Conferencia Goldman Sachs Communacopia + Technology 2026 de Alphabet Inc. Class C Capital Stock

Thomas. Gracias, Eric. Google Cloud es la división empresarial de Alphabet.

Tomamos los productos que desarrolla Google y los ofrecemos a pequeñas y grandes empresas, así como a gobiernos de todo el mundo. Durante los últimos trimestres, hemos seguido observando un sólido crecimiento de nuestro negocio. Estamos ganando nuevos clientes aproximadamente al doble de velocidad que hace un año, profundizando nuestra relación con los clientes actuales, captando participación de mercado y, como resultado, aumentando tanto los ingresos como la utilidad operativa. La clave es que tenemos productos altamente diferenciados y seguimos siendo el único proveedor que ofrece soluciones propias en toda la pila tecnológica. Ofrecemos nuestros propios aceleradores y, a medida que crece la demanda de entrenamiento, inferencia y cómputo, vemos que muchos clientes nos eligen para su infraestructura.

Además, desarrollamos nuestro propio modelo de frontera, y hemos observado un fuerte crecimiento de Gemini tanto en grandes empresas como en pequeñas empresas y pequeñas y medianas empresas. Cada vez más, las organizaciones quieren conectar la IA con sus sistemas internos y quieren hacer tres cosas con ellos: comprender los datos, proteger su empresa y automatizar procesos o flujos de trabajo dentro de la organización. En toda nuestra cartera, tenemos fortalezas en la gestión de datos, y combinamos nuestra trayectoria en gestión de datos con productos como BigQuery y herramientas de aprendizaje automático. Conectamos la IA con eso. De la misma manera, conectamos la IA con nuestra cartera de seguridad para ayudar a las personas con la defensa, y ofrecemos un conjunto de aplicaciones que abarca desde herramientas de colaboración como Google Workspace hasta aplicaciones específicas para cada sector. ¿Qué valor tiene contar con esta cartera diversificada?

En primer lugar, nos permite participar en muchos mercados grandes, cada uno con segmentos de mercado total direccionable de gran tamaño. En segundo lugar, a medida que evoluciona la monetización de la IA, nos permite diversificar y captar ingresos y participación en todas las modalidades. Algunas personas nos eligen por el silicio, otras usan nuestros modelos y otras nuestras plataformas de datos; así diversificamos las fuentes de ingresos que captamos. En tercer lugar, como las organizaciones quieren que todo esto funcione en conjunto, nuestros productos se diferencian en calidad, rendimiento y costo. Hoy tenemos más de 17 líneas de productos, cada una con más de $1 billion. Están creciendo rápidamente y eso demuestra la diversificación que tenemos. Hemos observado un crecimiento interanual de más de 2x en la adquisición de nuevos clientes y también un crecimiento de 2x, tanto frente al trimestre anterior como interanual, en los contratos de más de $100 million; es decir, contratos grandes.

Cuando un cliente se compromete con nosotros, por ejemplo, por $100, normalmente gasta más de 50% por encima de esa cifra. Eso refleja la adopción y el crecimiento que estamos observando en nuestra base de clientes. Ahora veamos brevemente cada parte. En el nivel de infraestructura, incluso esta mañana se publicó un artículo que mostraba los beneficios de costo total de propiedad de nuestro propio silicio. Ofrecemos la mejor infraestructura de cómputo para IA y tres tipos de silicio: GPU de Nvidia, nuestras propias unidades de procesamiento tensorial y, cada vez más, a medida que los modelos generan código y necesitan ejecutarlo, también ofrecemos nuestros propios procesadores Arm para hacerlo. Ofrecemos un rendimiento por precio 2.7 veces mejor para el entrenamiento, 80% mejor para la inferencia y 30% mejor para las CPU. Todo eso nos permite diferenciar nuestra cartera de la de otros proveedores.

Nos permite ofrecer soluciones a los mercados financieros y de capitales. Por ejemplo, muchos fondos de cobertura y Deutsche Börse nos utilizan. Así que, además de los laboratorios, empresas de mercados de capitales, computación de alto rendimiento y compañías como Pfizer, también nos utilizan varias organizaciones gubernamentales; por ejemplo, la Genesis Mission del gobierno de EE. UU. en el área de energía, para computación de alto rendimiento, y, por supuesto, también varios laboratorios. Nuestra infraestructura nos da ahora tres ventajas importantes. En primer lugar, son productos altamente diferenciados en mercados grandes. En segundo lugar, nos permiten optimizar el costo de nuestros productos en el silicio. Por eso codiseñamos nuestros productos de principio a fin.

Cuando lanzamos algo como Gemini 3.8 Flash y la gente pregunta: «¿Cómo es que ustedes son 2x mejores que cualquier otro en el mercado en inferencia por dólar?», la respuesta son nuestros tokens: inteligencia real por dólar. Es porque podemos optimizar toda esa pila. En tercer lugar, nos permite respaldar distintos modelos de negocio, todos con un sólido rendimiento del capital invertido. El tamaño de nuestro negocio de aceleradores, nuestro negocio de TPU, es más del doble que el del siguiente proveedor de nube a hiperescala más grande. En segundo lugar, nuestro periodo de recuperación de la inversión en servidores de IA, en conjunto, es inferior a dos años, y en nuestro propio silicio es la mitad. Así que tenemos un periodo de recuperación sólido y la mayoría de nuestros contratos de infraestructura, es decir, el valor total de los contratos de infraestructura, son contratos de largo plazo con compromisos a cinco años.

En esta plataforma, la gente ha empezado a usar modelos para ejecutar tareas, más allá de limitarse a responder preguntas o conversar. Se le da un objetivo al modelo, y a eso se le llama agente; al agente se le asigna un objetivo. Desglosa ese objetivo, usa un conjunto de herramientas para conectarse con una empresa y ejecutarlo por usted, y le devuelve una respuesta final. Nuestra plataforma se llama Gemini Enterprise. La usan más de 90% de las empresas de Fortune 100 y miles de pequeñas empresas. Se usa de una manera muy específica. La gente quiere usarla como agente de razonamiento. Desglosa el plan, comprende los pasos necesarios, razona sobre ellos y los ejecuta. Usa un agente de razonamiento para comprender toda la información de la empresa y luego automatizar ese proceso de trabajo. Cuando lo hace, se necesitan controles sólidos.

¿Qué tipo de controles? A las empresas les preocupa la seguridad. Les preocupa la auditoría de lo que hacen estos agentes. Quieren gestionar los costos y fijar límites presupuestarios. Contamos con todos esos controles y permitimos que la gente use el modelo adecuado para cada tarea. No siempre hay que usar el modelo más costoso, lo que permite ahorrar mucho dinero. Tenemos clientes de distintos sectores, como el de seguros; Signal Iduna es la mayor aseguradora de Alemania. La usan para analizar reclamaciones y suscripción de seguros. PepsiCo la usa para planificar la oferta y la demanda, Macy's para el comercio minorista, y hay toda una variedad de empresas que la utilizan. Ahora, sobre esta infraestructura también estamos desarrollando soluciones específicas para cada sector, basadas en esta plataforma fundamental. ¿Qué hacen estas soluciones específicas para cada sector? Hacen las tres cosas importantes para las que la gente quiere usar agentes.

Ayudarme a comprender mis datos, protegerme de las amenazas de ciberseguridad y transformar mis aplicaciones y procesos. Para cada una de estas necesidades, reunimos una pila de capacidades. Piense, por ejemplo, que trabaja en PepsiCo, está elaborando un plan de demanda y quiere modelar el pronóstico. Lo primero que necesita saber es: ¿dónde están todos mis datos? Ofrecemos una plataforma que almacena y gestiona muchos datos, y que puede conectarse con otras nubes para obtenerlos. En segundo lugar, dígame cuáles de mis distintos productos están creciendo, en qué países y según qué métricas. ¿Se trata de ingresos? ¿De inventario? ¿Qué está creciendo? Necesita algo llamado catálogo que le dé las definiciones de esos elementos. Luego necesita ejecutar un modelo de aprendizaje automático para hacer el cálculo del pronóstico y presentar la respuesta.

Lo hacemos muy bien. Por ejemplo, nuestro costo de ejecución de estos modelos de aprendizaje automático es 2.5 veces mejor que el del número uno de la industria. En segundo lugar, lo hacemos con mucha más precisión porque las definiciones de las métricas financieras que analiza Pepsi están en el catálogo. Lo mismo ocurre desde el punto de vista de la seguridad. Cuando el riesgo cibernético aumenta debido a las amenazas de los modelos de IA, hay dos cosas que les importan a las personas. ¿Con qué rapidez pueden detectar vulnerabilidades y con qué rapidez pueden corregirlas? Lo hacemos de la misma manera: conectando la IA con nuestra plataforma Wiz. Wiz le ofrece las mismas capacidades. Le ayuda a definir cuáles de sus aplicaciones necesitan protección. ¿Cuáles son de alto riesgo? ¿Se han visto comprometidas? Ayúdeme a corregirlas y luego a comprobar que realmente haya solucionado el problema.

Hacemos lo mismo en diversos ámbitos de aplicaciones. No solo estamos creando una plataforma base; también la integramos en los flujos de trabajo centrales de una empresa para ayudar a las personas a comprender su información, modernizar sus procesos y protegerse. En primer lugar, estas soluciones nos permiten llevar la inversión que estamos haciendo en Gemini a muchos más mercados. En segundo lugar, nos ayudan a ampliar la frontera. Si observan la frontera, los grandes desafíos son: ¿pueden darle al modelo nuevas habilidades, como hacer pronósticos o planificar a largo plazo? ¿Pueden ayudar al modelo a comprender datos privados? ¿Pueden ayudar al modelo a comportarse de acuerdo con las barreras de seguridad? Esto nos permite ampliar esa frontera.