Google está viviendo dos historias a la vez y conviene no confundirlas. Por un lado ha perdido en semanas a media docena de las personas que construyeron su IA. Por otro, su nube creció un 82% interanual en el segundo trimestre, con 24.000 millones de dólares de ingresos y una cartera de pedidos de 514.000 millones.
Puntos clave
- Salidas confirmadas: Jeff Dean (jefe científico y colíder de Gemini), Sanjay Ghemawat, Quoc Le, Oriol Vinyals (colíder de Gemini), Noam Shazeer y John Jumper.
- Demis Hassabis, cofundador de DeepMind, sale del día a día. Le sustituye al frente de DeepMind y Gemini Koray Kavukcuoglu, hasta ahora director técnico de DeepMind.
- Google Cloud: 82% de crecimiento interanual en el segundo trimestre de 2026. Descontando la venta de TPU, el crecimiento del negocio central queda en la franja baja del 70%.
- Ingresos recurrentes anualizados de Gemini: 12.000 millones de dólares en el segundo trimestre.
- SemiAnalysis proyecta 73.000 millones de ingresos recurrentes de IA de terceros en GCP a cierre de 2027, y una cartera de sistemas TPU por encima de 150.000 millones.
- La venta de TPU ronda los 1.200 millones por trimestre. El impacto estimado en beneficio por acción para 2027 es de unos 3 dólares.
- Gemini aparece en octavo o noveno puesto entre los modelos, con crecimiento de tokens desacelerándose y Gemini 3.5 Pro meses por detrás del calendario.
Por qué se va la gente
La explicación que se repite en los reportes es aburrida y creíble: burocracia. Google es infraestructura crítica de internet, así que sacar un modelo requiere la firma de varios departamentos, y alinear a esa gente lleva tiempo.
Cuando el ciclo del sector es de semanas y el tuyo es de trimestres, el investigador que puede irse a fundar algo con dinero encima de la mesa se va. Dean, Ghemawat, Le y Vinyals lo hicieron juntos: montaron Discovery Loop tras 27 años de Dean en la casa.
No son perfiles que se cubran en el siguiente ciclo de contratación. Son las personas que escribieron los artículos y los sistemas sobre los que corre lo demás. Shazeer se define a sí mismo en su perfil de LinkedIn como el "inventor de la revolución de los modelos de lenguaje", y aunque la frase sea grande, firmó el artículo del transformer y volvió a Google en 2024 tras la compra de Character.AI. Jumper tiene un Nobel de Química por AlphaFold. Ghemawat y Le llevaban en la lista de la docena de contribuidores técnicos más importantes de la casa desde hacía años.
El retraso de Gemini 3.5 Pro, meses por detrás de calendario, es el síntoma que ata las dos cosas. No es que falte talento para construirlo. Es que el proceso para sacarlo por la puerta se ha vuelto más lento que el del vecino, y eso desgasta a la gente que lo construye antes que a nadie.
La reorganización de arriba va en la misma línea. Sacar a Hassabis del día a día y poner a Kavukcuoglu, que venía de dirigir la técnica de DeepMind, es una apuesta por ejecutar más rápido con alguien de dentro. Puede funcionar. También es la tercera vez en tres años que Google reordena quién manda en su IA.
Y sin embargo la nube va como un tiro
Aquí está la parte que casi nadie mira. Un 82% de crecimiento es aproximadamente el doble que AWS y Azure. Y el 70 y pico por ciento del negocio central, sin contar TPU, sigue siendo una barbaridad para un negocio de este tamaño.
Google se ha colocado como proveedor de la economía de la IA, no solo como competidor de modelos. Los 514.000 millones de cartera son contratos firmados que se van a ejecutar durante años, y buena parte los firman empresas que entrenan o sirven modelos que no son Gemini.
El TPU es la pieza que lo explica. Una cartera de sistemas proyectada por encima de 150.000 millones significa que Google no está vendiendo solo capacidad alquilada: está vendiendo el hierro, o el acceso preferente a él, a terceros que quieren una alternativa a Nvidia. Anthropic ya opera sobre esa base.
Hay un detalle contable que conviene separar. De ese 82%, una parte es venta directa de TPU, unos 1.200 millones en el trimestre. Si se descuenta, el negocio central sigue creciendo en la franja baja del 70%, que es la cifra honesta para comparar con AWS o Azure. O sea, el crecimiento no es un artificio de meter ventas de hardware dentro de la línea de nube: el alquiler de capacidad también va disparado.
Y la proyección de unos 3 dólares de impacto en beneficio por acción para 2027 es lo que traduce todo esto al idioma que entiende un inversor. Es dinero que llega tenga Gemini el puesto que tenga en la tabla de modelos.
Las dos lecturas, y cuál pesa más
La lectura pesimista es la de SemiAnalysis en el titular: Gemini está tocado. Octavo o noveno puesto, crecimiento de tokens frenándose, la versión nueva con meses de retraso y los arquitectos fuera del edificio.
La lectura optimista es que Alphabet nunca necesitó ganar la carrera de modelos para ganar dinero con la IA. Necesita que la carrera exista y que todos los corredores le alquilen la pista. Con 12.000 millones anualizados de Gemini y una proyección de 73.000 millones de IA de terceros para 2027, la segunda cifra es seis veces la primera.
Dicho eso, hay un riesgo real en esa comodidad. Si Gemini se queda definitivamente en el pelotón, Google pierde la ventaja de integrar su mejor modelo en buscador, Workspace y Android antes que nadie. Y esa integración es lo único que la competencia no puede copiar.
Por qué importa
Si tu empresa está eligiendo proveedor de nube para IA, este es el matiz que conviene tener claro: la calidad del modelo de un proveedor y la calidad de su infraestructura son dos decisiones separadas, y no tienen por qué darte el mismo ganador.
Se puede servir Claude sobre Google Cloud, entrenar sobre TPU y no tocar Gemini en la vida. Mucha gente lo está haciendo, y ese es exactamente el motivo por el que la nube de Google crece al 82% mientras su modelo va noveno. Elegir infraestructura por el modelo que viene de regalo es de las formas más caras de acabar atado a algo que no querías.
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