Las ventas directas de TPU por parte de Google son una historia relacionada con márgenes, no con ajustes en las tarifas.

En abril, Google anunció que comenzaría a vender sus Tensor Processing Units, los chips que ha estado desarrollando durante una década para ejecutar su propio sistema de inteligencia artificial, a un grupo seleccionado de operadores de centros de datos de terceros. En lugar de venderlos únicamente a través de su servicio en la nube.Google vendería sus TPUs a un grupo selecto de operadores de terceros.El mercado ha interpretado esto como el inicio de una búsqueda lenta por parte de NVIDIA. Alphabet cotiza a un precio de aproximadamente 17 veces los beneficios anteriores, y su precio de cotización es de 17 veces el P/E del período actual, teniendo en cuenta su capitalización de mercado de 4.1 billones de dólares. El mercado lo considera como una empresa de publicidad, y no como una empresa que desarrolla infraestructuras de inteligencia artificial. Por lo tanto, la estrategia es simple: convertir a Google en un proveedor de chips de inteligencia artificial, al igual que NVIDIA. De esta manera, la acción de Google podría recibir el precio adecuado que sus competidores que ocupan las primeras posiciones en las listas de valores reciben.

Esa fantasía supone que ese aumento en las ventas proviene de la venta de silicio. Los datos propios de Google indican que el valor se encuentra en otro lugar.

El chip es el lugar donde Google otorga valor, no el lugar donde lo gana. El acuerdo con Anthropic es la prueba de ello.

El mayor cliente de TPU externo de Google es Anthropic. Este caso es una buena ilustración de los dos modelos de negocio que pueden coexistir juntos. La expansión en octubre de 2025 le permitió a Anthropic acceder a hasta un millón de TPUs y a una capacidad de más de un gigavatio. Un acuerdo que vale decenas de miles de millones.Acceso a hasta un millón de TPUs y a más de un gigavatio de capacidad.Las estimaciones independientes dividen esa exposición de manera reveladora: aproximadamente 400,000 piezas de Ironwood fueron vendidas a Anthropic como productos de hardware directo, por un valor de unos 10 mil millones de dólares. Los otros 600,000 piezas fueron alquiladas a través de Google Cloud, por un valor de unos 42 mil millones de dólares en capacidad contratada.400,000 unidades de TPUv7 Ironwood (~10 mil millones de dólares), vendidas directamente por Broadcom a Anthropic; 600,000 unidades alquiladas a través de GCP, con un valor total de aproximadamente 42 mil millones de dólares en RPO.El mismo cliente, el mismo chip… Dos economías completamente diferentes.

La mitad alquilada es el verdadero valor del negocio. Google mantiene la propiedad de la flota de chips, conserva todo el sistema de software, gana ingresos recurrentes y mantiene su margen operativo en cada token. La mitad vendida es una transacción única que requiere mucho capital: Google entrega los chips, obtiene un porcentaje del margen del fabricante de chips y entrega al comprador las tareas de integración que dieron origen a esa ventaja. El negocio de chips para comerciantes es la forma en que NVIDIA genera sus $60.4 mil millones en ingresos por centros de datos, además de aproximadamente el 80% de la cuota del mercado.Aproximadamente el 80% del mercado de aceleradores de IA y $60.4 mil millones en ingresos por computación en centros de datos.Construir una nueva línea de servicios desde cero significa que se superará a la línea existente, pero con márgenes más bajos y un mayor costo de inversión que el de la línea de nube actual de Google.

Miren dónde se reflejan ya las ventas económicas de TPU en el estado de resultados. En el segundo trimestre, los ingresos de Google Cloud aumentaron un 82% interanual, hasta llegar a 24.8 mil millones de dólares. Además, sus ingresos operativos se triplicaron, hasta alcanzar 8.8 mil millones de dólares; eso representa un margen operativo del 35%.Los ingresos relacionados con la nube aumentaron un 82%, hasta llegar a los 24,8 mil millones de dólares. Los ingresos operativos, por su parte, se triplicaron, alcanzando los 8,8 mil millones de dólares.En una nube de hiperescala, con un volumen de pedidos pendientes de 514 mil millones de dólares.514 mil millones de dólares en trabajos contratados pendientes.Esa expansión del margen es el resultado del trabajo del TPU. Dado que Google ejecuta sus modelos de frontera en su propio silicio, puede ofrecer Gemini por un precio aproximadamente un 58% inferior al de Claude de Anthropic, o un 60% inferior al de la herramienta principal de OpenAI, en términos por token. Al mismo tiempo, todavía mantiene un margen de beneficio.El rendimiento es un 58% inferior al de Claude Opus 4.7 de Anthropic, y un 60% inferior al de GPT-5.5 de OpenAI.Los competidores no pueden simplemente comprar eso. Nada de eso se registra como “revenios de TPU”. Todo se registra como margen de venta en la nube.

El giro comercial relacionado con el silicono no se basa en esas condiciones. Alphabet registró un flujo de efectivo negativo en el trimestre: $39.1 mil millones en flujo de efectivo operativo, frente a $44.9 mil millones en inversiones de capital.39.1 mil millones de dólares en flujo de efectivo operativo y 44.9 mil millones de dólares en gastos de capital.– Aumentó su estimación de gastos de capital para el año 2026 a aproximadamente 205 mil millones de dólares.Aumentó su estimación de gastos de capital para 2026 a 205 mil millones de dólares.Y, por primera vez desde su oferta pública inicial en 2004, vendieron 80 mil millones de dólares en nueva acción.$80 mil millones de capital adicionalEs necesario pagar por la construcción de la flota de chips. La historia detrás de las ventas de chips es que los accionistas se ven diluidos para financiar esa flota, cuyos chips Google ahora considera vender a terceros a un precio menor que el que podría obtenerse al alquilarlos. Es una asignación de capital extraña si el objetivo es mejorar la rentabilidad por acción. Solo tiene sentido si el objetivo es crecer en tamaño y volumen en un mercado lo suficientemente grande como para ser importante para una empresa del tamaño de Alphabet: una empresa de 4.1 billones de dólares necesita una gran línea de hardware antes de poder mejorar su rentabilidad por acción.

La pregunta más difícil es si la ventaja que ofrece el TPU, según lo anunciado, realmente se mantiene después de ser utilizado en la práctica. Las afirmaciones sobre su alto rendimiento y costo-eficiencia, el costo total de propiedad que es un 44% menor que el del GB200 de NVIDIA, y el costo por petaflop efectivo que es un 52% menor que el del GB300 de Anthropic: todo esto es cierto, pero son simplemente efectos del entorno de desarrollo de Google.El costo total de propiedad (TCO) del chip Ironwood de TPUv7 es aproximadamente un 44% menor que el del GB200. En cuanto al costo total de propiedad por operaciones de PFLOP, Anthropic tiene un costo un 52% menor que el del GB300.Dependen del diseño eficiente en términos de consumo energético de Google, de su software propio, de sus redes de comunicación, y de la precisión con la que sus modelos se adaptan al material químico utilizado para fabricarlos. Si se le da un chip sin más a un operador de tercer parte que utilice su propio software y métodos de uso, la ventaja competitiva de Google se reducirá hacia el nivel promedio. La participación del 80% de NVIDIA no está disminuyendo porque los TPUs ganen gracias a sus propias características. En realidad, está disminuyendo lentamente, porque clientes como Anthropic intentan evitar depender exclusivamente de un solo proveedor. Anthropic utiliza tanto TPUs como Trainium de Amazon y GPUs de NVIDIA de forma simultánea.Estrategia de computación diversificada que utiliza los TPUs de Google, los Trainium de Amazon y las GPU de NVIDIA.—Y también porque la tecnología de procesamiento de datos de NVIDIA, el Rubin, ha tenido problemas. Se puede atribuir el éxito de los competidores a las acciones de cobertura de clientes y a los problemas de los rivales, y no a una falla en el producto en sí.

Por eso, la verdadera batalla es en el área del software, no en el material sintético. Google y Meta están trabajando en secreto en TorchTPU, un esfuerzo para poder ejecutar PyTorch de manera nativa en TPUs. Esto representa un ataque contra los costos de conmutación de CUDA.TorchTPU tiene como objetivo ejecutar PyTorch en TPUs, con el fin de reducir los costos de cambio de hardware relacionados con CUDA.Esos factores han mantenido el ecosistema de NVIDIA unido durante dos décadas. Si eso funciona, la ventaja en términos de costo total de propiedad pasará a los competidores, y un verdadero negocio comercial será posible. Pero si no funciona, Google venderá chips rápidamente a un mundo cuyas prácticas de ingeniería todavía están orientadas hacia CUDA.

Si llegara a hacerse una nueva evaluación, esta se mostrará en la línea de margen, pero no en las unidades de envío de chips.

La venta de silicio es el tema principal; el costo es lo que realmente importa. El TPU ya ha demostrado su valor para los accionistas: no como un producto que se puede distribuir a terceros, sino como la razón por la cual la IA de Google es más económica que la de otros, y su nube genera ganancias al 82%. El mercado ya está valorando todo esto a través del aumento de las márgenes de ganancia de Cloud. Vender el chip directamente significa entregar ese “muro defensivo” a otros, lo que implica márgenes más bajos, y también implica invertir capital real en los accionistas desde el principio. Es una actividad comercial razonable, pero también es una razón extraña para reevaluar a toda la empresa. Hay que observar los márgenes de Google Cloud y si TorchTPU logra mantener esa ventaja. El precio de la acción se basará en eso, no en la cantidad de racks vendidos a operadores de centros de datos.