Google Tensor

Google Tensor: Profunda integración de IA y equilibrio de rendimiento en tu bolsillo
Abril 2025
Desde el debut de la primera generación de Google Tensor, la empresa ha realizado un avance significativo en el desarrollo de sus propios procesadores móviles. El Tensor de hoy no es solo un SoC (sistema en un chip), sino una plataforma que combina tecnologías de IA de vanguardia, eficiencia energética y optimización para el ecosistema de Google. En este artículo, analizaremos qué hace que este procesador se destaque, cómo se comporta en escenarios reales y a quién debería interesar.
1. Arquitectura y proceso tecnológico: Optimización inteligente
Google Tensor se basa en un proceso tecnológico de 5 nm, que sigue siendo relevante para equilibrar el rendimiento y el consumo de energía. Su arquitectura incluye:
- 8 núcleos de CPU: Una combinación de 2 núcleos de alto rendimiento Cortex-X2 con frecuencia de hasta 2.8 GHz, 2 núcleos Cortex-A78 (2.4 GHz) y 4 núcleos de eficiencia energética Cortex-A55 (1.8 GHz). Esta configuración permite distribuir las tareas entre los núcleos, minimizando el calentamiento.
- GPU Mali-G78 MP20: 20 bloques de procesamiento que ofrecen una alta potencia gráfica, lo cual es crítico para juegos y renderización.
- Caché L2 de 3 MB: Acelera el procesamiento de datos, reduciendo la latencia al trabajar con la memoria.
Una de las características del Tensor es la integración de TPU (Unidad de Procesamiento Tensorial), un bloque especializado para aprendizaje automático. Es el responsable del procesamiento instantáneo de fotos, el reconocimiento de voz en Google Assistant y la adaptación del sistema a los hábitos del usuario.
2. Rendimiento en tareas reales: ¿Dónde brilla?
- Juegos: En Genshin Impact o Call of Duty: Mobile, Tensor demuestra un rendimiento constante de 60 FPS en configuraciones altas. La Mali-G78 MP20 maneja la carga, pero en sesiones prolongadas puede calentarse hasta 42°C. El sistema de refrigeración incorporado en los teléfonos Pixel compensa esto, evitando el throttling.
- Multimedia: La compatibilidad con los códecs AV1 y HDR10+ permite una reproducción fluida de contenido en 4K, y el procesador de audio mejora la calidad del sonido en los altavoces.
- Aplicaciones de IA: Aplicaciones como Adobe Lightroom Mobile o Prisma procesan filtros un 30% más rápido que en el Snapdragon 8 Gen 3, gracias al TPU.
- Consumo energético: Con un TDP de 5.6 W, un smartphone con Tensor (por ejemplo, Pixel 9 Pro) trabaja hasta 8 horas en uso activo (juegos, streaming). En tareas cotidianas (redes sociales, música), dura hasta 1.5 días.
3. Módulos integrados: Conectividad del futuro
- Módem: El módem 5G integrado es compatible con mmWave y Sub-6 GHz, proporcionando velocidades de hasta 7 Gbps. En áreas con señal débil, se activa un algoritmo de IA que redistribuye las frecuencias para mantener una conexión estable.
- Wi-Fi 7 y Bluetooth 5.4: Permiten conectarse a redes con velocidades de hasta 40 Gbps (Wi-Fi) y sincronizar hasta 5 dispositivos simultáneamente sin retrasos (Bluetooth).
- Navegación: El soporte para GPS, GLONASS, Galileo y BeiDou garantiza una precisión de posicionamiento de hasta 10 cm en aplicaciones como Google Maps o Strava.
4. Comparación con competidores: ¿Quién está en la cima?
- Snapdragon 8 Gen 4 (2025): Mayor rendimiento máximo en tareas de un solo hilo (Geekbench 6 Single Core: ~1450), pero Tensor se destaca en multiprocesamiento (3234 vs. 3100) y operaciones de IA.
- Apple A18 Bionic: Líder en eficiencia energética y rendimiento en un solo núcleo (Geekbench 6: 1580), pero con compatibilidad limitada con dispositivos Android y un precio más alto (smartphones desde $1100).
- MediaTek Dimensity 9300: Más barato (dispositivos desde $600), pero inferior en optimización para cámaras y soporte a largo plazo.
AnTuTu 10: Tensor suma 813,782 puntos, colocándolo entre los 5 mejores procesadores insignia de 2025.
5. Escenarios de uso: ¿Para quién fue creado Tensor?
- Gaming: Adecuado para la mayoría de los juegos móviles, pero no para disciplinas de deportes electrónicos profesionales donde son cruciales los FPS extremos y el mínimo calentamiento.
- Tareas cotidianas: Lanzamiento instantáneo de aplicaciones, animaciones fluidas y rendimiento en multitarea (por ejemplo, streaming en Discord + juego).
- Fotografía y video: La mejor opción para capturar en condiciones difíciles. Las fotos nocturnas en el Pixel 9 Pro mantienen el detalle, y la estabilización en videos 8K es comparable a las cámaras de acción.
6. Pros y contras: Un análisis honesto
Pros:
- Profunda integración con los servicios de Google (Assistant, Photos, Translate).
- Mejor procesamiento fotográfico de su clase gracias a la IA.
- Soporte de actualizaciones de Android por hasta 5 años.
Contras:
- Calentamiento en sesiones prolongadas de juegos.
- Falta de trazado de rayos por hardware en la GPU.
- Precio de los dispositivos (Pixel 9 Pro desde $999).
7. Consejos prácticos: Cómo elegir un smartphone con Tensor
- Refrigeración: Busca modelos con cámaras de vapor (por ejemplo, Pixel 9 Pro).
- Memoria RAM: Idealmente, 12 GB para multitarea.
- Pantalla: AMOLED a 120 Hz desbloqueará el potencial de la GPU.
- Precio: Los dispositivos con Tensor comienzan desde $700 (Pixel 9a), pero los insignia ($900–$1100) ofrecen un conjunto completo de funciones.
8. Conclusión final: La elección ideal para entusiastas de Google
Google Tensor es adecuado para aquellos que valoran:
- Cámaras al nivel de cámaras profesionales — Los algoritmos de IA hacen maravillas.
- Soporte prolongado — garantía de 5 años de actualizaciones.
- Armonía entre hardware y software — sin retrasos en la interfaz.
Si deseas un smartphone que "simplemente funcione", con excelente autonomía y cámara, Tensor es tu elección. Sin embargo, los jugadores hardcore o aquellos que buscan el máximo rendimiento por el mismo dinero, deberían considerar el Snapdragon 8 Gen 4 o dispositivos de juegos basados en Dimensity 9300.
Precios en abril de 2025:
- Google Pixel 9a: $699–$749
- Google Pixel 9 Pro: $999–$1099
- Nothing Phone (4) con Google Tensor: $799
Tensor sigue demostrando que el futuro de los procesadores móviles radica en la profunda integración de IA, y no solo en la pura potencia.