Google y Blackstone lanzan una empresa conjunta de IA con una inversión de 5 mil millones de dólares
Los socios están lanzando una empresa de IA en la nube basada en los chips TPU de Google. El proyecto, valorado en hasta 25 mil millones de dólares, busca poner en línea 500 MW de capacidad para 2027 para competir con Nvidia.
Google y Blackstone atacan a Nvidia desde un ángulo inesperado
Mientras el mercado debate la valoración justa de Cerebras y espera un veredicto sobre la demanda de Musk, Google y Blackstone cerraron silenciosamente un acuerdo que redefine toda la economía de la infraestructura de IA. 5 mil millones de dólares en inversión directa, un ex alto ejecutivo de Google como CEO, una empresa separada para vender TPU como servicio. A primera vista, es solo otra asociación. En realidad, es un cambio tectónico en quién poseerá la capa fundamental de la pila de IA y cómo.
El núcleo: qué está sucediendo realmente
Durante una década, Google mantuvo los TPU exclusivamente para sí mismo. Anthropic tenía acceso a través de contratos en la nube, Meta tenía un acuerdo separado. Pero el argumento central de Jensen Huang era simple: los TPU no son un producto básico de mercado abierto, CUDA sigue siendo la única plataforma universal y, por lo tanto, la participación del 90% de Nvidia es inexpugnable.
El acuerdo con Blackstone rompe esta tesis. Google no solo ha permitido que clientes externos alquilen TPU a través de Google Cloud, sino que ha escindido los TPU en un negocio independiente donde Blackstone es el accionista mayoritario. Una participación de control en manos de una firma de inversión privada significa que esto no es un experimento interno de Google Cloud, sino un actor de mercado en toda regla con el mandato de capturar agresivamente participación de mercado. El CEO es Benjamin Sloss, un hombre que pasó 20 años construyendo la infraestructura global de Google. Esto no es una figura decorativa; es una señal: el proyecto ha conseguido el mejor talento posible.
Cronología y contexto
La secuencia de eventos que llevaron al acuerdo se ejecuta con precisión quirúrgica:
- 2015 — Google lanza el primer TPU. El chip está diseñado exclusivamente para tareas internas.
- Febrero de 2026 — Google aumenta la potencia del TPU v6 Trillium a plena capacidad: más de 1,6 millones de chips, una mejora de rendimiento de 4,7 veces sobre v5e.
- Febrero–marzo de 2026 — Ironwood (TPU v7) alcanza disponibilidad general: 192 GB HBM3e, 7,4 TB/s de ancho de banda, soporte nativo de FP8.
- Abril de 2026 — Blackstone crea BXN1, una unidad de infraestructura de IA liderada por Jas Hair, quien anteriormente supervisó inversiones en CoreWeave.
- Finales de abril de 2026 — BXN1 cierra su primer acuerdo: una empresa conjunta de 1.500 millones de dólares con Anthropic, Goldman Sachs y Hellman & Friedman.
- 18 de mayo de 2026 — Se anuncia el acuerdo con Google. 5 mil millones de dólares en capital, un objetivo de 500 MW para 2027 y un presupuesto total, incluido financiamiento de deuda, de hasta 25 mil millones de dólares.
El lapso de tiempo entre la creación de BXN1 y su segundo gran acuerdo es de tres semanas. Tal velocidad implica que las negociaciones con Google se llevaron a cabo en paralelo con la formación de la unidad, o posiblemente incluso la precedieron.
Quién gana y quién pierde
Google gana. La empresa resuelve tres problemas con un solo movimiento. Primero: gasto de capital. Alphabet asignó 185 mil millones de dólares en capex para 2026. Escindir la infraestructura de TPU en una empresa separada con financiamiento externo alivia el balance de la corporación matriz. Segundo: el margen de Google Cloud. Vender TPU como servicio a través de una entidad legal separada aísla los costos de infraestructura de los informes de la nube. Tercero: penetración de mercado de TPU. Cuando un cliente importante elige entre GPU de Nvidia y TPU de Google, ahora se le ofrece un modelo de "computación como servicio" a través de un proveedor neutral, en lugar de a través de Google Cloud con su complejo ecosistema.
Blackstone gana. La empresa está adquiriendo metódicamente puntos de entrada en la pila de IA: centros de datos QTS, AirTrunk, participaciones en CoreWeave, Anthropic, OpenAI y SpaceX. Ahora la cartera obtiene acceso exclusivo a TPU. Esto convierte a Blackstone en un actor desproporcionadamente influyente en el mercado de infraestructura de IA. Ningún otro inversor privado controla simultáneamente centros de datos, chips y participaciones en empresas clave de IA.
Nvidia pierde, pero lentamente. El mercado de ASIC personalizados crece a una CAGR del 44,6%, mientras que las GPU crecen al 16,1%. Nvidia actualmente posee más del 90% del mercado, pero los analistas de New Street Research predicen que su participación en inferencia caerá al 20-30% para 2028. El acuerdo Google-Blackstone acelera este proceso. Los clientes que antes compraban GPU simplemente porque los TPU no estaban disponibles públicamente ahora tienen una alternativa en toda regla.
CoreWeave pierde. La empresa construyó su negocio alquilando GPU de Nvidia como servicio. Ahora Blackstone, uno de sus propios inversores, está creando un competidor directo basado en TPU. Esto es un clásico conflicto de intereses, y la dirección de CoreWeave tendrá que hacerse algunas preguntas incómodas.
Lo que los medios no están diciendo
La idea que los titulares pasan por alto: la motivación real de Google no es la confrontación con Nvidia, sino la preparación para la OPI de OpenAI. Aquí está la cadena: OpenAI planea una OPI en el cuarto trimestre de 2026 con una valoración de hasta 1 billón de dólares. OpenAI es uno de los mayores consumidores de GPU de Nvidia. Si después de la OPI la empresa decide diversificar su suministro (y ya ha firmado un contrato con AMD por 6 GW de capacidad), los TPU de Blackstone se convierten en una solución lista. Google compite simultáneamente con OpenAI en modelos de IA y quiere beneficiarse de su gasto en infraestructura. Escindir los TPU en una empresa separada bajo la gestión de Blackstone permite atender a OpenAI sin el conflicto de intereses que surgiría inevitablemente del trabajo directo a través de Google Cloud.
El segundo punto oculto: el 67% de toda la computación de IA es inferencia. Las GPU de Nvidia están diseñadas como aceleradores universales; los TPU están inherentemente optimizados para arquitecturas de modelos específicas. Con un tamaño de lote de 1, el B200 permanece inactivo más del 99% de sus núcleos tensor. Los TPU son radicalmente más eficientes en este escenario. Google lo sabe y está construyendo su negocio en torno a la inferencia, dejando el entrenamiento a Nvidia. La pregunta no es qué chip es más rápido en pruebas sintéticas, sino cuál será el costo por millón de tokens para inferencia en dos años. Y la respuesta para Nvidia es sombría.
Pronóstico: 30 días y 90 días
30 días (para mediados de junio de 2026):
Se anunciarán los primeros clientes de la nueva empresa, probablemente Anthropic, Citadel Securities y un importante operador de telecomunicaciones con quien Google ya ha demostrado soluciones TPU en el MWC 2026. El precio de las acciones de Nvidia podría corregirse entre un 3 y un 5%, no por factores fundamentales, sino por el ruido en torno al acuerdo. Blackstone, por otro lado, recibirá una revalorización positiva por parte de los analistas: Wall Street ama las apuestas de infraestructura con un socio tecnológico ancla. Morgan Stanley ya pronostica la producción de 7 millones de TPU para 2028, y cada lote de 500.000 chips generaría alrededor de 13 mil millones de dólares en ingresos.
90 días (para agosto de 2026):
Google anunciará una segunda ronda de expansión para la empresa conjunta, apuntando a 1 GW en lugar de los 500 MW iniciales. Blackstone recaudará financiamiento de deuda adicional, aumentando el presupuesto total de 25 mil millones a 35-40 mil millones de dólares. Se revelará el primer cliente importante fuera de EE. UU., probablemente un conglomerado japonés o surcoreano.
Señal clave del mercado: si dentro de 90 días AWS o Microsoft anuncian la escisión de sus chips (Trainium, Maia) en estructuras externas similares, el modelo de "computación como servicio" basado en silicio personalizado se convertirá en el nuevo estándar de la industria. Si no, Google obtendrá una ventana temporal de 12 a 18 meses para capturar entre el 15 y el 20% del mercado de inferencia. Nvidia mantendrá su dominio en el entrenamiento de modelos, pero comenzará a perder terreno en inferencia más rápido de lo que suponen los pronósticos actuales.
El acuerdo entre Google y Blackstone no es solo la noticia de la semana. Es un modelo de cómo será la infraestructura de IA en 2028: no un monopolio de un solo fabricante de GPU, sino un mercado de varias pilas verticalmente integradas propiedad de inversores privados y alquiladas como un servicio público. Quienes entendieron esto primero ya han invertido 5 mil millones de dólares.
— Editorial Team
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