Mientras todos miraban a OpenAI, Google construyó algo más valioso
Como Google construyó algo mucho más valioso que un modelo, lejos de las luces y el hype de Silicon Valley
Hace 18 meses, la narrativa en Silicon Valley era clara: Google había perdido la carrera de la inteligencia artificial. La empresa que inventó el Transformer —la arquitectura detrás de prácticamente todos los modelos de lenguaje modernos— parecía incapaz de capitalizar su propia innovación. OpenAI dominaba los titulares, ChatGPT era sinónimo de AI generativa, y el lanzamiento fallido de Bard se convirtió en el símbolo perfecto de un gigante tecnológico que no supo moverse rápido.
La historia parecía escribirse sola: El incumbente, lento y burocrático, siendo devorado por la startup ágil y disruptiva. Era el guión que Silicon Valley adora contar.
Pero resulta que mientras OpenAI ejecutaba una estrategia de relaciones públicas impecable, Google estaba construyendo algo que ninguna startup puede replicar fácilmente: integración vertical completa desde el chip hasta el usuario final. No hicieron ruido. Simplemente construyeron.
Y ahora, los números empiezan a contar una historia muy diferente.
En octubre de 2025, Google reportó que procesa más de 1,3 cuatrillones de tokens al mes —un crecimiento de 20 veces en un año. Anthropic, la empresa detrás de Claude, acaba de firmar un acuerdo para usar hasta un millón de los chips TPU de Google, en un acuerdo valuado en decenas de miles de millones de dólares. Apple está negociando pagar aproximadamente mil millones de dólares anuales por una versión personalizada de Gemini para impulsar la nueva Siri. Y 2.000 millones de personas ya usan AI Overviews en Google Search mensualmente.
Esto no es la historia de un regreso triunfal. Google nunca se cayó. Nosotros simplemente confundimos silencio con inacción, y paciencia con debilidad.
La pregunta real no es cómo Google “despertó”. La pregunta es: ¿qué construyeron en silencio que ahora les da una ventaja estructural que pocos pueden replicar? Y más importante aún para los líderes empresariales en América Latina: ¿qué lección estratégica hay aquí sobre los activos que ya tienes y estás subestimando?
Parte 1: El stack que nadie vio construir
Para entender la posición de Google hoy, hay que mirar el stack completo que construyeron mientras todos estábamos distraídos. En AI, el ganador no es quien hace el mejor demo. Es quien controla la infraestructura completa por la que esa tecnología llega al mundo.
La base: hardware propio
En noviembre de 2025, Google lanzó Ironwood, su séptima generación de TPU. Los números: 4 veces más rápido que su predecesor, conectando hasta 9.216 chips en un solo pod. Pero lo significativo no es solo la velocidad. Es que por primera vez, Google está vendiendo sus TPUs externamente, compitiendo directamente con Nvidia.
La validación llegó inmediata. Anthropic, empresa de la que Alphabet —matriz de Google— posee el 14%, firmó un acuerdo para acceder hasta un millón de chips TPU Ironwood —un contrato multianual valuado en decenas de miles de millones de dólares. ¿Por qué Anthropic, que también usa chips de Amazon y Nvidia, apuesta tan fuerte por Google? Según Krishna Rao, CFO de Anthropic: “La elección refleja el fuerte desempeño de precio-rendimiento y eficiencia que nuestros equipos han visto con TPUs durante varios años.”
Traducción: Google tiene ventaja en costo por inferencia. En un negocio donde los márgenes son brutalmente delgados, eso importa más que cualquier prueba de rendimiento puro.
La capa intermedia: modelos en toda la superficie
Con la infraestructura asegurada, Google desplegó un portafolio completo: texto, imagen, video, razonamiento. La aplicación Gemini alcanzó 450 millones de usuarios activos mensuales en julio de 2025. Sus modelos de video generan contenido que rutinariamente se vuelve viral y establece nuevos estándares.
La validación externa más significativa vino de Apple. Según Bloomberg, Apple está finalizando un acuerdo para pagar aproximadamente mil millones de dólares anuales por un modelo personalizado de Gemini con 1,2 trillones de parámetros para la nueva Siri. Apple evaluó OpenAI y Anthropic, pero eligió Google —por rendimiento y precio.
Que Apple pague mil millones al año por tecnología central de un competidor dice todo sobre dónde está Google en capacidad de modelos.
La superficie: productos con distribución masiva
Los buenos chips y modelos no sirven sin usuarios. Y aquí Google tiene una ventaja casi imposible de replicar.
AI Overviews alcanzó 2.000 millones de usuarios mensuales. AI Mode llegó a 75 millones de usuarios diarios activos. No son usuarios que Google tuvo que “educar”. Ya usaban Google Search, ahora simplemente obtienen respuestas mejoradas con AI. La distribución no costó nada adicional.
En Google Cloud, el 70% de los clientes ya usan productos de AI. Deep Research se integra con Gmail, Drive y Chat. Chrome se convirtió en navegador nativo de AI.
Todo esto genera un volumen difícil de conceptualizar: más de 1,3 cuatrillones de tokens procesados al mes —crecimiento de 20 veces año contra año.
El punto que pocos entienden
Esta integración vertical crea un ciclo virtuoso: usuarios generan datos → datos mejoran modelos → modelos atraen clientes en la nube → clientes justifican inversión en chips → chips reducen costos → márgenes permiten experimentación → experimentos mejoran productos → productos atraen usuarios.
OpenAI está tratando de construir este ciclo ahora. Pero están años atrás. Google no solo empezó primero. Empezó con activos —Search, YouTube, Android, Gmail, Cloud— que OpenAI tendrá que construir desde cero.
Esta no es una carrera de velocidad. Es de resistencia y con barrera de entrada cada vez más alta.
Parte 2: Las tres ventajas que pocos vieron venir
El stack integrado es impresionante en papel, pero ¿qué ventajas concretas genera que los competidores no pueden replicar fácilmente? Tres destacan por encima del resto.
Ventaja 1: Control total del costo de inferencia
Una década de inversión en TPUs le dio a Google algo que OpenAI, Anthropic y otros no tienen: independencia de Nvidia y control completo sobre su economía de cómputo.
Cuando Anthropic dice que los TPUs ofrecen “fuerte desempeño de precio-rendimiento”, no están siendo diplomáticos. Están reconociendo que en un negocio donde cada token procesado tiene un costo, y donde los márgenes son brutalmente delgados, Google puede operar más barato que competidores dependientes de GPUs de terceros.
Esto no es solo una ventaja de costo. Es flexibilidad estratégica. Google puede experimentar, ofrecer precios agresivos, subsidiar adopción temprana, y absorber periodos de baja rentabilidad mientras construye posición de mercado. OpenAI, quemando miles de millones anuales y dependiendo de chips externos, no tiene ese lujo.
La integración vertical convierte el costo de cómputo de amenaza existencial en ventaja competitiva.
Ventaja 2: Distribución que no se puede comprar
OpenAI tiene que convencer a cada usuario de crear una cuenta, aprender una nueva interfaz, y cambiar sus hábitos —y lo ha hecho muy bien hasta ahora. Google simplemente mejoró productos que 2.000 millones de personas ya usaban diariamente.
No es solo Search. Es Gmail, Drive, Docs, Meet, Maps, Chrome, YouTube, Android. Cada uno es un canal de distribución masivo donde Google puede integrar AI sin fricciones. Los usuarios no están “adoptando AI”. Están usando Google como siempre, pero ahora sus herramientas son más inteligentes.
En el lado empresarial, Google Cloud tiene relaciones directas con miles de organizaciones grandes. El 70% ya usa productos de AI de Google. No porque hicieron una “transformación digital”. Porque Google los integró naturalmente en servicios que ya compraban.
Esta distribución no se puede replicar con capital o marketing. Se construye con décadas de producto y confianza. OpenAI puede tener el mejor modelo del mundo, pero aún tiene que resolver: ¿cómo llego a mil millones de usuarios sin depender de distribuidores que también son mis competidores?
Ventaja 3: Un modelo de negocio que ya funciona
Aquí está la diferencia fundamental que pocos analistas enfatizan: Google no necesita que la AI sea rentable mañana. Ya tiene un negocio de 300.000 millones de dólares generando efectivo.
Puede subsidiar la adopción de la AI, experimentar con modelos de precio, regalar capacidad para ganar participación de mercado, y absorber años de inversión sin rentabilidad inmediata. ¿Por qué? Porque cada interacción de AI refuerza su negocio central: entender intención y vender publicidad ultra-segmentada.
OpenAI está apostando todo a que podrá monetizar suficientes suscripciones y llamadas de API para justificar una valuación de 150.000 millones y costos operativos anuales de varios miles de millones. Google está usando AI para hacer su motor de búsqueda —y por ende, su motor de ingresos publicitarios— aún más poderoso.
No son el mismo juego. Uno es una startup quemando capital para encontrar el ajuste producto-mercado a escala. El otro es una empresa establecida integrando nueva tecnología en una máquina de generar efectivo ya probada.
Las tres ventajas se refuerzan mutuamente: costos bajos permiten experimentación agresiva, distribución masiva genera datos para mejorar modelos, y el modelo de negocio probado da tiempo ilimitado para iterar hasta encontrar la fórmula perfecta.
Esta es la ventaja de la empresa establecida bien ejecutada. No velocidad. Resistencia.
Parte 3: La lección para las grandes empresas latinoamericanas
Ahora viene la pregunta que realmente importa para CEOs, CTOs e inversionistas en América Latina: ¿qué tiene que ver todo esto con tu negocio?
Todo.
Porque la historia de Google no es solo sobre tecnología. Es sobre cómo un gran incumbente con activos existentes puede convertir esos activos en ventajas competitivas imposibles de replicar en la era de la AI. Y esa lección aplica directamente a las grandes empresas latinoamericanas que hoy creen estar en desventaja frente a startups “nativas digitales” o “AI-first”.
El paralelismo que pocos ven
Imagina este escenario: eres CEO de una empresa de consumo masivo con presencia en cinco países de latinoamérica. En cada país, tu operación atiende a 50.000 puntos de venta con un equipo de 150 vendedores en la calle. Llegas a una reunión de directorio y un consultor te presenta un análisis sobre cómo las startups tecnológicas van a “disrumpir” la distribución. Te muestran gráficas de venta directa al consumidor con AI, plataformas que “eliminan intermediarios”, y sistemas predictivos que “optimizan la cadena completa”.
Sales de esa reunión pensando: “Estamos en desventaja. Ellos nacieron digitales, nosotros tenemos vendedores físicos. Ellos tienen tableros de control en tiempo real, nosotros tenemos planillas Excel. Vamos a perder.”
Google acaba de demostrar que estás pensando al revés.
Porque mientras te preocupas por lo que NO tienes (agilidad de startup, cultura tecnológica, equipos de ingenieros jóvenes), estás ignorando completamente lo que SÍ tienes y las startups NO: 150 vendedores con relaciones diarias reales en 50.000 puntos de venta por país, décadas de datos sobre comportamiento de compra por canal y geografía, conocimiento profundo de qué funciona en cada tipo de local, y —más importante— flujo de caja para experimentar sin apostar la empresa en cada iteración.
Esos activos que considerabas heredados —tu fuerza de ventas, tus relaciones con minoristas, tu conocimiento del territorio— son exactamente el tipo de ventaja estructural que Google tiene y OpenAI está tratando desesperadamente de construir.
Los activos que realmente importan en la era de la AI
Déjame ser específico sobre cuáles son estos activos:
1. Clientes reales con comportamiento documentado
Google no necesita “conseguir usuarios” para sus productos de AI. Ya tiene 2.000 millones usando Search. Tú no necesitas “conseguir puntos de venta” para tu sistema de recomendación con AI. Ya tienes 50.000 por país comprándote cada semana.
Las startups gastan millones en adquisición tratando de construir lo que tú ya tienes: comercios reales comprando productos reales con órdenes reales.
2. Datos operacionales (no genéricos)
Google tiene una década de datos de cómo la gente usa sus productos. Tú tienes años de datos sobre qué compran tus puntos de venta, cuándo, en qué combinaciones, en qué zonas, a qué precios responden, qué promociones funcionan por tipo de canal.
Esos datos operacionales —específicos a tu negocio, tu mercado, tus canales— son infinitamente más valiosos para entrenar modelos de AI relevantes que cualquier conjunto de datos genérico que una startup pueda conseguir.
3. Infraestructura de distribución
Google integró AI en Chrome, Gmail, Drive, Search —productos que la gente ya usaba. No tuvieron que “educar al mercado” sobre AI. Simplemente mejoraron herramientas existentes.
Tú puedes integrar AI en las rutas de tus vendedores, en la aplicación que usan para tomar órdenes, en la planificación de visitas, en la predicción de demanda por punto de venta. No necesitas construir nuevos canales. Los canales ya existen y ya generan órdenes.
4. Capacidad de subsidiar mientras aprendes
Google puede experimentar con AI durante años sin que sea rentable inmediatamente, porque tiene un negocio de 300.000 millones generando efectivo. Tú puedes experimentar con AI en ruteo, proyección de demanda, o personalización de ofertas por punto de venta sin apostar la empresa, porque tienes ingresos estables de tu operación central.
Las startups tienen 18-24 meses de pista de aterrizaje. Si no encuentran ajuste producto-mercado rápido, mueren. Tú tienes tiempo para iterar hasta que funcione.
El error común que cometen las grandes empresas
El error no es ignorar la AI. El error es pensar que tienes que “transformarte en una startup” para competir.
Ves lo que hacen las startups —equipos pequeños, cultura de Silicon Valley, todo en la nube, metodologías ágiles— y asumes que necesitas replicar eso. Contratas consultoras que te venden “transformación digital”. Creas “laboratorios de innovación” separados del negocio central. Traes directores de tecnología que hablan de “disrumpir desde adentro”.
Y mientras tanto, ignoras completamente que tu ventaja real está en ser exactamente lo que eres: una empresa establecida con activos, clientes, datos y distribución que ninguna startup puede replicar en menos de una década.
Google no trató de convertirse en OpenAI. Usó sus activos de empresa establecida (infraestructura, distribución, modelo de negocio) para construir ventajas que OpenAI ahora tiene que perseguir.
La estrategia correcta: construir sobre lo que tienes
Entonces, ¿cuál es el libro de jugadas?
Primero: Maestría personal antes que transformación organizacional
Como escribí anteriormente, los líderes que no usan AI personalmente no pueden implementarla organizacionalmente. Antes de contratar una consultora o armar un “comité de AI”, gasta 90 días usando AI diariamente en tu trabajo. Escribe correos con AI. Analiza reportes con AI. Prepara presentaciones con AI.
Solo cuando entiendas visceralmente qué funciona y qué no, estarás listo para tomar decisiones sobre dónde implementar en la organización.
Segundo: Identifica dónde tu infraestructura existente es ventaja, no lastre
Pregúntate: ¿Dónde tengo datos, clientes o distribución que una startup tardaría años en construir? Ahí es donde la AI tiene un retorno sobre inversión más alto para ti.
Si tienes 150 vendedores visitando 50.000 puntos de venta por país, tu ventaja no es competir con plataformas de venta directa puras. Tu ventaja es usar la AI para que cada vendedor llegue al punto de venta correcto, en el momento correcto, con la oferta correcta basada en el histórico específico de ese local. Ninguna plataforma genérica puede hacer eso.
Tercero: Integración vertical sobre soluciones puntuales desconectadas
Google no compró 47 herramientas de AI diferentes. Construyó un stack integrado donde cada capa refuerza la otra. Tú no necesitas 15 proveedores de AI. Necesitas identificar 2-3 puntos de apalancamiento donde AI integrada con tus sistemas existentes crea un ciclo virtuoso.
Si implementas AI en ruteo de vendedores, asegúrate que esos datos mejoren tu proyección de demanda. Si usas AI para recomendar productos por punto de venta, conecta esos conocimientos con tu planificación de producción. La magia no está en herramientas aisladas. Está en la integración.
Cuarto: Piensa en décadas, no en trimestres
Google invirtió 10 años en TPUs antes de que pagaran dividendos. Tú no necesitas ver el retorno sobre la inversión en 90 días. Necesitas identificar qué capacidades de AI, construidas consistentemente durante 3-5 años, te dan una posición imposible de replicar en tu mercado.
Esa mentalidad —inversión paciente en capacidades distintivas— es exactamente lo que las startups con 24 meses de pista de aterrizaje NO pueden hacer.
Cierre
Mientras todos miraban a OpenAI hacer ruido, Google demostró algo fundamental sobre cómo se gana en la era de la AI: no se trata de ser el primero en el espectáculo mediático. Se trata de tener el stack completo cuando el mercado está listo.
La integración vertical que Google construyó —desde chips hasta usuarios— no se puede replicar con capital de riesgo o campañas de marketing. Se construye con décadas de inversión paciente, activos acumulados, y la disciplina de no perseguir cada tendencia que Silicon Valley declara como “el futuro”.
OpenAI ejecutó brillantemente en producto y narrativa. Pero Google estaba jugando un juego diferente: construir infraestructura que se vuelve más valiosa con el tiempo, no demostraciones que impresionan hoy y quedan obsoletas mañana.
Para las grandes empresas latinoamericanas, la lección es clara: deja de perseguir startups y empieza a revisar tus activos con nuevos ojos.
Pregúntate:
¿Dónde tengo distribución que otros no tienen y tardarían años en construir?
¿Qué datos operacionales tengo que las startups tendrían que generar desde cero?
¿Cómo mi infraestructura actual se convierte en ventaja competitiva con AI integrada?
Las respuestas a esas preguntas son tu foso defensivo. No lo que Silicon Valley dice que deberías ser. Lo que ya eres, potenciado con la tecnología correcta.
Google no ganó tratando de ser OpenAI. Ganó siendo Google con AI.
Tú no vas a ganar tratando de ser una startup. Vas a ganar siendo tú, con AI construida sobre los activos que ya tienes.
La pregunta no es si tienes AI. La pregunta es si estás construyendo sobre tus ventajas reales o persiguiendo las ventajas de otros.
Esa diferencia define quién lidera y quién sigue en los próximos 10 años.