El gigante tecnológico Google evalúa sumar a Samsung como socio en la fabricación de sus próximos procesadores de inteligencia artificial, conocidos internamente como ‘Icefish’. Esta movida responde a la necesidad de diversificar su cadena de producción, actualmente concentrada en TSMC, ante la creciente escasez de chips en el mercado.
En la actualidad, Google produce sus TPU (Tensor Processing Unit) exclusivamente con la taiwanesa TSMC. Sin embargo, la industria tecnológica no solo lidia con una crisis de memoria RAM, sino también con una severa escasez de procesadores y un alza sostenida en sus precios, lo que ha llevado a la compañía a buscar alternativas.
Frente a este panorama, Google ha iniciado conversaciones con Samsung para que el fabricante coreano se encargue de una porción del proceso productivo de los chips Icefish. La estrategia apunta a asegurar un suministro más robusto y reducir la dependencia de un único proveedor.
De acuerdo con información publicada por The Information, citando fuentes cercanas a la empresa, Google planea conservar a TSMC para la parte computacional principal de las TPU. En tanto, Samsung fabricaría un componente específico que conecta el procesador con la memoria, utilizando un proceso litográfico de 2 nanómetros. Esta división del trabajo permitiría optimizar costos y plazos.
Cabe señalar que el desarrollo del procesador Icefish aún está en curso, y en él participa también la firma MediaTek. Según el medio citado, se prevé que el chip entre en fase de producción hacia 2028, una vez concluida la etapa de diseño y pruebas.
Si el acuerdo se concreta, Google rompería su dependencia total de TSMC y ganaría capacidad para acelerar la producción de sus procesadores de IA, en un contexto donde la demanda de componentes para inteligencia artificial sigue presionando la oferta global de semiconductores.
Vale recordar que la séptima generación de TPU de Google, bautizada como Ironwood, fue lanzada el año pasado y está disponible para el público desde noviembre de 2025 a través de Google Cloud.
Estos aceleradores están diseñados para entrenar y ejecutar inferencia en modelos de gran escala. Según datos oficiales, ofrecen un rendimiento máximo 10 veces superior al de las TPU v5p, y un rendimiento por chip más de cuatro veces superior en comparación con las TPU v6e (Trillium), tanto en tareas de entrenamiento como de inferencia.
Adicionalmente, en abril de este año se reportó que Google también mantenía charlas con Marvell Technology para la fabricación de dos nuevos chips de inteligencia artificial, orientados a cubrir sus necesidades en inferencia, lo que evidencia la estrategia de la compañía de diversificar proveedores en medio de la crisis del sector.
Fuente: Infobae
