Cuando Google también quiere "imprimir acciones" para crear IA, ¿quién rompió la narrativa de Neocloud con alta valoración?

Autor: Ada, Deep Tide TechFlow

Recientemente, Google anunció su primera ronda de financiación de acciones desde 2005. Al analizar los tres movimientos de Google en los últimos 90 días, estos 80 mil millones no solo abordan un problema de capacidad, sino que apuntan a la propia dominancia del mercado de potencia de cálculo de IA por parte de Nvidia GPU. Los más afectados son los tres caballeros de Neocloud, que apuestan a la “unicidad” de Nvidia en la valoración: CoreWeave, Nebius, IREN.

El rompecabezas completo de los tres movimientos

El 22 de abril, en la conferencia Google Cloud Next '26, Google lanzó la octava generación de TPU, diferenciándose en TPU 8t para entrenamiento y TPU 8i para inferencia, dos chips. En el mismo anuncio de producto, Google declaró por primera vez que vendería TPU a operadores de centros de datos de terceros seleccionados. Es la primera vez en diez años, desde la producción en masa de TPU en 2015, que Google Cloud recibe oficialmente un producto de TPU.

El 24 de mayo, Google y Blackstone anunciaron la creación de una empresa conjunta. Blackstone invirtió inicialmente 5 mil millones de dólares en acciones, con un apalancamiento que puede alcanzar los 25 mil millones, siendo Blackstone el mayor accionista, y Google aportando TPU y software. La nueva empresa se posiciona como proveedor de computación como servicio, que es el modelo estándar de Neocloud. El objetivo es desplegar 500 MW de capacidad para 2027, liderada por Benjamin Treynor Sloss, ex alto ejecutivo de Google. El mismo día del anuncio, CoreWeave cayó un 3.8%, Nebius un 1%.

El 1 de junio, Google anunció una financiación de acciones de 80 mil millones de dólares. Esto llena de capital una herramienta de acciones que no se había movido desde 2005, incluyendo 15 mil millones en acciones preferentes convertibles, 15 mil millones en acciones ordinarias A/C en oferta pública, un plan de emisión adicional en ATM por 40 mil millones y 10 mil millones en inversión privada de Buffett.

Viendo estos tres movimientos en conjunto, Google está abriendo tres caminos simultáneamente: construir sus propios centros de datos, vender chips y hacer Neocloud. Esencialmente, estas son tres formas de penetrar en la misma pila de potencia de cálculo de TPU. Decir que esto es una expansión de la gigante, subestima mucho la ambición de Google. Está intentando rehacer el mercado de potencia de cálculo dominado por Nvidia GPU con TPU.

La verdadera razón de la financiación de 80 mil millones en acciones

La nota de prensa de los medios atribuye toda esta financiación a infraestructura de IA, lo cual es un malentendido. Google mismo lo explica claramente en sus documentos SEC: en el plan ATM de 40 mil millones, aproximadamente 30 mil millones se destinan a cubrir obligaciones fiscales por incentivos de acciones para empleados en 2026, una “medida administrativa” y no un gasto de capital adicional.

Excluyendo esa parte, el “dinero nuevo” realmente destinado a infraestructura de IA es alrededor de 50 mil millones, incluyendo 15 mil millones en emisión de acciones, 10 mil millones en inversión privada de Buffett y 10 mil millones en ATM restante.

Comparando con otro número, la guía de gastos de capital de Google para 2026 es de entre 1800 y 1900 millones de dólares, y en 2027 se espera que aumente “significativamente”. Los 50 mil millones de financiación en acciones solo cubren un poco más de una cuarta parte del gasto de capital anual, y el resto se financiará con flujo de caja operativo, deuda y futuras rondas de financiación.

Esto explica por qué Google se ve obligado a mover su capital en acciones. Los ingresos de Google Cloud en el primer trimestre de 2026 aumentaron un 63% interanual, y los pedidos pendientes se duplicaron de 230 mil millones a más de 460 mil millones de dólares. La demanda solo en contratos ya supera con creces la velocidad de expansión de su capacidad propia. En otras palabras, incluso Google, esta vaca lechera, debe comenzar a diluir acciones para financiar su gasto en IA.

La inversión privada de 10 mil millones de Buffett es otro detalle que merece atención. En los registros públicos de Buffett en los últimos 60 años, casi nunca participó en el mercado primario, mucho menos en financiamiento de gastos de capital de empresas “de nueva economía”. En esta ocasión, compró a precios fijos de 351.81 dólares en clase A y 348.20 dólares en clase C, lo que se asemeja más a una certificación de identidad, es decir, que “el poder de cálculo de IA como activo de infraestructura” ha sido validado.

La ruta de Microsoft vs la ruta de Google, en bifurcación

Para entender el verdadero significado de esta financiación, hay que comparar a los dos mayores compradores de potencia de cálculo.

Microsoft sigue la ruta de “auto-construcción más Neocloud externalizado”. Su chip propio Maia no progresa como se esperaba, y la demanda de potencia para entrenamiento e inferencia en OpenAI crece exponencialmente. Desde finales de 2025, los contratos de Microsoft con Neocloud superan los 60 mil millones de dólares: 23 mil millones en Nscale (para desplegar 200K unidades GB300), y el resto en CoreWeave, Nebius, IREN y Lambda Labs. Todos estos contratos usan Nvidia GPU. Microsoft depende profundamente de Neocloud porque su capacidad propia no alcanza y sus chips no compiten con Nvidia.

Google, por otro lado, sigue un camino diferente. Desarrolla TPU internamente, construye sus propios centros de datos (sin depender de Neocloud), y ahora también vende TPU a otros, además de usar Blackstone JV para competir en el mercado de Neocloud. Google no necesita Neocloud, quiere convertirse en su rival.

Esta bifurcación es el verdadero pivote estratégico de esta financiación. Cuanto más se vincula Microsoft con Neocloud, más Google busca romper esa dependencia. La diferencia en sus activos subyacentes explica esta divergencia: Microsoft no tiene sus propios chips de IA de alta gama, Google sí, con TPU.

El progreso real de TPU respalda esta estrategia de Google. En 2025, Anthropic ya migró en masa sus tareas de entrenamiento a TPU, y se reporta que Meta, SSI y xAI están negociando pedidos de TPU. Internamente, Google afirma que TPU en ciertos flujos de trabajo de inferencia tiene una relación costo-beneficio de 3 a 5 veces mejor que Nvidia GPU, cifra que ha sido confirmada por varios analistas independientes.

El destino asimétrico de los tres caballeros

Volviendo a los tres caballeros de Neocloud: CoreWeave, Nebius, IREN.

A corto plazo, Google no representa una amenaza para su flujo de caja. En el primer trimestre, CoreWeave ya tiene pedidos pendientes por casi 100 mil millones de dólares, incluyendo un contrato de 21 mil millones con Meta en marzo y contratos plurianuales con Anthropic. Nebius en el primer trimestre facturó 390 millones de dólares, un aumento del 841% interanual, con una proyección para 2026 de entre 3,000 y 3,4 mil millones en ingresos, y una tasa operacional anualizada de 70 a 90 mil millones, con un contrato de 27 mil millones con Meta por cinco años. IREN tiene contratos en efectivo de 9.7 mil millones con Microsoft y 5.5 mil millones con Nvidia. Todos estos contratos son con Nvidia GPU, y Google TPU no puede reemplazarlos todavía.

Lo que se rompe es la narrativa de valoración. La alta valoración de estas tres empresas se basa en tres premisas: una demanda extremadamente alta de potencia de cálculo de IA, Nvidia GPU como única opción, y que los hyperscalers no pueden construir suficiente capacidad propia. La estrategia de Google va debilitando cada una de estas premisas. TPU es una verdadera alternativa, la nueva capacidad está llegando, y si la auto-construcción no alcanza, se acelera con JV.

Pero la situación de cada una es completamente diferente.

CoreWeave ya ha reducido parte del riesgo de sobrevaloración, pero aún no ha eliminado su apalancamiento. Su mercado es “la AWS de la era GPU”, con la mayor ambición y la mayor prima de valoración. Nvidia posee aproximadamente el 11% de CoreWeave, con un valor de mercado cercano a 4.9 mil millones de dólares, y en enero de 2026, aumentó su participación a 87.20 dólares por acción. Esta dependencia profunda impide que CoreWeave cambie a TPU, porque en la percepción del cliente, es simplemente un agente de Nvidia GPU. La estrategia de Google, si logra convencer al mercado de que TPU puede ser una opción principal, reducirá esa prima de valoración.

Nebius se encuentra en una posición intermedia. Su pila tecnológica es relativamente abierta (Soperator es de código abierto, similar a la estrategia SUNK de CoreWeave), y aunque su estructura de clientes está más orientada a Nvidia GPU, tiene mayor flexibilidad. La deuda y el efectivo de Nebius están casi equilibrados. El ex investigador de OpenAI Leopold Aschenbrenner, con su fondo de cobertura Situational Awareness, empezó a comprar en mayo, después de que Google entrara en escena, apostando a que la velocidad de crecimiento y la valoración se mueven en direcciones distintas.

IREN es la más atípica. Originada como minero de Bitcoin, es la que tiene los activos más pesados y la valoración con menor prima. Los flujos de caja de los contratos con Microsoft y Nvidia son suficientes para sostener su negocio principal. No enfrenta la presión de romper narrativas de sobrevaloración, y en el nuevo escenario, IREN pasa de ser “el más débil” a “el más estable”, aunque ya no está barata.

El mercado de potencia de cálculo pasa de un exceso de demanda a una segmentación de clientes

El segundo orden de esta historia es un cambio estructural en el mercado de potencia de cálculo.

El mercado de IA en los últimos 18 meses fue un típico mercado de vendedores, con Nvidia controlando el ritmo de suministro y todos los compradores en fila. Ahora, se están produciendo tres niveles de segmentación simultáneamente.

Primero, los laboratorios de modelos de vanguardia comienzan a adoptar múltiples pilas. Anthropic ya usa públicamente TPU de Google, AWS Trainium y Nvidia GPU, y se reporta que OpenAI también evalúa TPU. Cuando la multi-pila se convierta en estándar en los laboratorios líderes, la etiqueta de “único Nvidia GPU” de Neocloud se verá como una limitación desde la perspectiva del cliente.

Segundo, la bifurcación en la ruta de los hyperscalers. Microsoft (con dependencia profunda de Neocloud), Google (auto-construcción más venta de chips y Neocloud), Amazon (principalmente con Trainium propio). Esta bifurcación determina la estructura de clientes de Neocloud. Actualmente, los clientes clave son Microsoft y Meta; Google está ausente. Si Microsoft reduce su externalización por mejoras en Maia o cambios en su relación con OpenAI, los ingresos de Neocloud enfrentan riesgos estructurales.

Tercero, la segmentación en costos de capital. Google financia con acciones, respaldo de Buffett y flujo de caja operativo, con costos cercanos a cero. CoreWeave tiene una tasa de interés en préstamos de SOFR + 4.5%. En un negocio intensivo en capital donde la depreciación de GPU dura solo 5 a 7 años, esa diferencia en costos de financiamiento puede multiplicarse en desventajas mortales. La supervivencia actual de Neocloud se debe a que Nvidia GPU sigue siendo escasa; cuando GPU pase a ser un bien relativamente abundante, los jugadores con menor costo de capital dominarán el mercado. Esa es la apuesta de Google.

Tres indicadores a seguir

Volviendo a esa financiación de 80 mil millones, la señal real para el mercado es que Google ya ve el mercado de potencia de cálculo de IA como uno que necesita ser redistribuido. CoreWeave, Nebius, IREN pueden mantener contratos a corto plazo por dos o tres años, pero la narrativa de valoración basada en “Nvidia como único” ya ha sido rota por la estrategia de Google, que ha abierto una brecha desde afuera.

Lo que hay que seguir son tres cosas: si la JV Google-Blackstone logra desplegar los 500 MW en 2027, si la lista de clientes de TPU se expande de Anthropic a Meta y xAI, y si Microsoft, en medio de tensiones con OpenAI, vuelve a negociar TPU. Si al menos dos de estas tres cosas se cumplen, la historia de los tres caballeros tendrá que ser reescrita.