La inteligencia artificial volvió a marcar la agenda tecnológica entre el 20 y el 24 de julio de 2026. Alphabet atribuyó buena parte de su crecimiento a la adopción de sus servicios de IA, NVIDIA cerró un acuerdo estratégico con Amkor para ampliar el encapsulado avanzado en Estados Unidos y compañías como ServiceNow, Intel o Texas Instruments confirmaron que la inversión en centros de datos ya beneficia a muchas más empresas que los grandes fabricantes de GPU.
Las claves de la semana de la IA en 30 segundos
- Alphabet alcanzó 119.800 millones de dólares de ingresos y confirmó un nuevo entrenamiento a gran escala para Gemini.
- Amkor y NVIDIA firmaron un acuerdo plurianual de 1.500 millones para encapsulado avanzado en Estados Unidos.
- ServiceNow elevó un 24,5 % sus ingresos por suscripción y defiende su papel como plataforma para gestionar agentes.
- La demanda de centros de datos también impulsa chips analógicos, redes y software empresarial.
- El avance de OpenAI añade presión sobre compañías tradicionales de automatización como UiPath.
La fotografía de la semana muestra una industria que ha dejado atrás la fase en la que casi todo el gasto se concentraba en comprar aceleradores. Las empresas necesitan ahora redes, memoria, encapsulado, alimentación eléctrica, refrigeración, software de gestión y herramientas para integrar agentes en sus procesos.
Ese reparto del gasto explica por qué la IA aparece en resultados de compañías tan diferentes como Google, ServiceNow, Texas Instruments, Nokia o Amkor. También ayuda a entender la inquietud de algunos inversores ante proveedores de software que podrían quedar expuestos si los desarrolladores de modelos ofrecen directamente funciones de automatización empresarial.
Alphabet convierte la IA en crecimiento para Google Cloud y el buscador
Alphabet cerró el segundo trimestre de 2026 con unos ingresos de 119.800 millones de dólares, un 24 % más que en el mismo periodo del año anterior. Fue el duodécimo trimestre consecutivo con crecimiento de doble dígito para la matriz de Google.
La compañía señaló que sus inversiones en inteligencia artificial están influyendo en prácticamente todas sus áreas. Los ingresos del buscador y otros servicios relacionados crecieron un 17 %, mientras que la publicidad de YouTube avanzó un 13 %.
Google Cloud registró uno de los comportamientos más destacados del trimestre, con un crecimiento del 82 %. La división se beneficia de la demanda de infraestructura, modelos generativos, herramientas de desarrollo y servicios empresariales construidos alrededor de Gemini.
Sundar Pichai explicó durante la presentación de resultados que Google había comenzado su proceso de preentrenamiento más ambicioso hasta la fecha. La compañía no detalló públicamente todos los aspectos técnicos del modelo, aunque las referencias durante la conferencia apuntaron a la siguiente generación de Gemini.
El anuncio confirma que la carrera por entrenar modelos mayores continúa, pese al creciente interés por mejorar la eficiencia, reducir costes de inferencia y construir sistemas capaces de utilizar herramientas durante tareas prolongadas.
Google cuenta además con una ventaja que pocos rivales pueden replicar: controla buena parte de las capas necesarias para desplegar inteligencia artificial. Diseña sus propios aceleradores TPU, opera centros de datos, desarrolla modelos, distribuye servicios cloud y puede integrar las nuevas funciones en productos con miles de millones de usuarios.
Esa integración permite que la inversión en IA tenga varias vías de retorno. Gemini puede reforzar Google Cloud, introducirse en Workspace, mejorar el buscador y alimentar herramientas para desarrolladores sin depender exclusivamente de una API de pago.
NVIDIA y Amkor llevan la batalla de la IA al encapsulado avanzado
El acuerdo entre NVIDIA y Amkor Technology fue otro de los movimientos relevantes de la semana. Ambas empresas anunciaron una alianza plurianual para desarrollar tecnologías de encapsulado y prueba destinadas a futuras plataformas de inteligencia artificial y computación acelerada.
El acuerdo tiene un valor anunciado de 1.500 millones de dólares e incluye un pago anticipado de NVIDIA para respaldar la ampliación de la capacidad estadounidense de Amkor.
El encapsulado avanzado se ha convertido en una de las áreas más importantes de la industria de semiconductores. Los aceleradores modernos ya no dependen de una única pieza de silicio, sino que combinan varios chips, memoria de alto ancho de banda e interconexiones dentro del mismo conjunto.
Esta arquitectura permite construir procesadores más complejos, pero también añade dificultades de fabricación. Los distintos componentes deben comunicarse con baja latencia, soportar un consumo eléctrico elevado y disipar una cantidad creciente de calor.
NVIDIA busca asegurar capacidad en una parte de la cadena donde la oferta ha resultado limitada durante el auge de la IA. Amkor, por su parte, podrá ampliar sus instalaciones estadounidenses y reforzar su posición frente a otros especialistas asiáticos en ensamblaje y prueba de semiconductores.
La operación también responde al interés de Estados Unidos por disponer de una cadena de suministro más completa dentro de su territorio. Fabricar obleas en el país aporta una autonomía limitada cuando buena parte del encapsulado avanzado continúa realizándose en Asia.
| Capa de la infraestructura de IA | Empresas beneficiadas |
|---|---|
| Aceleradores y CPU | NVIDIA, AMD, Intel |
| Encapsulado y pruebas | Amkor, TSMC y otros proveedores especializados |
| Chips analógicos y alimentación | Texas Instruments, STMicroelectronics |
| Redes para centros de datos | Nokia y fabricantes de Ethernet y óptica |
| Cloud y modelos | Google, Oracle, Microsoft |
| Gestión de procesos y agentes | ServiceNow, Salesforce, SAP, IBM |
ServiceNow crece mientras la IA amenaza con reordenar el software empresarial
ServiceNow registró 3.987 millones de dólares de ingresos totales en el segundo trimestre, un 24 % más que un año antes. Los ingresos por suscripción alcanzaron 3.877 millones, con un crecimiento del 24,5 %.
La compañía intenta presentarse como la capa desde la que las empresas pueden gobernar sus procesos, automatizaciones y agentes, incluso cuando estos proceden de diferentes proveedores.
Este planteamiento responde a una preocupación creciente en el mercado. Los modelos generativos ya pueden redactar documentos o resumir información, pero también empiezan a ejecutar tareas, consultar aplicaciones y modificar registros. Esa evolución acerca a empresas como OpenAI, Google y Anthropic a funciones que tradicionalmente ofrecían las plataformas de automatización.
La presión quedó reflejada en la caída bursátil de UiPath tras la presentación de nuevas herramientas empresariales de OpenAI. La reacción del mercado no demuestra que estas soluciones vayan a reemplazar inmediatamente a los proveedores existentes, pero muestra la incertidumbre sobre qué parte del software corporativo seguirá necesitando una aplicación independiente.
UiPath ha construido su negocio alrededor de la automatización robótica de procesos, conocida como RPA. Sus herramientas reproducen acciones humanas dentro de aplicaciones empresariales, especialmente en sistemas antiguos que no cuentan con integraciones modernas.
Los agentes de IA prometen realizar parte de esas tareas con instrucciones en lenguaje natural y una mayor capacidad para adaptarse a cambios. Sin embargo, todavía deben resolver problemas de fiabilidad, permisos, trazabilidad y cumplimiento antes de actuar de forma autónoma sobre procesos críticos.
ServiceNow intenta ocupar precisamente ese espacio de control. Su propuesta no consiste únicamente en ofrecer agentes, sino en registrar qué hacen, qué sistemas pueden consultar y qué aprobaciones necesitan.
La demanda de IA se extiende a chips que no entrenan modelos
Texas Instruments presentó unos ingresos trimestrales de 5.460 millones de dólares, un 23 % más interanual. La compañía no fabrica GPU para entrenar grandes modelos de lenguaje, pero sus componentes analógicos son necesarios en servidores, sistemas de alimentación y equipamiento industrial.
Los centros de datos necesitan convertir, regular y distribuir grandes cantidades de electricidad. Cada nuevo rack de aceleradores incorpora numerosos componentes dedicados a controlar voltajes, medir temperaturas y proteger el hardware.
El mismo efecto beneficia a fabricantes de sensores, controladores, conectividad y equipos de red. STMicroelectronics también comunicó un crecimiento de sus ventas, mientras Nokia destacó la demanda relacionada con redes para centros de datos de inteligencia artificial.
Este comportamiento amplía la base de empresas beneficiadas por el ciclo inversor. Durante los primeros meses del auge la atención se concentró en NVIDIA y los fabricantes de memoria de alto ancho de banda. Ahora el gasto alcanza también las infraestructuras necesarias para conectar y alimentar esos sistemas.
La expansión no garantiza que todas las compañías mantengan el mismo ritmo. La inversión de los grandes proveedores cloud continúa muy concentrada y una reducción de sus presupuestos podría trasladarse rápidamente a buena parte de la cadena.
Oracle refuerza su posición en defensa con un contrato multimillonario
Oracle obtuvo además un acuerdo empresarial de software con el Departamento de Defensa de Estados Unidos cuyo valor máximo se aproxima a 7.000 millones de dólares durante diez años.
El contrato cubre el uso de tecnologías Oracle instaladas en las propias infraestructuras del departamento. Su importancia va más allá de la inteligencia artificial, aunque refuerza la presencia de la empresa en un cliente que está aumentando sus inversiones en cloud, análisis de datos y sistemas automatizados.
Los organismos públicos estadounidenses buscan simplificar licencias, consolidar proveedores y disponer de una base tecnológica común para diferentes ramas de las Fuerzas Armadas. Oracle combina en este terreno bases de datos, aplicaciones empresariales, infraestructura cloud y servicios preparados para cargas sensibles.
Salesforce también logró un contrato de hasta 1.600 millones de dólares con el Departamento de Asuntos de Veteranos. Ambas operaciones muestran el peso creciente de la Administración estadounidense como comprador de plataformas de datos y automatización.
La contratación pública será uno de los grandes mercados para la IA empresarial, pero sus despliegues avanzarán con requisitos más estrictos que los proyectos comerciales. La protección de información clasificada, la residencia del dato, la supervisión humana y la capacidad de auditar decisiones condicionarán la adopción.
La IA ya afecta al empleo y a la estructura de las empresas
El avance de la inteligencia artificial también está modificando la organización interna de algunas compañías. monday.com anunció una reducción cercana al 20 % de su plantilla dentro de una reestructuración orientada a su transición hacia una plataforma centrada en IA.
La empresa elevó al mismo tiempo sus previsiones de margen operativo, lo que muestra cómo la adopción de inteligencia artificial se mezcla con los objetivos tradicionales de reducción de costes y mejora de rentabilidad.
No puede afirmarse que todas las salidas respondan directamente a la automatización. Las reorganizaciones suelen incluir cambios comerciales, duplicidades y ajustes realizados tras años de contratación acelerada.
Aun así, el mensaje enviado al mercado resulta claro: las compañías de software quieren demostrar que pueden incorporar agentes y modelos generativos sin aumentar sus estructuras al mismo ritmo que los ingresos.
La situación plantea un reto para las empresas que venden herramientas de productividad. Deben invertir en nuevos productos mientras protegen negocios que podrían verse alterados por esos mismos avances.
De los modelos a toda la infraestructura de inteligencia artificial
Los resultados y acuerdos de la semana muestran una industria cada vez más amplia. Entrenar un modelo avanzado exige mucho más que comprar GPU.
Hace falta fabricar y encapsular chips, desplegar redes de alta velocidad, alimentar los servidores, gestionar los datos y conectar los agentes con los procesos internos de cada empresa.
Alphabet representa la integración vertical de esas capas. NVIDIA busca asegurar la capacidad industrial que necesita para seguir creciendo. ServiceNow intenta controlar el trabajo de los agentes dentro de las organizaciones. Texas Instruments y Nokia se benefician de las necesidades físicas de los nuevos centros de datos.
La próxima etapa de la carrera no se decidirá únicamente por cuál sea el modelo con mejores resultados en una clasificación. También dependerá del coste de ejecutar cada consulta, la disponibilidad de infraestructura y la capacidad para convertir los modelos en sistemas fiables que resuelvan tareas reales.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto ingresó Alphabet en el segundo trimestre de 2026?
Alphabet registró 119.800 millones de dólares, un 24 % más que durante el mismo trimestre del año anterior. Google atribuyó parte del crecimiento a la adopción de IA en el buscador y Google Cloud.
¿En qué consiste el acuerdo entre NVIDIA y Amkor?
Es una alianza plurianual de 1.500 millones de dólares para desarrollar y ampliar en Estados Unidos tecnologías de encapsulado y prueba destinadas a futuras plataformas de computación acelerada.
¿Por qué cayó UiPath tras el anuncio de OpenAI?
Los inversores temen que los agentes de los grandes desarrolladores de modelos puedan asumir algunas funciones de automatización empresarial que actualmente ofrecen plataformas especializadas como UiPath.
¿Qué relación tiene Texas Instruments con el auge de la IA?
Sus chips analógicos gestionan alimentación, señales y sensores dentro de servidores y centros de datos. Aunque no entrena modelos, su tecnología forma parte de la infraestructura necesaria para ejecutar estas cargas.
