Google TPU vs NVIDIA GPU: Un Marco de Decisión de Infraestructura para 2025

Actualizado el 8 de diciembre de 2025

Actualización de diciembre de 2025: TPU v6e ofrece 4x mejor relación precio-rendimiento que H100 para cargas de trabajo específicas. Anthropic firmó el mayor acuerdo de TPU en la historia de Google—cientos de miles de chips Trillium escalando a 1 millón para 2027. Midjourney redujo los costos de inferencia un 65% al migrar desde GPUs. El backend unificado de vLLM para TPU logra mejoras de rendimiento de 2-5x. Ironwood (TPU v7) se lanza en 2025 con un aumento de 4x en velocidad de inferencia. Para 2030, la inferencia consumirá el 75% del cómputo de IA, creando un mercado de $255 mil millones donde la economía de TPU destaca.

Anthropic cerró el mayor acuerdo de TPU en la historia de Google en noviembre de 2025—comprometiéndose con cientos de miles de TPUs Trillium en 2026, escalando hacia un millón para 2027.¹ La empresa que construyó Claude, entrenado principalmente en hardware NVIDIA, concluyó que los TPUs ofrecen una economía superior para su futuro dominado por la inferencia. Midjourney redujo su gasto mensual en inferencia de $2.1 millones a $700,000 después de migrar de clústeres NVIDIA a TPU v6e.² Las matemáticas que una vez hicieron de NVIDIA la opción obvia han cambiado. Las organizaciones que planifican infraestructura de IA ahora deben evaluar un mercado genuino de dos plataformas en lugar de optar por defecto por GPUs. Este marco ayuda a navegar la decisión TPU versus NVIDIA basándose en las características de la carga de trabajo, la escala y las prioridades estratégicas.

El panorama de aceleradores en 2025

El mercado de aceleradores de IA evolucionó de un monopolio de NVIDIA a una competencia genuina. Comprender las capacidades actuales proporciona la base para las decisiones de infraestructura.

TPU v6e representa la oferta de producción actual de Google, entregando 7,344 TFLOPS con 256GB HBM en una configuración de 8 chips—rivalizando de cerca con un sistema quad-H100 NVL de 6,682 TFLOPS con 376GB.³ Google afirma un aumento de rendimiento de 4.7x en relación con TPU v5e a través de unidades de multiplicación de matrices más grandes y velocidades de reloj aumentadas. La eficiencia energética se sitúa en 300W TDP versus los 700W del H100, creando ventajas sustanciales en costos de energía.

TPU v5p está dirigido a cargas de trabajo de entrenamiento, ofreciendo 3,672 TFLOPS y 760GB de memoria en configuraciones de 8 chips—igualando el rendimiento de dual H100 NVL con capacidad masiva de memoria.⁴ El v5p ofrece un entrenamiento de LLM 2.8x más rápido que TPU v4 con 2.1x mejor relación valor-precio. Las organizaciones enfocadas en entrenamiento consideran cada vez más v5p para optimización de costos.

NVIDIA H100 y H200 siguen siendo el estándar de la industria, con el soporte de ecosistema más amplio y disponibilidad multi-nube. El H100 entrega 1,979 TFLOPS por chip con 80GB HBM, mientras que el H200 se extiende a 141GB. El ecosistema CUDA de NVIDIA, las herramientas establecidas y el soporte universal en la nube mantienen ventajas para las organizaciones que priorizan la flexibilidad.

Ironwood (TPU v7) se lanza en 2025, optimizando específicamente para inferencia con mejoras de velocidad de 4x sobre generaciones anteriores.⁵ El diseño enfocado en inferencia refleja dónde se concentra la demanda de cómputo de IA—para 2030, la inferencia consumirá el 75% del cómputo de IA, creando un mercado de $255 mil millones con crecimiento anual del 19.2%.⁶

Economía precio-rendimiento que impulsa las decisiones

El caso económico para los TPUs se fortaleció dramáticamente durante 2025, cambiando fundamentalmente los cálculos de infraestructura.

La relación precio-rendimiento bruta favorece a los TPUs para cargas de trabajo que califican. TPU v6e ofrece hasta 4x mejor rendimiento por dólar comparado con NVIDIA H100 para entrenamiento de modelos de lenguaje grandes, sistemas de recomendación e inferencia por lotes grandes.⁷ Los descuentos por uso comprometido de Google Cloud llevan el precio de TPU v6e hasta $0.39 por hora-chip, creando una economía unitaria convincente a escala.

Casos de estudio de migración demuestran ahorros del mundo real:

• Midjourney: El gasto mensual en inferencia cayó de $2.1 millones a menos de $700,000—$16.8 millones de ahorro anualizado—manteniendo el volumen de producción⁸
• Waymark: 4x menor costo que H100 para cargas de trabajo de generación de video
• Character.AI: Mejora de costos de 3.8x en inferencia de IA conversacional
• Stability AI: Movió el 40% de la inferencia de generación de imágenes a TPU v6 en Q3 2025
• Cohere: Mejoras de rendimiento de 3x después de la migración desde GPU

Una startup de visión por computadora vendió 128 GPUs H100 y se reubicó en TPU v6e, reduciendo las facturas mensuales de inferencia de $340,000 a $89,000.⁹

La eficiencia energética multiplica las ventajas de costos. Los TPUs consumen 60-65% menos energía que configuraciones GPU equivalentes para cargas de trabajo similares.¹⁰ Para organizaciones con objetivos de sostenibilidad o restricciones de energía en centros de datos, la diferencia de eficiencia impacta materialmente tanto los costos operativos como la viabilidad de las instalaciones.

El concepto del "Impuesto NVIDIA" describe la prima que las organizaciones pagan por el hardware NVIDIA en relación con las alternativas. La integración vertical de Google—siendo propietaria del diseño de chips, infraestructura en la nube y frameworks de software—elimina los márgenes de terceros que aumentan los costos de GPU.¹¹ Esta ventaja estructural permite precios agresivos de TPU que los proveedores de chips puros no pueden igualar.

Características de rendimiento específicas por carga de trabajo

Las arquitecturas de TPU y GPU optimizan para diferentes patrones de carga de trabajo, creando una guía clara para casos de uso específicos.

Donde los TPUs destacan:

• Entrenamiento de LLM a gran escala: Los pods de TPU escalando hasta 4,096 chips ofrecen entrenamiento rentable para modelos fundacionales. Google entrena Gemini en TPUs; el acuerdo de Anthropic señala una dirección similar.
• Inferencia de alto volumen: La inferencia por lotes y el servicio a millones de usuarios se beneficia de la economía de TPU. La ventaja de 4x en relación precio-rendimiento se maximiza a escala.
• Sistemas de recomendación: Google diseñó los TPUs para su propia infraestructura de recomendación; estas cargas de trabajo se alinean perfectamente con la arquitectura TPU.
• Generación de imágenes: Las migraciones de Midjourney y Stability AI demuestran efectividad para inferencia de modelos de difusión.
• Cargas de trabajo JAX/TensorFlow: El soporte nativo del framework ofrece rendimiento óptimo sin sobrecarga de traducción.

Donde las GPUs NVIDIA destacan:

• Investigación y experimentación: El amplio soporte de bibliotecas y la flexibilidad de CUDA permiten prototipado rápido y arquitecturas novedosas.
• Arquitecturas de modelos personalizados: Cuando las cargas de trabajo requieren bibliotecas específicas de CUDA, kernels personalizados u operaciones no estándar, la flexibilidad de GPU resulta esencial.
• Flujos de trabajo nativos de PyTorch: A pesar de las mejoras de PyTorch/XLA, el soporte nativo de CUDA sigue siendo más maduro.
• Modelos multimodales: Arquitecturas complejas que combinan visión, lenguaje y otras modalidades a menudo requieren flexibilidad de GPU.
• Despliegues multi-nube: Las organizaciones que requieren portabilidad de hardware entre AWS, Azure y on-premise no pueden depender de TPUs exclusivos de GCP.
• Proyectos de pequeña escala: Los costos iniciales más bajos de GPU favorecen despliegues más pequeños donde la economía de escala de TPU no aplica.

La comparación de rendimiento de inferencia muestra diferencias matizadas. TPU v6e entrega aproximadamente 120 tokens/segundo a baja concurrencia para LLaMA 70B, mientras que H100/H200 logra aproximadamente 150 tokens/segundo.¹² Los TPUs optimizan para rendimiento por dólar en lugar de velocidad bruta—la métrica correcta depende de si la latencia o el costo impulsan las decisiones.

Consideraciones de framework y ecosistema

El soporte del ecosistema de software a menudo determina la viabilidad de la plataforma más que las especificaciones de hardware.

JAX y TensorFlow reciben soporte de primera clase para TPU. Google desarrolla ambos frameworks junto con el hardware TPU, asegurando una integración estrecha y optimización continua. Las organizaciones que estandarizan en JAX encuentran que los TPUs ofrecen rendimiento óptimo con configuración mínima.¹³ MaxText proporciona pre-entrenamiento y post-entrenamiento de LLM de alto rendimiento, de código abierto, escrito en Python puro y JAX, demostrando entrenamiento optimizado para modelos como DeepSeek, Qwen y Gemma.

PyTorch/XLA permite el uso de TPU desde PyTorch pero con salvedades. La retroalimentación de la comunidad de octubre de 2025 llevó al equipo de PyTorch/XLA a proponer una dirección más nativa para PyTorch en TPU.¹⁴ La versión 2.7 (julio de 2025) entregó mejor usabilidad, mejoras en vLLM y puente con JAX. Sin embargo, JAX sigue siendo un stack más maduro que generalmente ofrece cobertura y rendimiento superiores para sus primitivas en TPU.¹⁵

El soporte de vLLM para TPU representa un progreso significativo. El rediseño del backend unificado soporta tanto PyTorch (vía Torchax) como JAX dentro de una única ruta de reducción JAX→XLA.¹⁶ El modelo de programación SPMD (Single Program, Multi-Data), nativo de XLA, simplifica el desarrollo—los desarrolladores escriben código para un único dispositivo masivo mientras el compilador maneja la partición. El rendimiento mejoró 2-5x comparado con los prototipos de febrero de 2025.

Las limitaciones de kernels personalizados afectan la investigación de vanguardia. Mientras XLA proporciona optimización amplia, algoritmos novedosos—nuevos mecanismos de atención, padding personalizado para tensores dinámicos—pueden exceder las capacidades del compilador.¹⁷ El stack Pallas y Mosaic permite el desarrollo de kernels ajustados manualmente, pero el ecosistema permanece menos maduro que la extensa colección de bibliotecas de CUDA.

La complejidad de la migración varía según el punto de partida. Las cargas de trabajo de TensorFlow se portan naturalmente. Las migraciones de PyTorch requieren adaptarse a la semántica de XLA—compilación de grafos, ejecución perezosa y diferentes patrones de optimización. Las organizaciones con código sustancial dependiente de CUDA enfrentan un esfuerzo de portación significativo.

Realidades de disponibilidad e infraestructura

Las restricciones de acceso a veces importan más que las comparaciones de rendimiento.

La disponibilidad de TPU permanece exclusiva de GCP para despliegues en la nube. Las organizaciones comprometidas con AWS, Azure o estrategias multi-nube no pueden incorporar TPUs fácilmente.¹⁸ Las regiones de Google Cloud determinan dónde pueden desplegarse los TPUs, con cuotas que limitan el acceso inmediato. Todas las solicitudes de cuota de TPU v4 en us-central2-b requieren aprobación manual de Google; no se otorga cuota por defecto.¹⁹

El despliegue de TPU on-premise es incipiente. Google comenzó a explorar ventas on-premise, pero el programa carece de la madurez de la presencia establecida de NVIDIA en centros de datos. Las organizaciones que requieren infraestructura aislada o completamente controlada actualmente tienen opciones limitadas de TPU.

El escalado de pods de TPU permite configuraciones masivas—hasta 4,096 chips en sistemas coordinados. Sin embargo, el acceso a pods demanda un compromiso significativo con Google Cloud, potencialmente acuerdos multianuales con niveles mínimos de gasto.²⁰ La economía favorece la escala pero crea preocupaciones de dependencia del proveedor.

La disponibilidad de NVIDIA abarca cada nube principal y despliegue on-premise. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda y docenas de proveedores más pequeños ofrecen acceso a H100 y H200. La compra on-premise, aunque costosa y con tiempos de entrega limitados, sigue patrones de adquisición establecidos.

Los modelos de precios difieren estructuralmente. La facturación de TPU cobra por recursos asignados, ya sea que se usen activamente o no.²¹ Los precios de dispositivo único se adaptan a cargas de trabajo variables; los precios de pod requieren compromisos de 1-3 años. GKE ofrece Flex-start (asignación de mejor esfuerzo por hasta siete días) y Spot VMs (descuentos significativos pero avisos de preempción de 30 segundos) para optimización de costos.

El marco de decisión

Evalúe las decisiones TPU versus GPU a través de cinco dimensiones:

1. Escala y utilización - A tamaños de equipo pequeños, los despliegues de GPU tienen costos iniciales más bajos - A escala empresarial grande, los TPUs se vuelven más rentables - Alta utilización (>70%) maximiza las ventajas de TPU; utilización variable favorece opciones de GPU de pago por uso

2. Características de la carga de trabajo - Las cargas dominadas por entrenamiento se benefician de la economía de TPU v5p - Las cargas dominadas por inferencia ven ventajas máximas de TPU con v6e - La investigación y experimentación favorece la flexibilidad de GPU - La estabilidad de producción favorece la plataforma con historial probado para arquitecturas de modelos específicas

3. Alineación de framework - Nativo de JAX o TensorFlow: Fuerte ajuste con TPU - PyTorch con operaciones estándar: Viable en ambos; GPUs más maduros - PyTorch con extensas dependencias de CUDA: GPU requerido - Kernels personalizados o arquitecturas novedosas: Flexibilidad de GPU esencial

4. Restricciones estratégicas - Exclusivo de GCP aceptable: TPUs disponibles - Multi-nube obligatorio: GPUs única opción realista - On-premise requerido: GPUs actualmente; TPU on-prem emergiendo - Preocupaciones de dependencia del proveedor: GPUs preserva opcionalidad

5. Cronología y tolerancia al riesgo - Cargas de trabajo probadas con economía clara: Migración a TPU a