Respuesta oficial de NVIDIA: Felicitaciones a Google por su progreso en inteligencia artificial, al tiempo que enfatiza su propia posición de liderazgo. Los rápidos avances de Google en IA (especialmente el modelo Gemini 3 y la optimización del chip TPU) han suscitado debates sobre el dominio de NVIDIA. NVIDIA respondió con un tono positivo pero seguro, aparentemente elogiando a su competidor, pero en realidad reiterando las ventajas incomparables de su plataforma de GPU. Un homenaje a Google: NVIDIA comienza expresando su satisfacción, reconociendo los grandes avances de Google en IA y destacando la continua colaboración entre ambas compañías: NVIDIA sigue suministrando hardware a Google. Esto demuestra la madurez estratégica de NVIDIA: evitar la competencia de suma cero y posicionarse como socio del ecosistema para evitar ser percibido como un monopolista. La principal ventaja de NVIDIA reside en su afirmación de estar "una generación por delante". Su plataforma de GPU es la única solución capaz de ejecutar todos los modelos de IA e implementarlos en cualquier lugar donde se realicen operaciones informáticas. Por el contrario, los ASIC (circuitos integrados de aplicación específica, como el TPU de Google), si bien están optimizados para entornos o tareas de IA específicos, carecen de versatilidad. Comparación de rendimiento: NVIDIA destaca el liderazgo integral de sus productos en rendimiento, versatilidad y fungibilidad. Si bien los ASIC son eficientes, están diseñados para fines específicos y son susceptibles a iteraciones de modelos o cambios en el marco, lo que resulta en una flexibilidad insuficiente. Esto es crucial en escenarios de entrenamiento/inferencia de IA, especialmente con la actual diversificación de modelos (como desde Transformers hasta modelos multimodales). Mis impresiones tras leer esto: Las GPU son una arquitectura de propósito general, con aplicaciones más amplias en términos de escala y propósito. Pueden ser utilizadas tanto por particulares como por grandes clústeres empresariales. Las TPU están específicamente optimizadas por Google en cuanto a sistema, arquitectura y cadena de herramientas, y están mejor optimizadas para el rendimiento de clústeres a gran escala. Sin embargo, no son adecuadas para usuarios a pequeña escala. Solo aplicaciones a gran escala como DeepMind y Anthropic pueden demostrar sus ventajas. Por lo tanto, parece que las GPU y las TPU no compiten directamente en la venta de hardware. Las TPU se ofrecerán al público a través de Google Cloud, lo que supone una competencia por la potencia de la computación en la nube.
