\n

Un cambio de estrategia frente a Jax<\/p>\n\n\n\n

PyTorch, un proyecto de c\u00f3digo abierto ampliamente respaldado por Meta Platforms, es una de las herramientas m\u00e1s utilizadas por los desarrolladores de modelos de IA. En Silicon Valley, pocos programadores escriben cada l\u00ednea de c\u00f3digo que ejecutan los chips de Nvidia, AMD o Google.<\/p>\n\n\n\n

En su lugar, dependen de herramientas como PyTorch, una colecci\u00f3n de bibliotecas y marcos de c\u00f3digo preescritos que automatizan tareas comunes en el desarrollo de software de IA. Lanzado en 2016, la historia de PyTorch ha estado estrechamente vinculada al desarrollo de CUDA, el software que muchos analistas de Wall Street consideran el mayor activo estrat\u00e9gico de Nvidia.<\/p>\n\n\n\n

Durante a\u00f1os, ingenieros de Nvidia han trabajado para que PyTorch se ejecute con la m\u00e1xima eficiencia en sus chips. En cambio, Google ha promovido internamente el uso de Jax, otro marco de c\u00f3digo, y sus TPU se apoyan en una herramienta llamada XLA para ejecutar ese c\u00f3digo eficientemente.<\/p>\n\n\n\n

Buena parte de la pila de software de IA de Google y su optimizaci\u00f3n de rendimiento se han desarrollado en torno a Jax, lo que ampl\u00eda la distancia entre c\u00f3mo Google emplea sus chips y c\u00f3mo los clientes desean usarlos.<\/p>\n\n\n\n

Un portavoz de Google Cloud declin\u00f3 comentar los detalles del proyecto, pero confirm\u00f3 a Reuters que el objetivo es ofrecer mayor flexibilidad a los clientes.<\/p>\n\n\n\n

Estamos viendo una demanda masiva y acelerada de nuestra infraestructura de TPU y GPU\u201d, se\u00f1al\u00f3 el vocero. \u201cNuestro objetivo es proporcionar la flexibilidad y escala que los desarrolladores necesitan, sin importar el hardware que elijan\u201d.<\/p>\n\n\n\n

TPU para clientes empresariales<\/p>\n\n\n\n

Alphabet hab\u00eda reservado durante mucho tiempo la mayor\u00eda de sus chips TPU para uso interno. Eso cambi\u00f3 en 2022, cuando su unidad de computaci\u00f3n en la nube logr\u00f3 supervisar al equipo encargado de vender las TPU.<\/p>\n\n\n\n

Esa medida increment\u00f3 notablemente la disponibilidad de TPU en Google Cloud. A medida que crece el inter\u00e9s empresarial por la IA, Google busca capitalizarlo aumentando la producci\u00f3n y ventas de TPU a clientes externos.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el desajuste entre PyTorch, utilizado por la mayor\u00eda de desarrolladores, y Jax, optimizado para los chips de Google, implica que muchas empresas no pueden adoptar las TPU sin realizar importantes adaptaciones t\u00e9cnicas, lo cual implica tiempo y costos en una carrera de IA cada vez m\u00e1s acelerada.<\/p>\n\n\n\n

Si tiene \u00e9xito, la iniciativa TorchTPU podr\u00eda reducir significativamente los costos de migraci\u00f3n para las empresas interesadas en alternativas a las GPU de Nvidia. El dominio de Nvidia se debe no s\u00f3lo a su hardware, sino a su ecosistema de software CUDA, profundamente integrado en PyTorch y convertido en est\u00e1ndar para entrenar y ejecutar modelos de IA a gran escala.<\/p>\n\n\n\n

Clientes empresariales han dicho a Google que las TPU son dif\u00edciles de adoptar para cargas de trabajo de IA porque hist\u00f3ricamente requer\u00edan cambiar a Jax, en lugar de PyTorch, que ya domina entre los desarrolladores, dijeron las fuentes.<\/p>\n\n\n\n

Alianza con Meta para acelerar la transici\u00f3n<\/p>\n\n\n\n

Para acelerar el desarrollo, Google trabaja de cerca con Meta, creadora y administradora de PyTorch, de acuerdo con las fuentes. Ambas compa\u00f1\u00edas negocian acuerdos que permitir\u00edan a Meta acceder a m\u00e1s TPU, en un movimiento reportado primero por The Information.<\/p>\n\n\n\n

Las primeras ofertas para Meta se estructuraron como servicios gestionados por Google: clientes como Meta instalaban chips de Google dise\u00f1ados para ejecutar su propio software y modelos, con soporte operativo incluido.<\/p>\n\n\n\n

Meta tiene inter\u00e9s estrat\u00e9gico en optimizar el uso de TPU para reducir costos de inferencia y diversificar su infraestructura de IA, alej\u00e1ndose de las GPU de Nvidia para ganar poder de negociaci\u00f3n, indicaron las fuentes.<\/p>\n\n\n\n

Meta declin\u00f3 hacer comentarios.<\/p>\n\n\n\n

Este a\u00f1o, Google comenz\u00f3 a vender TPU directamente para su instalaci\u00f3n en centros de datos de los clientes, en lugar de limitar su uso a la nube de Google. En diciembre, Amin Vahdat, un veterano de la compa\u00f1\u00eda, fue nombrado jefe de infraestructura de IA, con reporte directo al director ejecutivo Sundar Pichai.<\/p>\n\n\n\n

Google necesita esta infraestructura tanto para ejecutar sus propios productos de IA \u2014como el chatbot Gemini y la b\u00fasqueda basada en IA\u2014 como para atender a clientes de Google Cloud, que vende acceso a TPU a firmas como Anthropic.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Exc\u00e9lsior<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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