Desarrolla LLMs un 36% más rápido y aprovecha hasta un 97% de productividad (Goodput) de cada acelerador usando TPU 8t junto con software diseñado en colaboración con Google DeepMind e integrado con frameworks de código abierto, desde Pathways hasta Pallas (entrenamiento) y desde Ray hasta Agent Sandbox (ajuste). También sabemos que no hay una solución única para todos los casos, por lo que colaboramos estrechamente con NVIDIA para ofrecer las GPUs más recientes. Google Cloud será una de las primeras plataformas en ofrecer instancias basadas en la GPU de próxima generación NVIDIA Vera Rubin NVL72 cuando esté disponible a finales de este año. 

Usa Gemini Enterprise Agent Platform con BigQuery para entrenar modelos con datos propios 16 veces más rápido combinando tu patrimonio de datos, el desarrollo de aprendizaje automático y los aceleradores en un solo lugar. Ambos están basados en AI Hypercomputer, tanto si usas máquinas virtuales G4 como TPUs Ironwood. 

Ejecuta simulaciones basadas en GPU en MuJoCo-Warp de DeepMind, hasta 100 veces más rápido que con MuJoCo estándar. Después, simula casos extremos imposibles, arriesgados o caros usando medios sintéticos de Veo, Genie y Nano Banana, o ingiere petabytes de datos de sensores del mundo real en BigQuery. Consulta más información sobre cómo crear agentes físicos en Google Cloud aquí.

Usa tecnologías de inferencia integradas para ofrecer servicios útiles y con capacidad de respuesta a los clientes. Reduce el tiempo hasta el primer token en un 71% con GKE Inference Gateway, sirve hasta 120.000 tokens por segundo usando llm-d para el servicio desagregado y carga modelos 5 veces más rápido usando Anywhere Cache y TPU 8i para mantener tu memoria de trabajo exactamente donde se necesita.

Implementa modelos de aprendizaje automático clásicos un 70% más rápido usando uno de los más de 200 modelos disponibles en Gemini Enterprise Agent Platform, con la TPU o GPU que prefieras, incluidas las máquinas virtuales A5X (NVIDIA Vera Rubin) y las TPU 8i cuando estén disponibles a finales de este año.

Sirve enjambres de agentes de forma segura en GKE Agent Sandbox, aprovisionando hasta 300 entornos aislados por segundo y pausando y reanudando al instante según sea necesario, para que nunca pagues por agentes inactivos.

TorchTPU elimina la curva de aprendizaje de las TPUs para los desarrolladores, ya que ofrece compatibilidad nativa con PyTorch. De esta forma, puedes usar el mejor acelerador disponible sin tener que reescribir el código de forma compleja.

GKE, que se basa en Kubernetes de código abierto, te ofrece portabilidad multinube a escala empresarial, ya que admite hasta 130.000 nodos y se integra de forma nativa con Agent Platform y Google Distributed Cloud para despliegues híbridos.

Todos los aceleradores de AI Hypercomputer cuentan con funciones de director de clúster, como un informe de estado previo a la implementación, paneles de observabilidad de 360 grados y comprobaciones de estado continuas.

Conecta servicios en distintas nubes sin que las conexiones se ralenticen gracias a Red Multinube, una red troncal de confianza para más del 65% de las empresas de la lista Fortune 100 que mueve más de 27 exabytes de datos al mes.

Nuestros modelos de consumo flexibles te ofrecen varias formas de programar y reducir el coste de los aceleradores. Ahorra hasta un 91% en tareas por lotes o tolerantes a fallos con las máquinas virtuales de acceso puntual, hasta un 50% en tareas con una fecha de inicio flexible con Dynamic Workload Scheduler y hasta un 50% al registrarte para obtener descuentos por compromiso de uso.

Google Cloud da servicio a 9 de los 10 principales laboratorios de IA y al 70 % de las startups de IA financiadas. Al desplegar tu solución en AI Hypercomputer, usas centros de datos que procesaron de forma fiable más de 100.000 millones de tokens para casi 350 clientes solo en diciembre del 2025.

Los centros de datos de Google Cloud, incluido AI Hypercomputer, ofrecen una eficiencia energética líder en el sector, con seis veces más potencia de computación por unidad de electricidad que hace cinco años. Esto permite que nuestra TPU de 8.ª generación ofrezca una relación precio-rendimiento un 80% mejor y un 20% más de eficiencia energética que la generación anterior.

Google se compromete a pagar el 100% de la energía que usan nuestros centros de datos y los costes de cualquier infraestructura nueva que se derive directamente de nuestro crecimiento. Colabora con nosotros para que, a medida que aumenten tus ambiciones en materia de IA, los hogares y las empresas locales no tengan que pagar la factura. En los próximos años, financiaremos nuevas fuentes de energía e infraestructuras para nuestros modelos, y seguiremos invirtiendo en fuentes de energía alternativas como la energía nuclear avanzada, la geotérmica y el almacenamiento de larga duración.

La arquitectura Titanium, con sus chips Titan personalizados, ofrece una raíz de confianza de hardware verificable y seguridad de confianza cero. Un análisis independiente de cloudvulndb.org muestra que nuestros sistemas experimentan hasta un 70% menos de vulnerabilidades críticas que otras nubes líderes.