Polifonia.org | (CM). Curioso déjà vu viene a la mente al apreciar el desempeño de la capacidad de procesamiento de datos de los equipos y semiconductores que emplean en estos tiempos los Modelos de Lenguaje Grande (LLM).
Gemini 3 Pro (Google) ha obtenido este último bimestre del año un ventajoso desempeño comparativo ante sus acérrimos rivales LLM.
Resulta que Google cuenta ya con una capacidad por el momento inigualable en sus centros de datos. Sin duda, será uno de los corporativos ganadores en esta carrera.
¿Por qué Gemini 3 ha alcanzado puntaciones altas en el trabajo de procesamiento?
La historia reciente nos remite a 2013, cuando los mineros de bitcoin y de otras monedas digitales emergentes batallaban para acuñar sus emisiones, a través del empleo rudimentario de tarjetas de gráficos (GPU) tradicionales.
Ya entonces aparecía en el horizonte Nvidia como experto en la fabriación de tarjetas de gráficos. Pero no sólo Nvidia. También ASRock (ligada a ASUS). Del mismo modo ATI, una compañía media que fabricaba las eficientes tarjetas Radeon, y que terminó siendo absorbida por AMD.
En 2013, el minado de bitcoin desafiaba por la necesidad de una mayor optimización energética; de modo que por entonces nacieron las ASIC. (Lo traducimos como: circuito integrado de aplicación específica).
Las ASIC iniciales eran unidades configuradas especialmente para minar y optimizar el trabajo de acuñación bajo la cadena de bloques, validos por la llamada prueba de trabajo (POW) criptográfica. Alguna vez, a prinicipios de 2014, escribimos sobre este punto.
Con el tiempo, la empresa china que nació para fabricar y minar con ASICs en 2013 se volvió dominante. Señoreó gran parte del proceso de minado, bajo el mecanismo de prueba de trabajo. (Hablamos de la compañía Bitmain, impulsadas por Micree Zhan y Jihan Wu, 2013).
Los tiempos cambiaron: hoy, con los ASIC de Bitmain, apreciamos que es posible acuñar un bitcoin en menos de 20 minutos. Claro, emerge como tema de nuestro tiempo el reto global del aprovisionamiento suficiente de energía.
Las nuevas Unidades de Procesamiento de Tensores (TPU).
Pues bien, esta vez, contrariando los nuevos modelos de semiconductores de Nvidia, Google muestra un as bajo la manga, en la forma de ASIC de la década de 2020: se trata de Unidades de Procesamiento de Tensores (TPU).
Los TPU conforman circuitos integrados de aplicación específica (ASICs), que en realidad, como en 2013, son unidades dotadas de semiconductores diseñadas a la medida.
Tal y como gusta señalar la dominante holandesa ASML, fabricante de litografía por laser para los chips: asistimos a todo un proceso holísticoen la fabricación de semiconductores.
Y era predecible: ¿por qué seguir usando semiconductores y circuitos para aplicación universal?
A diferencia de las CPU (placa base o tarjeta madre) o GPU (tarjeta de gráficos o de video), que tienen aplicación general, las TPU de Google ahora están diseñadas de modo distinto. Están diseñadas específicamente para acelerar sus cargas de trabajo para el aprendizaje automático en Inteligencia Artificial. Nada más -vale la reiteración- para Inteligencia Artificial.
Y de esa forma las ofrece para usos corporativos de trabajo en la nube.
No figura Nvidia… ¿quiénes son los socios de Google en la fabricación de ASICs?
Es evidente que, en el diseño de seminconductores, Google tiene socios externos. Uno de ellos es Broadcom. Otro, central, es, ni más ni menos, TSMC (TaiwanSemiconductor Manufacturing Company), uno de los mayores fabricantes de seminconductores.
Google no venden al público ASICs para IA. Como se sabe, no se dedica al comercio de hardware. Pero sí vende planes de acceso a sus Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU), que alberga en sus centros de datos, lo que comercializa a través de Google Cloud Platform .
De hecho, tanto Claude (Anthropic) como Apple, suelen ocupar por suscripción las máquinas virtuales y clústeres dedicados de los TPU de Google.
Fuentes: Blog Google, “Una nueva era de inteligencia con Gemini 3”, noviembre 18, 2025; y Gopgle Cloud, “Arquitectura de TPU”, Guías Cloud TPU.
Imagen de la portada: Gemini, para ilustrar un TPU de Google.
Texto: Editor.
