Google ha perforat l'aura d'invulnerabilitat de Nvidia

Cap empresa s'ha beneficiat tant de la febre per la intel·ligència artificial com Nvidia, avui dia la companyia més valuosa del món. Durant els darrers tres anys, els inversors n'han impulsat les accions fins a l’estratosfera, convençuts que la seva dominància en el mercat de xips d'IA és inqüestionable. Tant els fabricants de xips rivals com les empreses emergents han intentat obrir-se pas en aquest negoci, però amb poc èxit. Ara, però, un dels clients més importants de Nvidia ha emergit com el seu competidor més ferotge. Aquest mes, Google, que va ser pionera en l’arquitectura que sustenta l’actual onada d’IA, ha llançat Gemini 3, un model d’avantguarda que supera els dels seus principals rivals, inclosa OpenAI, en la majoria de proves de referència.

És crucial que Gemini 3 s’ha entrenat íntegrament amb els propis xips de Google, anomenats unitats de processament de tensors (TPU), que ha començat a oferir a tercers com una alternativa més barata als processadors gràfics (GPU) de Nvidia. El mes passat, Anthropic, una creadora de models, va anunciar plans per utilitzar fins a un milió de TPU de Google en un acord que, segons es diu, podria valer desenes de milers de milions de dòlars. Les informacions que Meta, un altre gegant tecnològic amb grans ambicions en IA, també està en converses per utilitzar els xips de Google als seus centres de dades el 2027 van fer que Nvidia perdés més de 100.000 milions de dòlars en valor de mercat el 25 de novembre, aproximadament un 3% del total, tot i que des d’aleshores s'ha recuperat parcialment.

Els clients de Nvidia tenen un fort incentiu per explorar alternatives més econòmiques. Bernstein, una empresa d’anàlisi d’inversions, calcula que les GPU de Nvidia representen més de dos terços del cost d'un bastidor típic de servidors d'IA. Les TPU de Google costen entre la meitat i una desena part del preu d'un xip equivalent de Nvidia. Aquest estalvi és important, ateses les enormes quantitats que s’estan invertint actualment en potència de càlcul per a la IA. Bloomberg Intelligence, un altre grup d’anàlisi, preveu que la despesa de capital de Google arribi als 95.000 milions de dòlars l’any vinent, amb gairebé tres quartes parts destinades a entrenar i executar models d'IA. Darrerament, els inversors han començat a adonar-se del gran avantatge de costos que Google ha aconseguit gràcies als seus xips propis; en els darrers tres mesos, les accions de la seva empresa matriu, Alphabet, han pujat un 50%, convertint-la en la tercera companyia més valuosa del món.

Altres gegants tecnològics, com Amazon, Meta i Microsoft, també han estat desenvolupant processadors personalitzats, i el mes passat OpenAI va anunciar una col·laboració amb Broadcom, un dissenyador de xips, per desenvolupar el seu propi silici. Però cap no ha avançat tant com Google. Va començar a dissenyar els seus xips fa més d’una dècada. Aleshores, els enginyers de Google van calcular que, si els usuaris feien servir una nova funció de cerca per veu als seus telèfons durant només uns minuts al dia, l’empresa hauria de duplicar la capacitat dels seus centres de dades, una predicció que va impulsar el desenvolupament d’un processador més eficient adaptat a les necessitats de Google. L’empresa és ara a la setena generació de TPU. Jefferies, un banc d’inversió, calcula que Google en fabricarà uns 3 milions l’any vinent, gairebé la meitat de les unitats que produeix Nvidia.

Per als altres clients de Nvidia, però, canviar als xips de Google no serà senzill. L’avantatge de Nvidia rau en part en CUDA, la plataforma de programari que ajuda els programadors a aprofitar les seves GPU. Els desenvolupadors d’IA s’hi han acostumat. I mentre que el programari que envolta les TPU ha estat creat pensant en els productes propis de Google, inclosa la cerca, CUDA està concebut per donar servei a una àmplia gamma d’aplicacions. A més, segons Jay Goldberg, de Seaport Research Partners, un analista del sector, pot haver-hi un límit a la predisposició de Google a vendre les seves TPU; podria preferir orientar els clients potencials cap al seu lucratiu servei de computació al núvol. Per dificultar l’avenç dels seus competidors en IA, Google també podria sentir la temptació de mantenir els preus dels seus xips elevats.

Tot això pot explicar per què Jensen Huang, el cap de Nvidia, no sembla especialment preocupat. Ha descrit Google com “un cas molt especial”, atès que va començar a desenvolupar xips molt abans de l’actual onada d’IA, i ha desestimat altres esforços com a "superadorables i simples". També confia en la flexibilitat. L’arquitectura transformer que sustenta els models d’IA actuals encara està evolucionant. Les GPU, que es van desenvolupar originalment per a videojocs, són altament adaptables i permeten als investigadors d'IA provar nous enfocaments. Nvidia potser ja no sembla tan invulnerable com abans. Però la seva fortalesa no s’hauria de subestimar.