El TPU 8i Max de Google mete el doble de cómputo en el mismo rack

Google tomó dos de sus chips de IA más nuevos, los montó en un solo encapsulado y metió el resultado en un rack del mismo tamaño que antes. El sistema, TPU 8i Max, anunciado el lunes, ofrece el doble de cómputo, de memoria en el chip y de ancho de banda de memoria que el TPU 8i del que parte. Llega junto al TPU 8tx, pensado para empresas reguladas y gobiernos, que mantiene los datos protegidos incluso mientras el chip trabaja con ellos. Con los dos, 2026 es el primer año en que Google presenta cuatro sistemas TPU, en más de una década diseñando sus propios chips de IA.

Dos chips, un encapsulado y el mismo rack

El 8i Max ataca lo que los ingenieros llaman el muro de la memoria. Cuando decenas de agentes de IA recorren el código entero de un programa, o un modelo procesa horas de vídeo de una vez, los procesadores pasan más tiempo esperando datos que haciendo cálculos. La solución de Google fue unir dos chips TPU 8i de baja latencia en un solo encapsulado para que el cómputo y la memoria crezcan juntos, «a la par», en palabras de Google, y los trabajos grandes no se atasquen.

El 8i ya estaba diseñado en torno a la memoria. Cuando Google lo presentó en su conferencia Cloud Next en abril, cada chip llevaba 288 GB de memoria de alto ancho de banda y 384 MB de SRAM, la memoria pequeña y muy rápida que va en el propio chip, el triple de SRAM que la generación anterior. El 8i Max parte de ahí y empareja los chips dentro de cada encapsulado.

La densidad es lo primero que notarán quienes gestionan centros de datos. Como el 8i Max mete más silicio en el espacio que ya ocupa un rack, Google dice que los clientes pueden desplegar mucha más potencia de cálculo por pie cuadrado y por vatio. Construir un centro de datos nuevo y conectarlo a la red eléctrica lleva años, así que sacar más trabajo del mismo espacio se parece a añadir una segunda planta a una casa sin comprar más terreno.

El segundo sistema responde a otra pregunta: ¿qué pasa con los datos secretos justo en el momento en que un modelo de IA los lee?

El TPU 8tx guarda los secretos incluso en pleno cálculo

Los datos suelen ir cifrados cuando se guardan o se envían por una red, pero hay que descifrarlos en la memoria mientras se procesan. Según Google, algunos clientes muy regulados pidieron un cifrado especial justo para ese momento. El TPU 8tx lleva la protección al propio hardware y mantiene los datos sensibles y los pesos del modelo protegidos y aislados incluso mientras se están usando.

Por dentro usa el mismo silicio que el TPU 8t, el chip de entrenamiento de Google, con procesadores AMD EPYC de quinta generación como anfitriones. También toma prestado Boardfly, la red de baja latencia que Google diseñó para el 8i, que da al 8tx hasta 2 veces menos latencia que el TPU 8t con lo que Google llama una penalización de rendimiento casi nula. Eso importa a los agentes que encadenan muchos pasos pequeños.

La ventaja es práctica. Un banco, un grupo hospitalario o una agencia del gobierno podrían ajustar un modelo con sus registros privados, destilar un modelo grande en uno más pequeño y entrenar a sus agentes con aprendizaje por refuerzo en un solo sistema, sin mover datos sensibles entre clústeres separados. Cada copia de los datos que nunca se hace es un sitio menos que vigilar.

¿Cómo saca una empresa dos sistemas nuevos siete meses después de los dos anteriores? La respuesta está en una distinción en la que casi nadie se fija.

Por qué Google puede sacar cuatro sistemas TPU en siete meses

Un chip nuevo y un sistema nuevo son cosas distintas. Diseñar un chip significa colocar miles de millones de transistores sobre una oblea de silicio, un proceso que lleva años. Un sistema es todo lo que rodea al chip: el encapsulado, la memoria de alta velocidad, la red óptica, la seguridad. Cuando Google construyó su primer TPU hace más de una década, apostó a que el software de IA cambiaría más rápido que la fabricación de silicio, así que hizo de sus TPU piezas modulares. Esa apuesta le permite ahora entregar supercomputadoras especializadas en meses en lugar de años.

“Es la primera vez que presentamos cuatro sistemas TPU en un solo año.”— Amin Vahdat, Google

Los clientes están ahí para usarlos. Google dice que los TPU son ya un negocio en rápido crecimiento con casi 100 clientes, entre ellos laboratorios punteros de IA, firmas de trading, cadenas minoristas y universidades. Anthropic, la creadora de Claude, anunció en octubre de 2025 que ampliaría su uso hasta un millón de TPU, un acuerdo que, según dijo, vale decenas de miles de millones de dólares.

El software también se abre. El mes pasado Google liberó TorchTPU como código abierto, así que el código de PyTorch y los modelos de Hugging Face funcionan de forma nativa en los TPU, y un nuevo conjunto de agentes de código abierto para TPU, ya en versión preliminar, se conecta a herramientas de programación como Claude Code, Cursor y Google Antigravity para optimizar el código en lenguaje normal. Google dice que su nueva capa TPU Sync reduce en más de un 90 % la espera hasta que un modelo empieza a responder, el tiempo hasta el primer token.

Google aún no ha dicho cuándo estarán disponibles el 8tx y el 8i Max ni cuánto costarán, lo próximo que preguntarán los clientes. El patrón, en cambio, ya está claro. Diseñar un chip sigue llevando años. En Google, las máquinas que se construyen a su alrededor ya llegan en meses.