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Alphabet está viviendo una paradoja poco habitual incluso para una empresa de su tamaño. En el segundo trimestre generó 39.070 millones de dólares de flujo de caja operativo, pero las inversiones de capital subieron hasta 44.920 millones y el flujo de caja libre cayó a -5.860 millones.
Esa tensión ayuda a leer mejor todo lo demás. Mientras Google Cloud ingresó 24.770 millones de dólares y logró una utilidad operativa de 8.810 millones, con un margen del 35,6 %, la compañía acelera al mismo tiempo una carrera de infraestructura que devora efectivo.
Google gana dinero en la nube mientras multiplica su apuesta por las TPU
No hablamos solo de centros de datos más grandes. Alphabet está ampliando capacidad de TPU para el entrenamiento interno de inteligencia artificial y para clientes externos como Anthropic, con Marvell como proveedor clave de circuitos integrados de aplicación.
Los analistas prevén entre 80.000 y 100.000 millones de dólares acumulados en ingresos ligados a TPU hasta 2028. Esa cifra equivaldría aproximadamente al 10,6 % de Google Cloud para ese año.
El desglose impresiona por el salto entre ejercicios. Las previsiones superan los 4.000 millones de dólares en 2026, rebasan los 40.000 millones en 2027 y luego rondan los 30.000 millones en 2028, una secuencia que sugiere un pico inicial de despliegue antes de estabilizarse.
BNP Paribas añade otra pieza a ese mapa al señalar que los compromisos de Anthropic y Blackstone superan los 5 gigavatios para implementaciones de TPU. Las entregas están previstas a partir de 2027, de modo que la escala ya no se mide solo en servidores, sino también en demanda eléctrica.
Ahí aparece una de las preguntas de fondo. Si Google Cloud ya exhibe márgenes de gran negocio maduro, ¿cuánto cuesta sostener una expansión que obliga a meter miles de millones en chips, interconexiones y capacidad reservada para clientes que quieren entrenar modelos cada vez más grandes?
Gemini 4 Argon llegó con precios bajos, pero solo por tiempo limitado
El 13 de octubre de 2026 se lanzó Gemini 4 Argon.
Su API arranca en 2 dólares por cada millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada millón de tokens de salida. Además, Alphabet aplica descuentos para los tokens almacenados en caché, una señal clara de que quiere premiar usos repetidos y cargas de trabajo estables.
Pero esa ventana tiene fecha de caducidad. Después del 30 de noviembre, los precios se duplicarán hasta 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares por millón de tokens de salida.
El acceso tampoco está completamente abierto. La API se distribuye mediante los niveles de pago Google AI Pro y Google AI Ultra, mientras la compañía mantiene pruebas empresariales y ha ampliado Fairwind a cientos de socios adicionales y a profesionales de seguridad verificados con una versión reducida de Argon para ensayos.
Ese despliegue escalonado ya había asomado en el acceso inicial a socios cibernéticos, donde la prioridad no era el escaparate, sino probar el modelo en programación, investigación y seguridad antes de abrir más la puerta.
El calendario del chip explica por qué cada semana cuenta
TPU v9 acumula un retraso aproximado de tres semanas por un rediseño de componentes.
La cifra sería menor en otro negocio, pero aquí cada ajuste repercute en una cadena larga. El rendimiento del puente de interconexión multichip de TPU v9 se sitúa entre el 45 y el 50 %, y el diseño para producción masiva no se prevé listo hasta el segundo trimestre de 2027.
Si ese calendario se cumple, los envíos probables llegarían en el primer trimestre de 2028. Dicho de otro modo, una parte de los ingresos que hoy entusiasman a los analistas depende de un chip que todavía tiene que cerrar diseño, entrar en producción y llegar a manos de los clientes.
Nick Jones, analista, elevó además el precio objetivo de Alphabet Clase C a 450 dólares desde 420 dólares. El mercado, por tanto, está premiando una historia que combina resultados presentes con una promesa industrial todavía atada a plazos muy concretos.
Antes de ese salto, la compañía ya venía preparando el terreno con la reserva interna de TPU, una señal de que la escasez de capacidad no era un riesgo teórico, sino una restricción operativa muy real.
La investigación recibe acceso mientras la infraestructura marca los límites
No todo gira alrededor de clientes corporativos. Alphabet ha concedido a 10.000 investigadores seis meses de acceso de máximo nivel a Antigravity.
DeepMind y Google Cloud también ofrecen a investigadores europeos acceso a AlphaFold 3, WeatherNext, AlphaGenome, AlphaEvolve y AlphaEarth, junto con 3 millones de dólares en créditos de nube para investigación. Es una combinación de modelos científicos y capacidad de cómputo que intenta llevar la conversación más allá del chatbot de turno.
Al final, la foto queda anclada en una contradicción muy concreta. Google Cloud exhibe un margen del 35,6 %, pero el flujo de caja libre de Alphabet terminó el trimestre en -5.860 millones de dólares porque levantar la infraestructura de la inteligencia artificial cuesta tanto como para tragarse, de momento, el dinero que la propia nube genera.