Google ha dado un nuevo paso en el desarrollo de su infraestructura de inteligencia artificial con Ironwood, su séptima generación de unidades de procesamiento tensorial (TPU). Este nuevo componente, presentado en el evento Cloud Next 2025, es más que una simple actualización de hardware: se trata de una apuesta ambiciosa por mejorar el rendimiento de los modelos de IA, particularmente en la fase de inferencia, es decir, cuando la inteligencia artificial deja de aprender y comienza a responder a nuestras preguntas en tiempo real.
¿Qué es una TPU y para qué sirve?
Para entender la importancia de Ironwood, pensemos en el cerebro de una persona. Cuando aprendemos algo nuevo, lo hacemos a través de un proceso complejo de observación y análisis. Pero cuando aplicamos lo aprendido —como resolver una ecuación o recordar una dirección—, usamos otra parte del proceso cognitivo: la inferencia. En el mundo de la IA, las TPUs están optimizadas para esta fase de ejecución, especialmente en tareas de aprendizaje profundo.
A diferencia de los procesadores tradicionales, las TPUs están diseñadas específicamente para ejecutar modelos de aprendizaje automático con gran eficiencia energética y velocidad. Son piezas clave en centros de datos donde se entrenan y operan modelos como los de reconocimiento de imágenes, traducción automática o asistentes de voz.
¿Qué tiene de especial Ironwood?
Ironwood llega para reemplazar a Trillium, la generación anterior de TPUs presentada por Google en mayo de 2024. La mejora no es menor: cada chip Ironwood ofrece un rendimiento máximo de 4.614 teraflops, un aumento notable en comparación con Trillium.
Para poner esto en perspectiva, imagina una flota de trenes de alta velocidad: Ironwood no solo añade más trenes, sino que hace que cada uno sea mucho más rápido y que todos viajen de forma perfectamente sincronizada, reduciendo los cuellos de botella en el procesamiento de datos.
Ironwood no se limita a trabajar de forma aislada. Puede agruparse en configuraciones que van desde 256 chips hasta clústeres gigantes de 9.216 unidades, todas conectadas por un sistema de interconexión de alta velocidad (Inter-Chip Interconnect o ICI). En su máxima expresión, esta red de chips puede alcanzar una potencia de cálculo de 42,5 exaflops, lo que multiplica por más de 24 veces el rendimiento del superordenador El Capitan, uno de los más poderosos del mundo.
Una memoria que no se queda atrás
Otro avance clave es la memoria. Cada chip Ironwood incorpora 192 GB de memoria, lo que sextuplica la capacidad del modelo anterior. Esta memoria no solo es más grande, sino también más rápida: su ancho de banda alcanza los 7,2 Tbps, permitiendo que los datos fluyan sin interrupciones. Esta capacidad es crucial para alimentar a modelos cada vez más complejos como los de lenguaje natural (LLMs) o las arquitecturas de expertos (MoEs).
Es como si, en vez de tener una biblioteca donde buscas los libros uno a uno, tuvieras un asistente que te entrega el libro exacto antes de que termines de pedirlo. Esa velocidad de acceso y entrega de información es lo que hace que los modelos generativos respondan en milisegundos, incluso con solicitudes complejas.
Pensando en el futuro: IA proactiva
Uno de los puntos más interesantes que ha revelado Google es su intención de pasar de una IA reactiva a una IA proactiva. Mientras que la primera espera a que el usuario formule una pregunta para ofrecer una respuesta, la IA proactiva busca entender el contexto, anticiparse y colaborar de forma más fluida con el ser humano.
Esto será posible gracias a la combinación de Ironwood con los llamados sistemas agentivos, una evolución en la IA que permite a los modelos no solo generar texto o imágenes, sino también tomar decisiones, interactuar con herramientas externas, recopilar datos y mejorar sus propias respuestas. Es un cambio de paradigma: pasamos de pedirle cosas a una IA, a tener una IA que actúa como un compañero que sugiere, organiza y colabora.
¿Cuándo estará disponible?
Por ahora, Ironwood no está disponible para los desarrolladores externos. Siguiendo la misma estrategia usada con generaciones anteriores, Google integrará primero estos chips en sus sistemas internos, particularmente en los modelos Gemini, su familia de inteligencia artificial generativa. Solo después de probarlos y optimizarlos internamente, los pondrá a disposición de clientes en Google Cloud.
Cuando eso ocurra, los desarrolladores podrán elegir entre acceder a un grupo de 256 chips o a configuraciones masivas con miles de unidades, dependiendo de las necesidades de sus modelos. Esto abre la puerta a proyectos que, hasta ahora, requerían una infraestructura inalcanzable para la mayoría de empresas.
Un componente clave del Hypercomputer de Google
Ironwood también forma parte del ambicioso proyecto de Google llamado AI Hypercomputer, una arquitectura pensada para ofrecer potencia computacional a gran escala y servir de base para la próxima generación de inteligencia artificial. El objetivo es claro: reducir el tiempo que tardan los modelos en aprender y responder, aumentar la precisión, y hacerlo todo con el menor consumo energético posible.
¿Por qué esto importa?
Aunque estos avances parecen técnicos, su impacto será visible para todos. Gracias a Ironwood, los asistentes virtuales podrán entendernos mejor y actuar con mayor rapidez; los traductores automáticos ofrecerán resultados más precisos y naturales; y los sistemas de recomendación serán más útiles y personalizados.
En términos prácticos, Ironwood es un acelerador del futuro digital. Así como los smartphones cambiaron nuestra forma de vivir, estas nuevas infraestructuras cambiarán la manera en que interactuamos con la tecnología, haciendo que la inteligencia artificial esté más presente, sea más útil y, sobre todo, más accesible.