Google y Marvell Podrían Asociarse en Chips de IA y Calentar la Competencia con Nvidia
Google está moviendo las piezas del mercado de chips de inteligencia artificial de una forma que pocos esperaban. Alphabet, la empresa matriz de Google, está en negociaciones con Marvell Technologies para diseñar nuevas versiones de sus chips de IA orientados a centros de datos, según reportes de The Information y Funda AI. Los analistas de Wall Street ya ven la venta de chips aceleradores de IA como uno de los negocios de crecimiento más rápido para las acciones de Google.
El foco de esta asociación no es entrenar modelos de IA como Gemini, sino acelerar la inferencia, que es básicamente el proceso de poner esos modelos a trabajar en el mundo real, respondiendo preguntas, generando contenido y procesando tareas a escala. Además, Marvell también se encargaría de diseñar un chip de memoria de IA optimizado para funcionar en conjunto con los procesadores de Google.
¿Y por qué esto importa tanto? Porque Nvidia domina este mercado desde hace años, y cualquier movimiento que amenace ese dominio se convierte en noticia grande en cuestión de segundos. Con sus procesadores TPUs ganando cada vez más espacio en el ecosistema de cloud computing, Google ya venía construyendo una alternativa sólida a las GPUs de Nvidia. Ahora, con la posible entrada de Marvell en este juego, el panorama se pone aún más interesante. 🚀
Cabe recordar que la propia Nvidia no se queda de brazos cruzados. La empresa está desarrollando sus nuevos chips de inferencia de IA utilizando tecnología de Groq, presentada durante el keynote del GTC 2026. Es decir, la disputa por el dominio de la inferencia promete ser una de las batallas más reñidas del sector en los próximos años.
Lo Que Marvell Tiene Para Ofrecer en Esta Asociación
Marvell Technologies no es exactamente un nombre que aparezca todos los días en los titulares de tecnología, pero dentro de la industria de semiconductores es bastante respetada. La empresa tiene una trayectoria sólida en el desarrollo de chips personalizados para infraestructura de red y almacenamiento de datos, y más recientemente comenzó a apostar fuerte por los ASICs, que son circuitos integrados de aplicación específica. Este tipo de chip se desarrolla a medida para una función muy particular, lo que los hace mucho más eficientes que los procesadores de uso general cuando se trata de ejecutar tareas repetitivas y de alto volumen, exactamente lo que la inferencia de IA exige en el día a día de las grandes plataformas digitales.
Marvell fabrica productos semiconductores para centros de datos, incluyendo procesadores de servidores, aceleradores de IA y chips de red y almacenamiento. La empresa también produce chips para infraestructura de telecomunicaciones, dispositivos de consumo y aplicaciones automotrices e industriales. Este portafolio diversificado le da a Marvell una base técnica amplia para atender demandas complejas como las de Google.
Cuando pones un modelo de lenguaje a responder millones de preguntas por día, como Google hace con Gemini integrado a su buscador y otros servicios, la demanda computacional es descomunal. Cada respuesta generada consume procesamiento, energía y tiempo. Es aquí donde los ASICs brillan: hacen una sola cosa, la hacen muy bien y gastan menos energía para ello. Marvell ya suministra chips personalizados a otros gigantes del sector, incluyendo Amazon y Microsoft, lo que demuestra que tiene la capacidad técnica y experiencia de sobra para atender las exigencias de Google a escala de cloud computing.
Recientemente, Marvell y Nvidia también anunciaron una asociación estratégica para chips de red orientados a IA en centros de datos. Como parte de ese acuerdo, Nvidia invirtió 2 mil millones de dólares en Marvell, lo que refuerza la relevancia de la empresa en el ecosistema actual de semiconductores. La asociación con Google, en caso de concretarse, representaría un paso gigante más para consolidar la posición de Marvell como uno de los principales proveedores de hardware para inteligencia artificial. 💡
Reciba el mejor contenido sobre innovación en su correo electrónico.
Todas las noticias, consejos, tendencias y recursos que buscas, directamente en tu bandeja de entrada.
Al suscribirte al boletín informativo, aceptas recibir comunicaciones de Método Viral. Nos comprometemos a proteger y respetar siempre tu privacidad.
Estrategia de Multi-Sourcing: Diversificar Para No Depender
El panorama general muestra que los gigantes tecnológicos están adoptando un enfoque de multi-sourcing para sus alianzas en chips de IA. Nadie quiere quedar a merced de un único proveedor, por más dominante que sea. Marvell ya fabrica procesadores personalizados de centros de datos para Amazon y Microsoft, pero enfrenta competencia en el diseño de los chips Trainium de próxima generación de Amazon, proveniente de empresas de chips con sede en Taiwán. Al mismo tiempo, Broadcom trabaja para ayudar a Microsoft a desarrollar futuras versiones de sus chips de IA llamados Maia.
Sin embargo, se espera que Marvell mantenga una parte significativa de sus negocios tanto en Amazon como en Microsoft, incluso con esta competencia creciente. El mercado de chips personalizados para IA es lo suficientemente grande como para albergar múltiples jugadores, y la especialización de Marvell en diseño de ASICs le otorga una ventaja competitiva difícil de replicar rápidamente.
Google tampoco está apostando por un único proveedor externo. La empresa ya cuenta con una alianza sólida con Broadcom, que recientemente firmó un acuerdo a largo plazo para desarrollar las próximas generaciones de TPUs hasta 2031. Agregar a Marvell a ese ecosistema significa que Google tendrá más flexibilidad para elegir el mejor hardware para cada tipo de carga de trabajo, ya sea entrenamiento, inferencia o aplicaciones híbridas.
Cómo Esta Jugada Encaja en la Estrategia Mayor de Google
Google viene construyendo su independencia en hardware de IA desde hace más de una década. Las TPUs, o Tensor Processing Units, se presentaron por primera vez en 2016 y desde entonces han pasado por varias generaciones de evolución. La empresa utiliza las TPUs internamente para alimentar servidores de computación en sus centros de datos en la nube, y Google también las pone a disposición de clientes corporativos a través de Google Cloud. Esta iniciativa no es solo una alternativa a las GPUs de Nvidia: es parte de una estrategia mayor de control vertical, donde Google quiere tener dominio sobre el hardware, el software y los modelos que corren en su infraestructura.
Pero desarrollar chips internamente tiene un costo alto, tanto financiero como en tiempo. Los proyectos de silicio tardan años en pasar del papel a la producción a escala, y el mercado de IA está evolucionando a una velocidad que no perdona retrasos. Es por eso que asociarse con empresas especializadas como Marvell tiene tanto sentido dentro de esta lógica. En lugar de desarrollar todo desde cero internamente, Google puede co-desarrollar chips específicos para inferencia, aprovechando la experiencia de Marvell en diseño de ASICs y acelerando el tiempo de llegada al mercado.
Un frente particularmente ambicioso es el plan de Google de licenciar sus TPUs a fabricantes de modelos de IA como Anthropic, Meta Platforms y otros. Según estimaciones de Wells Fargo, Google podría generar más de 10 mil millones de dólares en tarifas de licenciamiento de propiedad intelectual con márgenes elevados en 2026 y 2027. Este movimiento transformaría las TPUs de un activo puramente interno en una fuente de ingresos significativa, algo que pocos previeron cuando Google comenzó a invertir en chips propios.
Otro punto importante de esta estrategia es la cuestión de los costos operativos dentro del cloud computing. La inferencia de IA a escala es cara, y una de las formas más eficientes de reducir esa factura es usar hardware especializado que consuma menos energía por operación. Para una empresa que ejecuta miles de millones de consultas por día, esa diferencia de eficiencia se traduce en ahorros de cientos de millones de dólares al año. Es decir, la asociación con Marvell no es solo una jugada tecnológica, es también una decisión de negocio con impacto directo en el margen operativo de Google Cloud.
Lo Que Esto Significa Para Nvidia
Nvidia sigue siendo, por mucho, la reina de los chips de IA. Sus GPUs de la serie H100 y H200 son los chips más buscados del planeta en este momento, con listas de espera que se extienden por meses y precios que alcanzan las decenas de miles de dólares por unidad. La empresa construyó a lo largo de décadas un ecosistema de software robusto alrededor de sus GPUs, especialmente con CUDA, que es la plataforma de computación paralela que prácticamente toda la cadena de desarrollo de IA utiliza. Ese lock-in de software es uno de los mayores activos de Nvidia y uno de los mayores desafíos para quien quiere competir con ella.
Sin embargo, el panorama está cambiando. Cada vez más, las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo en alternativas propias justamente para reducir la dependencia de Nvidia y los costos asociados a ella. Además de Google con sus TPUs, Amazon tiene los chips Trainium e Inferentia, Microsoft invierte en chips personalizados para Azure, y Meta también anunció su propio acelerador de IA. Este movimiento colectivo no va a derribar a Nvidia de la noche a la mañana, pero irá erosionando gradualmente la cuota de mercado que tiene en segmentos específicos, especialmente en la inferencia, donde los ASICs personalizados tienen ventajas claras de costo y eficiencia sobre las GPUs.
La entrada de Marvell como socia de Google en este contexto añade una capa más de presión competitiva. Si esta asociación se concreta y los chips resultantes muestran un rendimiento competitivo, otros jugadores del mercado de cloud computing también podrían empezar a mirar a Marvell como proveedora alternativa, lo que ampliaría aún más el impacto sobre la posición dominante de Nvidia. 📉
Los Números Detrás de la Carrera
Para entender la dimensión de lo que está en juego, vale la pena mirar las cifras más recientes. Las acciones de Google subieron cerca de un 9% en 2026, después de haber avanzado un impresionante 65% el año anterior. El papel mantiene un punto de entrada en 349, dentro de una base en formato de taza. Por su parte, las acciones de Nvidia avanzaron un 8% en el período, mientras que Broadcom ganó un 17% en 2026. Pero la gran sorpresa la protagoniza Marvell, cuyas acciones se dispararon un 56% en el año, reflejando el optimismo del mercado respecto a su crecimiento en el segmento de chips de IA.
El día en que las noticias sobre la posible asociación con Google circularon, las acciones de Marvell subieron casi un 6%, acercándose a los 148 dólares, mientras que las acciones de Google oscilaron levemente, cotizándose a 340,65 dólares antes de la apertura del mercado.
Google Cloud registró un crecimiento impresionante en los últimos trimestres. Los ingresos de computación en la nube de la empresa subieron un 47%, superando los 16 mil millones de dólares en el trimestre finalizado en diciembre, por encima del crecimiento del 34% registrado en el trimestre anterior. El backlog de ventas de computación en la nube creció un 55%, alcanzando los 240 mil millones de dólares en relación con el trimestre de septiembre. Estas cifras muestran la demanda creciente por servicios de IA e infraestructura en la nube, lo que justifica las inversiones masivas en hardware.
Inversiones Multimillonarias y Resultados Financieros en el Radar
Los resultados del primer trimestre de Google están previstos para el 29 de abril, y el mercado estará atento a cómo la empresa está gestionando sus inversiones masivas en infraestructura. Google proyectó gastos de capital para 2026 en el rango de 175 a 185 mil millones de dólares, un salto de aproximadamente un 97% respecto al año anterior. Este aumento en las inversiones generó cuestionamientos sobre el futuro de las recompras de acciones, la generación de flujo de caja libre y el retorno sobre la inversión.
Además, Google realiza su evento anual de computación en la nube esta semana, con inicio el miércoles. Este tipo de evento suele traer anuncios relevantes sobre nuevos productos y alianzas, y la posible oficialización de un acuerdo con Marvell sería todo un destaque.
Herramientas que usamos a diario
Alphabet está aprovechando sus capacidades de inteligencia artificial en todos los frentes: búsqueda en internet, computación en la nube, publicidad digital, la unidad de vehículos autónomos Waymo, YouTube, Gmail, Workspace y aplicaciones como Maps. El año pasado, Google presentó su más nuevo modelo de inteligencia artificial, Gemini 3, reforzando su compromiso de liderar la carrera de la IA generativa.
Indicadores Técnicos de las Acciones de Google
Para quienes siguen el mercado financiero, las acciones de Google presentan indicadores técnicos bastante saludables. El papel tiene una clasificación de Acumulación/Distribución de B-menos, que mide la actividad de compra y venta institucional de la acción en las últimas 13 semanas. Una nota A+ indica compra institucional intensa, mientras que E significa venta intensa. Una nota C se considera neutra. Además, las acciones mantienen una clasificación IBD Composite Rating de 96, que combina métricas fundamentales y técnicas para ayudar a los inversores a evaluar la fortaleza de una acción.
Las acciones de Google están en la lista de seguimiento del IBD Leaderboard, junto con Broadcom. Por su parte, las acciones de Marvell figuran en el IBD 50, mientras que Nvidia y Broadcom aparecen en el IBD Big Cap 20. Estos posicionamientos en listas destacadas refuerzan que todas estas empresas están en el radar de los principales inversores institucionales del mercado. 🔍
El Futuro de la Carrera por los Chips de IA
El mercado global de chips para inteligencia artificial está en franca expansión, y las proyecciones indican que podría superar los 300 mil millones de dólares hacia finales de la década. La mayor parte de ese crecimiento está siendo impulsado justamente por la demanda de inferencia, que crece proporcionalmente al número de usuarios y aplicaciones que consumen modelos de IA en el día a día. Servicios como asistentes virtuales, motores de búsqueda con IA, plataformas de generación de contenido y herramientas de productividad empresarial son todos consumidores intensivos de inferencia.
La carrera por los chips de IA está lejos de tener un ganador definitivo, y el mercado todavía va a pasar por muchos giros antes de estabilizarse.
Lo que está claro es que Google no pretende quedarse quieto mientras el mundo se transforma a su alrededor. Con las TPUs evolucionando, la posible asociación con Marvell tomando forma, el acuerdo a largo plazo con Broadcom garantizado hasta 2031 y la presión competitiva sobre Nvidia aumentando cada trimestre, el ecosistema de chips de IA está más dinámico y disputado que nunca. La estrategia de multi-sourcing adoptada por los gigantes tecnológicos muestra que el futuro del hardware de IA será plural, con múltiples proveedores y arquitecturas compitiendo por espacio en un mercado que no para de crecer.
Para quienes siguen de cerca el sector de tecnología y cloud computing, este es exactamente el tipo de movimiento que vale mucho la pena observar con atención en los próximos meses. 👀
