Mientras la inteligencia artificial se acelera a través de industrias—desde vehículos autónomos hasta imágenes médicas y procesamiento de lenguaje en tiempo real—la carrera está en marcha para suministrar la columna vertebral computacional detrás de todo esto. Esa carrera no es solo sobre software. Es sobre hardware. Específicamente, GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) y TPUs (Unidades de Procesamiento Tensor).
Para los inversores, las apuestas son altas. Los fabricantes de chips que impulsan la demanda de IA están viendo crecimiento exponencial, y la pregunta en 2025 ya no es «¿Debería invertir en hardware de IA?» sino «¿Qué chips—y qué empresas—liderarán la próxima ola?»
Esta guía desglosa las diferencias centrales entre GPUs y TPUs, analiza las principales oportunidades de inversión en cada categoría, y explora hacia qué dirección se inclina el capital institucional mientras el mercado de IA madura.
¿Qué son las GPUs y TPUs?
Cuando los inversores evalúan diferentes tipos de activos en el sector tecnológico, es crucial entender estas tecnologías antes de adentrarse en las acciones.
GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico)
Originalmente diseñadas para manejar renderizado complejo en videojuegos, las GPUs evolucionaron hacia el hardware preferido para entrenamiento de modelos de IA. ¿Por qué? Porque procesan miles de operaciones simultáneamente—perfecto para aprendizaje profundo.
- Fortalezas: Alta flexibilidad, ampliamente adoptadas tanto en entrenamiento como inferencia, ecosistema de desarrolladores fuerte (especialmente CUDA de NVIDIA).
- Jugador Dominante: NVIDIA
- Usado Para: Entrenamiento de modelos, videojuegos, simulaciones, cargas de trabajo de ciencia de datos
TPUs (Unidades de Procesamiento Tensor)
Google desarrolló TPUs internamente como circuitos integrados de aplicación específica (ASICs) diseñados específicamente para operaciones de aprendizaje automático—particularmente cargas de trabajo de TensorFlow.
- Fortalezas: Optimizadas para inferencia, eficientes energéticamente, matemáticas matriciales más rápidas para ciertos modelos ML
- Jugador Dominante: Alphabet (Google Cloud)
- Usado Para: Inferencia de IA a gran escala, productos propios de Google, APIs ML empresariales
Pronóstico del Mercado: Demanda de Chips de IA en 2025 y Más Allá
La demanda de chips de IA está disparándose—y se espera que siga subiendo.
- Según Allied Market Research, se proyecta que el mercado global de chips de IA alcance $263 mil millones para 2031, creciendo a una TCAC del 38.2%.
- Se espera que los centros de datos representen la mayor cuota, seguidos por computación en el borde en vehículos, dispositivos médicos e IoT.
- Las GPUs dominan actualmente, pero las TPUs y otros chips aceleradores de IA están ganando terreno debido a su costo y eficiencia energética.
En 2025, la historia real es sobre diversificación de demanda de chips a través de entrenamiento, inferencia, nube y borde—haciendo de esta una oportunidad de mercado dividido.
Por Qué las GPUs Siguen Liderando en 2025
1. El Dominio de NVIDIA del Ecosistema
La plataforma CUDA de NVIDIA es el estándar para desarrollo de IA. Casi cada curso de aprendizaje profundo, arquitectura de modelo y framework asume acceso a una GPU compatible con CUDA. Esta dominancia de software le da a NVIDIA un foso amplio que las TPUs no han cruzado.
- Rendimiento de acciones: Las acciones de NVIDIA subieron más del 230% solo en 2023 y continuaron subiendo en 2024 mientras la demanda de OpenAI, Meta y Tesla aumentó.
- Nuevos productos: Los chips H100 y H200, basados en arquitectura Hopper, ahora se usan en las supercomputadoras de IA más grandes del mundo.
2. Adopción Amplia Fuera de IA
Mientras las TPUs se enfocan estrictamente en cargas de trabajo ML, las GPUs siguen usándose para videojuegos, renderizado 3D, modelado financiero y computación de alto rendimiento. Esta diversificación protege las acciones de GPU de la volatilidad del mercado de IA.
3. Integración de IA en el Borde
Las plataformas Jetson y Orin de NVIDIA traen IA a robótica y sistemas autónomos, donde la eficiencia energética se encuentra con aceleración GPU—superando a las TPUs en accesibilidad de hardware.
Dónde las TPUs y Otros ASICs de IA Están Ganando Terreno
1. TPUv5e de Google Cloud
La última TPUv5e de Google es 2.5× más eficiente que v4 para cargas de trabajo de inferencia y está optimizada para costo por rendimiento. Para empresas usando TensorFlow y desplegando modelos a escala, las TPUs ofrecen ahorros importantes.
- Ingresos de IA en la nube de Alphabet: Aumentaron 48% interanual a principios de 2025 mientras más desarrolladores adoptaron Vertex AI y servicios basados en TPU.
- Desventaja para inversores: Las TPUs no se venden independientemente; están incluidas en Google Cloud, limitando exposición directa a menos que se invierta en acciones de Alphabet.
2. Auge de Chips de IA Personalizados (ej. Amazon, Microsoft, Tesla)
Las grandes firmas tecnológicas están diseñando sus propios chips de IA para reducir dependencia de NVIDIA y optimizar para cargas de trabajo internas:
- Amazon Trainium e Inferentia: Chips personalizados para cargas de trabajo AWS
- Microsoft Maia: Diseñado para modelos Azure OpenAI
- Tesla Dojo: Especializado para entrenamiento de conducción totalmente autónoma (FSD)
Aunque estos no desafían las GPUs ampliamente, sí recortan la cuota de centros de datos de NVIDIA—una tendencia que los inversores deben observar.
Comparación de Inversión: Exposición GPU vs TPU
| Criterio | Acciones GPU | Exposición TPU/ASIC |
| Exposición Pública | NVIDIA, AMD | Alphabet (TPUs), indirecta |
| Flexibilidad | Alta (entrenamiento, gaming, modelado) | Baja (inferencia ML) |
| Ecosistema | CUDA, PyTorch, estándar industrial | Enfocado en TensorFlow |
| Integración Nube | Amplia (Azure, AWS, GCP) | Enfocado en GCP |
| Modelo de Ingresos | Ventas directas + licencias software | Ingresos suscripción nube |
| Eficiencia Energética | Mejorando | Superior en inferencia |
Si buscas exposición directa al crecimiento de hardware IA, NVIDIA sigue siendo la elección más clara. Alphabet ofrece exposición TPU, pero está diluida en su modelo de negocio más amplio.
Veredicto: El Dominio GPU Permanece, Pero el Panorama Está Cambiando
- Corto plazo (2025–2026): Las GPUs dominan tanto entrenamiento como inferencia de alto nivel. NVIDIA lidera con momentum de ingresos masivo, bloqueo de ecosistema y nuevos productos.
- Mediano plazo (2027–2030): Esperar cuota creciente de TPUs y otros ASICs en inferencia, especialmente en entornos de nube y dispositivos de borde. La eficiencia energética y de costo dictará victorias aquí.
Por ahora, NVIDIA ofrece la jugada más limpia en crecimiento de hardware IA, mientras la exposición TPU de Alphabet está incluida en un imperio más amplio de nube y publicidad. Si quieres invertir en TPUs, estás apostando por todo el stack de IA de Alphabet—no solo el chip.
Para inversores serios, no es GPU vs. TPU. Es GPU + TPU + jugadores ASIC emergentes en un portafolio diversificado. La carrera IA no tendrá un solo ganador—pero aquellos que entiendan dónde brilla cada chip se mantendrán adelante.
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