Sé que el primer instinto es enmarcar $META explorar $GOOGL TPUs como el inicio de $NVDA erosión de la potencia, pero no es de eso. La verdadera historia es la velocidad de la curva de carga de trabajo de IA de Meta, ya que los ciclos de entrenamiento de llamas, los sistemas de aprendizaje de vídeo y decenas de miles de millones de llamadas diarias de inferencia chocan contra el mismo techo de cálculo. Meta ya está en camino de gastar ~100.000 millones de dólares en hardware de Nvidia y aún así tienen limitaciones de capacidad. Añadir TPUs no reemplaza ese gasto, pero simplemente se queda encima. Incluso si Nvidia duplicara la salida, Meta seguiría teniendo escasez de cálculo. Así de grave es realmente la escasez de capacidad estructural de IA.