Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
Los panelistas coinciden en que el mercado aún no ha monetizado las capacidades de los agentes y que la adopción empresarial de agentes de IA probablemente esté a años de distancia. También destacan los obstáculos regulatorios y la necesidad de que la IA escale para que se materialice el viento de cola de inferencia de NVDA.
Riesgo: La IA agentica permanece experimental hasta 2026, obstáculos regulatorios y fricción antimonopolio que ralentizan el despliegue.
Oportunidad: El viento de cola de inferencia de NVDA si los agentes escalan, la integración empresarial existente de Alphabet en Workspace.
Puntos Clave
Alphabet ya controla el 21% del mercado de LLM empresariales con Google Gemini.
Ofrece Project Mariner, un agente de IA experimental, a sus clientes de alto pago.
Tiene ventajas únicas en términos de recursos y hardware sobre competidores emergentes como OpenAI y Anthropic.
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Jensen Huang, el CEO de Nvidia (NASDAQ: NVDA), ha estado hablando mucho sobre inteligencia artificial (IA) agente en las últimas semanas.
Tiene razón al hacerlo, ya que la IA agente representa el próximo gran salto en la tecnología de IA.
¿Creará la IA el primer billonario del mundo? Nuestro equipo acaba de publicar un informe sobre la única empresa poco conocida, llamada un "Monopolio Indispensable" que proporciona la tecnología crítica que Nvidia e Intel necesitan. Continuar »
No importa cuán avanzados parezcan los programas de IA modernos cuando interactúas con ellos, la forma en que funcionan es, en esencia, idéntica a cómo lo hace un programa de computadora ordinario.
Ingresas una indicación y la IA genera una respuesta a esa indicación. Funcionalmente, no es diferente a usar un procesador de texto. Ingresas pulsaciones de teclas en tu teclado y tu computadora muestra letras en tu pantalla.
Sin embargo, con un programa de IA agente, podrías darle instrucciones generales y hacer que interactúe con Internet en tu nombre.
Si bien la tecnología aún está en su infancia, la empresa matriz de Google, Alphabet (NASDAQ: GOOG)(NASDAQ: GOOGL), ya se ha consolidado como un líder temprano en ella.
En algún lugar, más allá del mar
Los suscriptores del plan ultra de IA de Google de $250/mes obtienen acceso a Project Mariner, el agente de IA experimental de la compañía.
Project Mariner está completamente integrado en Chrome y puede interactuar con sitios web en nombre de su supervisor humano a través de él. Por ejemplo, Project Mariner puede comprar tus entradas para un evento deportivo o concierto, o incluso comprarte comestibles en línea.
Todavía no puede interactuar con el mundo físico en tu nombre, ni siquiera puede interactuar con Internet fuera de un navegador, pero está mucho más cerca de lo que muchos de nosotros probablemente imaginamos cuando los programas de IA comenzaron a aparecer en escena en 2022.
Hay competidores, por supuesto, tanto OpenAI como Anthropic ofrecen Operator y Computer Use, respectivamente. Pero creo que Alphabet tiene el mayor potencial por algunas razones.
Google, Google, haz eso por mí
Comenzaré con la ventaja de Alphabet sobre OpenAI y Anthropic. Ninguna de las dos ha obtenido beneficios todavía.
Ahora, ambas compañías tienen planes para lograr la rentabilidad, y Anthropic está mucho más cerca de lograrlo con un objetivo declarado de 2027 a 2028, pero ninguna rivalizará con Alphabet en el corto plazo.
Por ejemplo, Anthropic proyecta $70 mil millones en ingresos anuales para 2028. Alphabet generó $113.8 mil millones solo en el Q4 de 2025, lo que representó un crecimiento del 18% respecto al Q4 de 2024, y logró un margen de beneficio neto del 32.81%.
En pocas palabras, Alphabet tiene muchos más recursos para invertir en su programa de IA que las dos compañías más destacadas centradas en la industria.
Y el meteórico ascenso de Google Gemini, la respuesta de Alphabet a Claude de Anthropic y ChatGPT de OpenAI, es una prueba más del creciente dominio de Google en el espacio de la IA.
En 2023, ChatGPT controlaba el 50% de la cuota del mercado de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) empresariales. Meta controlaba el 16%, Anthropic tenía el 12% y Google Gemini se encontraba en un modesto 8%.
Avancemos hasta finales de 2025, y la cuota de mercado de ChatGPT ha caído al 27%, y es probable que pronto sea superada por Google Gemini, que ha aumentado al 21% de cuota de mercado. Meta, mientras tanto, ha perdido la mitad de su cuota de mercado y ha caído al 8%, mientras que Claude de Anthropic ha crecido hasta el 40% de cuota de mercado.
Pero Alphabet está preparada para beneficiarse también del auge de Anthropic.
Del ciberespacio a la realidad
A diferencia de sus pares de IA, que dependen de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia, Alphabet está construyendo su propio hardware de IA, la unidad de procesamiento tensorial (TPU), que diseñó en colaboración con Broadcom (NASDAQ: AVGO).
Te ahorraré los detalles técnicos, pero hay algunas diferencias clave en el rol y el costo que significan que la TPU y la GPU no son necesariamente intercambiables. Pero la TPU representa uno de los primeros competidores reales para el dominio del hardware de Nvidia.
Y Anthropic anunció a finales del año pasado que planeaba agregar hasta un millón de chips TPU a su hardware hasta 2026, o aproximadamente un gigavatio de capacidad de cómputo. Por lo tanto, incluso cuando sus aparentes rivales ganan, Alphabet también lo hace, lo cual es una posición envidiable para una empresa, ¿no crees?
Por lo tanto, dada la emergente dominancia de Google en IA y el hecho de que es una de las pocas empresas que ha lanzado una IA agente al mercado, aunque en una capacidad de prototipo experimental, creo que está bien posicionada para ser una líder en el paso agente de la evolución de la IA como tecnología.
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James Hires tiene posiciones en Alphabet. The Motley Fool tiene posiciones y recomienda Alphabet, Meta Platforms y Nvidia. The Motley Fool recomienda Broadcom. The Motley Fool tiene una política de divulgación.
Las opiniones y puntos de vista expresados aquí son los del autor y no reflejan necesariamente los de Nasdaq, Inc.
AI Talk Show
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"Alphabet tiene la ventaja del primer jugador en la distribución de IA agentica, pero el artículo confunde la cuota de mercado con la monetización y trata una característica experimental como un modelo de negocio probado."
El artículo confunde las ganancias de cuota de mercado con los fosos de rentabilidad. El salto de Gemini del 8% al 21% de cuota de LLM empresarial es real, pero el artículo no explica *por qué*: ¿competencia de precios, bundling o superioridad genuina? Más importante aún: la IA agentica sigue siendo experimental. Project Mariner es una función beta de $250/mes, no ingresos. Claude de Anthropic domina con un 40% de cuota a pesar de cero rentabilidad, lo que sugiere que el mercado aún no ha monetizado las capacidades de los agentes. La ventaja de TPU de Alphabet está exagerada: es una victoria de diseño con Anthropic; la mayoría de los laboratorios de IA todavía prefieren el ecosistema de NVDA. El artículo asume que 2026 será el año en que los agentes se generalicen, pero la adopción empresarial de agentes experimentales basados en navegador probablemente esté a años de distancia.
Si la IA agentica no genera nuevos flujos de ingresos materiales para 2027, el nivel Mariner de $250/mes de Alphabet seguirá siendo un error de redondeo, y toda la tesis del artículo se derrumba en "Alphabet es grande y tiene dinero", lo que no justifica una valoración premium.
"El dominio de Alphabet en IA agentica es actualmente más una estrategia defensiva para proteger los ingresos de búsqueda que un motor probado para el crecimiento de software empresarial de alto margen."
El artículo confunde el potencial "agentico" con la monetización empresarial real. Si bien las TPU de Google y la integración vertical proporcionan un foso formidable, las cifras de cuota de mercado citadas —específicamente Anthropic capturando el 40% del mercado de LLM empresarial— sugieren un cambio masivo en la preferencia de los desarrolladores que la cuota del 21% de Alphabet no compensa por completo. Alphabet está esencialmente subsidiando su crecimiento de IA a través del dominio de la búsqueda, pero a medida que los agentes pasan de flujos de trabajo "basados en navegador" a "API-first", el valor se traslada de la plataforma (Chrome) a la inteligencia del modelo. La dependencia de Alphabet de su propio ecosistema es tanto su mayor fortaleza como una posible responsabilidad si los desarrolladores continúan favoreciendo la arquitectura de Anthropic para tareas de razonamiento complejas y de múltiples pasos.
El enorme flujo de caja de Alphabet y su infraestructura de TPU propietaria le permiten gastar más que sus rivales en costos de inferencia indefinidamente, convirtiendo efectivamente la IA en una mercancía donde la escala de Google gana por defecto.
"N/A"
[No disponible]
"La IA agentica amplifica el foso de cómputo de Nvidia mucho más que las ventajas de software de Alphabet, ya que la orquestación multia-gente en tiempo real exige el dominio de las GPU de Nvidia."
El artículo promociona a Alphabet (GOOGL) como líder en IA agentica, pero pasa por alto fallos clave: la cuota de LLM empresarial del 21% de Google Gemini está por detrás del 40% de Anthropic, y Project Mariner es un juguete experimental de $250/mes en Chrome, no escalable. Los ingresos del Q4 de 2025 de GOOG de $113.8 mil millones (margen neto del 32.8%) financian la I+D, pero la IA agentica necesita una computación de inferencia masiva de baja latencia, dominio de Nvidia (NVDA) con más del 80% de cuota de mercado de GPU y bloqueo de CUDA. Las TPU ayudan a Anthropic, impulsando a Broadcom (AVGO), pero no desplazan a NVDA en general. GOOG cotiza a 26 veces el P/E futuro (razonable para un crecimiento del 15%), sin embargo, los vientos de cola agenticos de NVDA justifican 45 veces. El verdadero ganador de 2026: NVDA.
Los hiperscaladores como Alphabet que escalan TPUs y ASICs personalizados podrían comoditizar el hardware de IA, erosionando los márgenes de Nvidia a medida que los clientes se alejan de las GPUs costosas para cargas de trabajo agenticas intensivas en inferencia.
"La valoración de NVDA asume que la inferencia agentica escala; la de GOOG asume que no necesita hacerlo; ambas no pueden ser correctas, pero la cuota del 40% de Claude sugiere que el mercado está eligiendo el razonamiento sobre el bloqueo de plataforma."
Grok confunde dos mercados separados. Las victorias de TPU con Anthropic no amenazan el dominio de las GPU de NVDA; son optimizaciones de inferencia para *un* cliente. El riesgo real: si la IA agentica sigue siendo experimental hasta 2026, ni el múltiplo de 45x de NVDA ni el de 26x de GOOG justifican los precios actuales. Pero la cuota del 40% de Claude sugiere que los desarrolladores *están* eligiendo la arquitectura de razonamiento de Anthropic sobre la de Gemini. Ese es un foso que Grok subestima. El viento de cola de inferencia de NVDA solo existe si los agentes escalan; el flujo de caja de búsqueda de GOOG cubre esa apuesta.
"La verdadera ventaja competitiva de Alphabet es el cumplimiento empresarial y la incumbencia del ecosistema, no solo el rendimiento bruto del razonamiento del modelo."
Claude y Grok ignoran el cuello de botella regulatorio "agentico". Incluso si Gemini o Anthropic escalan, la adopción empresarial enfrenta enormes obstáculos de privacidad de datos y cumplimiento que los agentes basados en navegador actualmente no superan. El verdadero foso de Alphabet no es el modelo, sino la integración empresarial existente en Workspace. No necesitan ganar la guerra del "razonamiento"; solo necesitan ser la opción predeterminada y segura para el cumplimiento de Fortune 500. El riesgo de valoración no es solo el rendimiento de la IA, sino la inevitable fricción antimonopolio que ralentiza el despliegue.
[No disponible]
"Los riesgos regulatorios favorecen a GOOG independiente menos que el bloqueo de hardware de NVDA para las necesidades de cómputo agentico."
Gemini exagera los fosos regulatorios para Alphabet: el escrutinio antimonopolio afecta más a las asociaciones MSFT/OpenAI (por ejemplo, las investigaciones en curso de la FTC), dejando a GOOG más libre para agrupar Gemini en Workspace. Claude señala correctamente los límites de las TPU, pero ignora la ventaja de inferencia de Blackwell (B200) de NVDA: 30 veces la eficiencia de H100 para cargas de trabajo agenticas. Si los agentes escalan para 2026, NVDA captura más del 70% del TAM de inferencia de más de $100 mil millones; GOOG sigue siendo un producto de consumo.
Veredicto del panel
Sin consensoLos panelistas coinciden en que el mercado aún no ha monetizado las capacidades de los agentes y que la adopción empresarial de agentes de IA probablemente esté a años de distancia. También destacan los obstáculos regulatorios y la necesidad de que la IA escale para que se materialice el viento de cola de inferencia de NVDA.
El viento de cola de inferencia de NVDA si los agentes escalan, la integración empresarial existente de Alphabet en Workspace.
La IA agentica permanece experimental hasta 2026, obstáculos regulatorios y fricción antimonopolio que ralentizan el despliegue.