Hoy miércoles 22 de julio, al cierre del mercado, Alphabet presenta los resultados del segundo trimestre de 2026. Pero la historia más importante que el mercado va a escuchar esta noche no está en los ingresos de publicidad ni en el crecimiento de Cloud. Está en una decisión estratégica que Google comenzó a ejecutar en silencio hace casi una década y que en los próximos meses va a redefinir quién vende los chips más valiosos del mundo.
Google lleva desde 2015 diseñando sus propios procesadores de inteligencia artificial, los TPUs o Tensor Processing Units. Durante años esos chips fueron de uso exclusivamente interno, el motor invisible detrás de la búsqueda de Google, de YouTube, de Gmail y de los modelos Gemini. Nadie fuera de Google los podía usar. Nadie fuera de Google los podía comprar. Eso está cambiando ahora mismo, y el reporte de esta noche va a dar las primeras señales concretas sobre qué tan rápido.
Lo que Google está haciendo y nadie está mirando con suficiente atención
Alphabet está convirtiendo sus TPUs de herramienta interna a producto comercial. La empresa presentó en abril los TPU 8t y TPU 8i, las dos últimas generaciones de sus chips, diseñados específicamente para los dos casos de uso más demandados del ciclo de IA: el 8t optimizado para entrenamiento intensivo de modelos de lenguaje, y el 8i diseñado con más memoria para reducir la latencia en interacciones entre agentes de IA. Ambos están disponibles para clientes externos a través de Google Cloud. Y a partir de la segunda mitad de 2026, Alphabet empezará a reconocer ingresos por ventas externas de esa capacidad, con la mayor parte del flujo esperada para 2027.
Eso tiene dos consecuencias directas que el mercado todavía no ha procesado completamente.
La primera es que Google reduce su dependencia de Nvidia de forma estructural y medible. Hoy Nvidia controla el 81% del mercado de chips para centros de datos de IA con márgenes que superan el 70%. Google es uno de sus clientes más grandes. Cada TPU que Google despliega en sus propios centros de datos es una unidad de GPU de Nvidia que no necesita comprar. Los analistas estiman que los TPUs pueden reducir el costo total de procesamiento de IA en hasta 30% comparado con GPUs externas para los casos de uso donde Google los ha optimizado específicamente. Cuando se opera a la escala de Google, con $190 mil millones de capex proyectados solo en 2026, esa diferencia del 30% se traduce en decenas de miles de millones de dólares de ahorro que se convierten en márgenes.
La segunda consecuencia es más agresiva: Google se convierte en competidor directo de Nvidia en el mercado externo. La empresa está en conversaciones activas con los llamados neoclouds, empresas de nube especializada en IA como CoreWeave, Nebius, Nscale y otras, para que ofrezcan capacidad de TPU a sus clientes junto a la capacidad de GPU de Nvidia que ya tienen. El argumento comercial que Google les presenta tiene dos partes: diversificación para no depender de un solo proveedor, y estabilidad de arquitectura, porque los TPUs de Google han mantenido una arquitectura consistente entre generaciones mientras Nvidia cambia radicalmente su arquitectura con cada nuevo producto, generando costos de migración y adaptación que los operadores de centros de datos sienten con fuerza.
La señal más potente de que esta estrategia es real y no solo retórica es la alianza con Blackstone para lanzar una empresa de nube TPU que rentará capacidad computacional directamente a laboratorios de IA y empresas desde 2027. Eso es Google creando un canal de distribución completamente independiente de su propia nube para monetizar sus chips. Anthropic ya firmó acceso a un millón de TPUs de Google por decenas de miles de millones de dólares. Meta está en conversaciones para desplegarlos en 2027.
Lo que hay que escuchar esta tarde en la llamada con analistas
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Los números del trimestre van a ser importantes: Wall Street espera ingresos de entre $116.5 y $120.2 mil millones con crecimiento de alrededor del 21% interanual y ganancias por acción de $2.87, un crecimiento del 24%. Google Cloud se espera que llegue a alrededor de $22.8 mil millones con crecimiento del 67%, acelerando desde el 63% del primer trimestre. El backlog de Cloud superaba los $462 mil millones al cierre del primer trimestre.
Pero los números del trimestre pasado son historia. Lo que define hacia dónde va la acción en los próximos meses son las respuestas a tres preguntas sobre el futuro.
La primera es qué tan rápido está convirtiendo Google sus TPUs en ingresos externos. Cualquier cifra concreta sobre contratos firmados, capacidad desplegada externamente o ingresos reconocidos por ventas de chips fuera de su propia nube va a ser la noticia más importante de la noche para el mercado de semiconductores.
La segunda es si Nvidia ya reaccionó. Hay reportes de que Nvidia supo de las conversaciones de Google con Nscale y respondió con presión sobre ese proveedor. Si Sundar Pichai comenta esta noche sobre la dinámica competitiva en el mercado de chips, esa respuesta va a revelar si Google está dispuesto a librar una guerra comercial abierta con su mayor proveedor de hardware o si prefiere una coexistencia estratégica.
La tercera es qué pasa con el gasto de capital. Alphabet gastó $35.7 mil millones en capex solo en el primer trimestre, un aumento del 107% interanual. El flujo de caja libre cayó 47% como resultado. Si esta noche la empresa eleva su guía de capex para 2027, el mercado tiene que decidir si ese gasto representa confianza en la demanda de sus chips y servicios de IA o si representa una apuesta que todavía no tiene retorno garantizado. Esa distinción puede ser la diferencia entre que la acción suba o baje después del reporte.
Por qué esto importa para el sector completo y no solo para Alphabet
La estrategia de chips de Google no ocurre en el vacío. Amazon tiene Trainium e Inferentia. Microsoft tiene Maia. Ayer AMD y Microsoft anunciaron el sistema Helios. Anthropic usa TPUs de Google, Trainium de Amazon y GPUs de Nvidia simultáneamente en lo que describe como una estrategia de tres plataformas para no depender de ningún proveedor único.
El patrón es claro y esta noche Alphabet lo amplifica con su reporte: los mayores compradores de chips de IA del mundo están construyendo sus propias alternativas mientras siguen comprando a Nvidia. No porque Nvidia tenga mal producto sino porque depender de un proveedor con el 81% del mercado y márgenes del 70% es un riesgo estratégico que ninguna empresa de su escala puede permitirse indefinidamente.
Para Nvidia esto no es una crisis. Su ecosistema de software CUDA sigue siendo el estándar con el que trabajan la mayoría de los desarrolladores de IA del mundo, y eso no cambia de un trimestre a otro. Pero sí es el principio de una presión que se va a acumular y que el mercado va a empezar a descontar con más claridad a medida que los chips alternativos demuestren rendimiento real a escala.
Esta tarde al cerrar la jornada, Alphabet cuenta cuánto avanzó en esa dirección. El mercado lleva meses esperando ese número.
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