La narrativa del mercado de hardware de IA (AI) ha sido durante mucho tiempo un monólogo dictado por Nvidia. Durante años, la historia fue sencilla: si querías entrenar o ejecutar modelos de IA avanzados, comprabas H100s o GPUs Blackwell, pagabas la prima y esperabas en la fila. Sin embargo, a medida que entramos en febrero de 2026, la trama se ha torcido. Broadcom, tradicionalmente vista como un gigante de las redes, se ha establecido efectivamente como el "rey hacedor silencioso" de la industria de la IA, orquestando una rebelión que amenaza la dominancia absoluta de Nvidia.
Al capacitar a los gigantes tecnológicos para construir sus propios cerebros en lugar de comprarlos en el mostrador, Broadcom ha desbloqueado una nueva era de silicio personalizado (Custom Silicon). Con victorias importantes que incluyen a Google, Meta, ByteDance y ahora una asociación masiva confirmada con OpenAI, Broadcom no solo compite con Nvidia; está cambiando fundamentalmente la economía de la inteligencia artificial (artificial intelligence).
El ascenso de la alianza anti-Nvidia
La fuerza impulsora del ascenso de Broadcom es el giro hacia los hiperescaladores (hyperscaler pivot). Gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y Meta han comprendido que depender exclusivamente de GPUs de propósito general es económicamente insostenible a gran escala. Aunque los chips de Nvidia son increíblemente versátiles —capaces de manejar desde simulaciones meteorológicas hasta el entrenamiento de LLM— esa versatilidad conlleva una penalización en consumo y coste.
Llegan los ASICs (Circuitos Integrados de Aplicación Específica, Application-Specific Integrated Circuits) de Broadcom. A diferencia del enfoque "talla única" de Nvidia, Broadcom codiseña chips que están implacablemente optimizados para las cargas de trabajo específicas de sus clientes. En 2026, esta estrategia ha madurado de un experimento de nicho a una tendencia que define el mercado. Broadcom ahora controla aproximadamente el 75% del mercado de ASICs personalizados para IA, actuando efectivamente como el socio foundry para los actores más poderosos de la industria.
La validación más significativa de este modelo llegó con la reciente confirmación de la asociación con OpenAI. Al asegurar un acuerdo de varios miles de millones de dólares para fabricar los aceleradores personalizados de OpenAI, Broadcom ha perforado el corazón de la base de clientes más leal de Nvidia. Este movimiento indica que incluso los creadores de ChatGPT buscan diversificar su cadena de suministro y reducir su dependencia de los márgenes de hardware de Nvidia.
Dentro del ecosistema "XPU"
La estrategia de Broadcom se basa en una integración profunda con un grupo selecto de clientes de alto volumen, a menudo denominados clientes "XPU". Esta lista parece un Quién es Quién de Internet global:
- Google (Alphabet): La asociación más duradera. Broadcom ha codiseñado más de siete generaciones de las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU, Tensor Processing Units) de Google. Estos chips son la columna vertebral de la infraestructura de IA de Google, alimentando todo, desde Search hasta los modelos Gemini.
- Meta Platforms: Broadcom crea el Meta Training and Inference Accelerator (MTIA). A medida que Meta escala sus modelos Llama y sus motores de recomendación, estos chips personalizados permiten al imperio de Mark Zuckerberg reducir el gasto de capital mientras aumentan el rendimiento.
- ByteDance: La empresa matriz de TikTok emplea silicio diseñado por Broadcom para manejar los masivos algoritmos de recomendación que mantienen a miles de millones de usuarios desplazándose, sorteando las restricciones de exportación con diseños personalizados que cumplen las normativas.
Estas relaciones son duraderas. A diferencia de la compra de una GPU, que es una transacción, el diseño de un ASIC es un matrimonio de ingeniería de varios años. Una vez que un hiperescalador construye su pila de software alrededor de un chip diseñado por Broadcom, desplazar esa infraestructura se vuelve increíblemente difícil.
La economía del silicio personalizado frente a las GPUs de uso general
Para entender por qué la industria está cambiando, hay que mirar el coste total de propiedad (TCO). Para una empresa más pequeña, comprar GPUs de Nvidia sigue siendo el camino más lógico porque ofrece flexibilidad. Sin embargo, para un hiperescalador que despliega gigavatios de potencia de cálculo, las cuentas cambian drásticamente.
La siguiente tabla desglosa las diferencias estratégicas entre los dos enfoques que dominan el mercado de 2026:
| Feature | GPUs de propósito general de Nvidia | ASICs personalizados de Broadcom |
|---|---|---|
| Primary Focus | Versatilidad y amplio soporte de software (CUDA) | Eficiencia y optimización para cargas de trabajo específicas |
| Power Efficiency | Alto consumo energético (soporta características no utilizadas) | Eficiencia máxima (circuitería solo para las tareas requeridas) |
| Cost Structure | Alto margen inicial, menor esfuerzo de desarrollo | Elevado coste NRE (de desarrollo), bajo coste unitario a escala |
| Software Ecosystem | Bloqueo propietario de CUDA | Pilas de software abiertas/personalizadas (p. ej., PyTorch/JAX) |
| Supply Chain Control | Controlado por Nvidia | Controlado por el hiperescalador (cliente) |
El foso de redes
Mientras que los chips personalizados acaparan los titulares, el dominio de Broadcom en redes sigue siendo su superpoder no reconocido. Los clústeres de IA en 2026 no son solo montones de chips; son supercomputadoras distribuidas masivas que requieren transferencias de datos ultrarrápidas entre miles de nodos.
Las soluciones de conmutación Ethernet de Broadcom, concretamente las series Tomahawk y Jericho, se han convertido en el estándar para conectar estos clústeres de IA. Mientras Nvidia impulsa su tecnología propietaria InfiniBand, la industria en general se ha estandarizado en gran medida alrededor de Ultra Ethernet, un estándar promovido por Broadcom.
Esto crea una fuente de ingresos "double-dip". Incluso si un centro de datos usa algunas GPUs de Nvidia, probablemente dependa del equipo de redes de Broadcom para funcionar. Si pasan al silicio personalizado, Broadcom suministra tanto la computación como la conectividad. Esta diversificación protege a Broadcom de la volatilidad que a menudo afecta a las acciones de semiconductores puras.
Perspectivas: un mercado bifurcado
A medida que avanzamos en 2026, el mercado de hardware de IA se está bifurcando. Nvidia sigue siendo la líder indiscutible para el mercado más amplio, los clientes empresariales y el entrenamiento inicial de modelos de vanguardia donde la flexibilidad es clave. Sin embargo, Broadcom ha asegurado el mercado de "inferencia a escala" —la fase en la que los modelos de IA son realmente usados por los consumidores.
Para los lectores de Creati.ai, la conclusión es clara: la guerra de chips de IA ya no es una carrera de un solo caballo. Mientras Nvidia construye los "Ferraris" de la industria —de alto rendimiento, costosos y deseables— Broadcom está construyendo los sistemas de transporte masivo que realmente transportarán el tráfico de IA del mundo. Con el acuerdo con OpenAI ya público y los hiperescaladores apostando doble por el silicio interno, el negocio de chips personalizados de Broadcom está listo para rivalizar en escala con el imperio de GPUs de Nvidia, demostrando que, a veces, el competidor más peligroso es el que fabrica las armas para tus rivales.
