Google desafía a Nvidia y competidores de GPU con chip Axion

Fazen Markets — Google anunció el despliegue de su nuevo chip Axion AI, totalmente personalizado, el 24 de mayo de 2026, señalando un desafío directo al dominio de los aceleradores de Nvidia y un cambio estratégico con severas implicaciones para los arrendatarios de GPU en la nube como CoreWeave y Nebius. El anuncio contribuyó a un día negativo para las acciones de hardware de IA. Las acciones de Nvidia cerraron a $215.33, con una caída del 3.64%, mientras que Alphabet, la empresa matriz de Google, cotizó a $382.97, con una disminución del 1.53%, a las 21:50 UTC de hoy. La información sobre el anuncio apareció por primera vez en finance.yahoo.com.

Contexto — [por qué esto importa ahora]

El mercado de computación de IA ha estado dominado por las GPU de la serie H de Nvidia, que alimentan la gran mayoría de las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia. Esta dependencia creó un cuello de botella en el suministro y un alto poder de fijación de precios para Nvidia, traduciéndose en ingresos desmesurados y una capitalización de mercado que supera el PIB de muchas naciones. Los hiperescaladores como Google, Amazon y Microsoft han buscado durante mucho tiempo reducir esta dependencia a través de silicio personalizado, con el objetivo de disminuir costos y optimizar el rendimiento para cargas de trabajo internas.

Lo que ha cambiado ahora es la transición de la investigación y el despliegue limitado a la adopción a gran escala y de grado de producción. El chip Axion de Google no es un proyecto experimental, sino un producto totalmente respaldado y disponible comercialmente para sus clientes en la nube. El catalizador es la maduración de los equipos de diseño de chips internos durante un periodo de varios años, combinado con el aumento de costos de continuar comprando hardware de Nvidia a gran escala. Google anteriormente utilizaba sus Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs) para tareas específicas, pero Axion representa un acelerador de IA más amplio y de propósito general diseñado para competir directamente con las ofertas centrales de Nvidia.

Este movimiento sigue al exitoso lanzamiento de la serie Graviton de Amazon para computación general y sus chips Trainium e Inferentia para IA. Microsoft también está desarrollando sus propios chips de IA Athena. El cambio colectivo marca una inflexión de un ecosistema de un solo proveedor a un mercado de múltiples proveedores, alterando fundamentalmente la economía de los servicios de IA en la nube.

Datos — [lo que muestran los números]

La reacción inmediata del mercado proporcionó una evaluación clara de los ganadores y perdedores percibidos. La caída del 3.64% de Nvidia en un solo día a $215.33 representó una caída más pronunciada que la del sector tecnológico en general. La caída más modesta del 1.53% de Alphabet a $382.97 probablemente refleja el significativo gasto de capital requerido para este cambio estratégico, compensando los beneficios de ahorro de costos a largo plazo. Los rangos de negociación del día mostraron una volatilidad elevada, con NVDA oscilando entre $214.86 y $221.01.

Métrica	Google (GOOGL)	Nvidia (NVDA)
Precio	$382.97	$215.33
Cambio Diario	-1.53%	-3.64%
Rango Intradía	$381.77 - $388.74	$214.86 - $221.01

Este anuncio presiona directamente los modelos de negocio de los proveedores de GPU en la nube. CoreWeave y Nebius, que construyeron sus servicios sobre el alquiler de hardware de Nvidia, ahora enfrentan un competidor formidable cuya estructura de costos subyacente podría ser significativamente más baja. Para ponerlo en contexto, una sola GPU Nvidia H100 puede costar decenas de miles de dólares, y los proveedores de la nube marcan este hardware para su alquiler. El silicio interno de Google elimina ese margen, permitiéndole ofrecer potencialmente computación de IA a precios mucho más agresivos.

Análisis — [lo que significa para los mercados / sectores / tickers]

Los efectos de segundo orden se extienden a varios sectores. Los perdedores directos incluyen a Nvidia y sus socios revendedores/proveedores de la nube. Nvidia enfrenta no solo la pérdida de un cliente importante, sino la creación de un poderoso competidor en su mayor mercado final. Los proveedores de equipos de chips como ASML y Applied Materials pueden ver un impacto neutral a positivo, ya que suministran herramientas a todos los fabricantes de chips, incluidos los socios de fabricación de Google, TSMC o Samsung. Los OEM de servidores como Dell y Hewlett Packard Enterprise podrían sentir presión a medida que los hiperescaladores diseñen más de su propio hardware, reduciendo las compras de servidores estándar.

El principal riesgo para la tesis bajista de Nvidia es la ejecución. El silicio personalizado es notoriamente difícil de diseñar, escalar y respaldar con un ecosistema de software sólido. La plataforma CUDA de Nvidia sigue siendo el estándar de la industria, y una migración masiva de desarrolladores al nuevo stack de Google no está garantizada. Un lanzamiento fallido o retrasado de Axion reforzaría la ventaja competitiva de Nvidia.

Los datos de posicionamiento de las últimas semanas muestran a los inversores institucionales rotando fuera de nombres de hardware de IA de juego puro y hacia gigantes tecnológicos diversificados con capacidades de chips internos. También ha aumentado el flujo hacia empresas de software de diseño de semiconductores como Cadence y Synopsys, que se benefician de la proliferación de proyectos de diseño de chips, independientemente del fabricante final.

Perspectivas — [qué observar a continuación]

Los mercados estarán atentos a dos catalizadores inmediatos: la llamada de ganancias de Google del Q2 2026 a finales de julio para comentarios detallados sobre la adopción de Axion y la guía de gasto de capital, y el próximo informe de ganancias de Nvidia para cualquier indicio de cancelaciones de pedidos o desaceleraciones por parte de los gigantes de la nube. El rendimiento de la supuesta OPI de CoreWeave, si procede, servirá como un referéndum en vivo sobre el apetito de los inversores por el modelo de GPU en la nube en este nuevo entorno.

Los niveles clave a monitorear incluyen la media móvil de 200 días de Nvidia, actualmente cerca de $205, como una prueba de soporte de tendencia a largo plazo. Para Alphabet, la resistencia se sitúa en su máximo reciente cerca de $395. Un quiebre sostenido por encima de ese nivel señalaría la confianza de los inversores en que los beneficios a largo plazo de la integración vertical superan la carga de gasto de capital a corto plazo.

El próximo gran evento de la industria es el Simposio de Tecnología de TSMC a principios de junio, donde los detalles sobre los nodos de proceso de próxima generación pueden revelar la hoja de ruta de fabricación para los futuros chips de Nvidia y Google.

Preguntas Frecuentes

¿Qué significa el chip personalizado de Google para las startups de IA?

Para las startups de IA, el chip Axion de Google podría reducir el costo de entrenar y ejecutar grandes modelos, mejorando los márgenes y reduciendo las tasas de quema. Sin embargo, también crea un nuevo riesgo de dependencia, migrando la dependencia del ecosistema CUDA de Nvidia a la plataforma en la nube de Google y su stack de software propietario. Las startups deben sopesar los menores costos de computación frente a la menor portabilidad entre proveedores de nube.

¿Cómo se compara esto con el cambio de Apple a silicio personalizado?

El paralelismo con la transición de Apple de Intel a sus chips de la serie M es fuerte. Ambos son movimientos de integración vertical por parte de gigantes tecnológicos con abundante capital para controlar su stack tecnológico central, reducir costos y diferenciar sus productos. La principal diferencia es el mercado: Apple controla su propio ecosistema de hardware cerrado, mientras que Google vende computación como servicio en un mercado competitivo y abierto contra incumbentes establecidos.

¿Esto impactará el precio de las GPUs de consumo de Nvidia?

El impacto en las GPUs GeForce de consumo probablemente será mínimo a corto plazo. Los mercados de centros de datos y de consumo están segmentados, con diferentes chips y motores económicos. Sin embargo, si el negocio de centros de datos se desacelera, Nvidia podría asignar más capacidad de producción y enfoque de I+D al segmento de consumo, potencialmente aumentando la oferta o la innovación para GPUs de juegos y creadores en un horizonte de varios años.

Conclusión