OpenAI se está preparando para comprar chips de IA a Google, según una persona familiarizada con el asunto que habló con The Information. Este paso reduciría la dependencia de OpenAI de Nvidia, la empresa que suministra la mayor parte del hardware detrás del auge de la IA y que cuenta a OpenAI entre sus mayores clientes.

Ninguna de las dos empresas ha confirmado el plan, y el precio, la cantidad de chips y las fechas de entrega no han sido revelados.

Los procesadores que OpenAI buscaría son las unidades de procesamiento tensorial de Google, o TPUs: chips diseñados para una sola tarea, los cálculos sobre los que funcionan los modelos de IA. Google reveló el chip en 2016, indicando que ya llevaba más de un año usando TPUs en sus centros de datos.

Informes de junio de 2025 señalaban que OpenAI había comenzado a alquilar las TPUs de Google, un acuerdo que la empresa describió en ese momento como pruebas tempranas sin planes de desplegarlas a gran escala. Una compra significaría ser dueño del hardware en lugar de pagarle a Google por hora, una distinción importante para una empresa cuyos despliegues de chips ya se miden en gigavatios. Otros detalles del plan no se han hecho públicos.

El informe cobró fuerza gracias a una oferta de empleo de OpenAI en San Francisco que busca un ingeniero para liderar la optimización de los modelos frontera de la empresa en TPUs. El trabajo involucra compiladores, el software que traduce un modelo de IA en instrucciones que un chip específico puede ejecutar, razón por la cual cambiar de chips es más complicado que reemplazar piezas. Richard Ho, quien lidera el programa de hardware de OpenAI, pasó casi nueve años en Google y fue uno de los responsables del proyecto Cloud TPU antes de unirse a OpenAI.

El plan de compra reportado es el movimiento más reciente en una reconfiguración más amplia de las alianzas de chips de IA: OpenAI sumaría a Google a una lista de socios de chips que ya incluye a Nvidia y AMD, al tiempo que desarrolla su propio silicio.

En septiembre de 2025, Nvidia firmó una carta de intención para invertir hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI mientras esta desplegaba al menos 10 gigavatios de sistemas de Nvidia. Un gigavatio, mil millones de vatios, es la unidad que los constructores de centros de datos utilizan ahora para dimensionar sus proyectos. Dos semanas después, AMD otorgó a OpenAI el derecho de comprar hasta 160 millones de acciones de AMD, aproximadamente el 10% de la empresa, un derecho vinculado al despliegue de 6 gigavatios de chips de AMD por parte de OpenAI.

Nvidia finalmente aportó 30.000 millones de dólares a la ronda de financiamiento de OpenAI, muy por debajo de los 100.000 millones de dólares contemplados en su carta de intención. El CEO Jensen Huang dijo en marzo que podría ser la última inversión de este tipo antes de que OpenAI salga a bolsa.

OpenAI también está preparando su propio hardware. En junio, la empresa presentó Jalapeño, su primer chip personalizado, fabricado con Broadcom. Diseñado para inferencia, el paso en el que un modelo entrenado genera respuestas, el chip está previsto para su despliegue inicial hacia finales de 2026.

Por su parte, Google presentó en abril dos TPUs de octava generación: la 8t para entrenar modelos de IA y la 8i para ejecutarlos. Sus cifras de rendimiento se miden contra el chip de la generación anterior de Google, Ironwood, y no contra el hardware de Nvidia.

Anthropic, el principal rival de OpenAI, firmó un acuerdo con Google y Broadcom en abril por múltiples gigavatios de capacidad de TPUs de próxima generación que espera tener disponibles a partir de 2027.

Alphabet, según su CFO, comenzó a entregar sistemas TPU a los centros de datos de sus propios clientes en el segundo trimestre y espera que la mayor parte de los ingresos por ventas de sistemas TPU llegue en 2027. Alphabet tiene programado reportar sus ganancias del tercer trimestre tras el cierre del mercado estadounidense el miércoles.

Google Cloud también comenzó a ofrecer la semana pasada los modelos GPT-6 de OpenAI a clientes seleccionados en vista previa privada, lo que significa que la compra de chips reportada daría a ambas empresas vínculos tanto en hardware como en software.