Google reúne el 48% de las plataformas primarias de IA en producción: más del doble que OpenAI
El 48% de las empresas que corren IA en producción nombra a una plataforma de Google —Gemini o Google Cloud— como su plataforma primaria, según la encuesta VB Pulse de agosto de VentureBeat Intelligence sobre 109 responsables de compra tecnológica en organizaciones de 100 empleados o más. La cifra duplica la cuota de OpenAI (22%) y casi cuadruplica la de Microsoft Azure (13%).
El dato importa porque en la muestra analizada (68 organizaciones con IA en producción) Google es la única empresa con un producto cerca de la cima tanto en modelos como en infraestructura cloud: Gemini aparece en el 53% de los entornos productivos (contra el 56% de OpenAI) y Google Cloud en el 34% (contra el 37% de Azure). Las diferencias en cada categoría individual son demasiado estrechas para declarar un ganador, pero combinadas producen un dominio claro cuando se pregunta por la plataforma principal.
Por qué Google lidera donde OpenAI y Azure no pueden
El patrón que revela la encuesta es estructural, no coyuntural. Comprar modelos y cloud del mismo proveedor simplifica contratos, reduce la fricción de mover datos y unifica la facturación —algo que pesa especialmente en compras corporativas, donde los equipos financieros penalizan la fragmentación. OpenAI ofrece modelos competitivos pero no tiene una nube empresarial comparable; Azure, al revés, tiene la nube pero depende de OpenAI como partner externo para sus modelos insignia.
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👥 Probar 7 díasEn abril de 2026, según TechRepublic, Google Cloud Next ’26 consolidó ese doble papel con el lanzamiento de Gemini Enterprise Agent Platform, que unifica acceso a modelos, desarrollo de agentes, orquestación, despliegue y gobierno en una sola oferta. La consecuencia se ve en los datos: 65% de los encuestados usa al menos una plataforma de Google en producción, contra 56% de OpenAI y 37% de Azure.
El dato incómodo: 80% de las empresas usa sus GPUs a la mitad o menos
El hallazgo más relevante para los founders que están dimensionando su infraestructura propia no es quién lidera el mercado, sino cuán mal se está usando el hardware. Entre las empresas que dieron una cifra de utilización, el 80% reporta que sus GPUs o aceleradores están al 50% de capacidad o por debajo; el 40% del total dice que al 25% o menos. Es decir, cuatro de cada cinco empresas no aprovechan ni la mitad de su hardware, y dos de cada cinco no llegan ni al cuarto de capacidad.
La implicación es directa: comprar GPUs o reservar capacidad dedicada sin tener claro el perfil de uso es la forma más rápida de quemar caja. Los aceleradores cuestan lo mismo encendidos que apagados, y un cluster al 25% de utilización significa que tres de cada cuatro dólares invertidos en hardware no están generando trabajo útil. La propia encuesta lo compara con un estudio de telemetría de Cast AI de 2026, que midió 5% de utilización promedio en clusters de Kubernetes —las dos cifras no son directamente comparables, pero van en la misma dirección.
Las nubes especializadas para IA son la próxima frontera
El 35% de los encuestados dice que la categoría de infraestructura que más probablemente evaluará en los próximos 12 meses son las nubes especializadas en IA: proveedores como CoreWeave, Lambda, Crusoe y Nebius. Es el único segmento donde la mayoría espera «hacer más», no «hacer menos»: 52% de los que respondieron a esa pregunta anticipa aumentar su uso, contra 35% de los hyperscalers tradicionales.
El contexto ayuda a entender por qué. Según un análisis de Crypto Briefing, los proveedores neocloud como CoreWeave y Nebius ofrecen instancias de GPU entre 60% y 70% más baratas que los hyperscalers tradicionales. CoreWeave reportó ingresos de US$2.575 millones en el segundo trimestre de 2026 (112% más interanual) y una cartera de ingresos comprometida de US$104.000 millones (246% más). Nebius, por su parte, cerró acuerdos con Microsoft por más de US$19.400 millones, incluyendo más de 100.000 chips Nvidia GB300, según el mismo análisis.
No es solo una cuestión de precio. La encuesta muestra que solo el 11% de los compradores nombra el costo por millón de tokens como factor decisivo, frente al 40% que prioriza la integración con su stack cloud o de datos. La batalla por la infraestructura de IA no se ganará bajando el precio de lista, sino haciendo que la nube encaje con lo que la empresa ya tiene.
El ROI de la IA: una brecha de dos a uno entre quien decide y quien ejecuta
Entre los decisores finales de compra, el 64% afirma que su organización rastrea el retorno de la inversión en infraestructura de IA de forma rigurosa; entre el resto de los encuestados, solo el 34%. La brecha se repite desde julio y se sostiene incluso descontando a quienes ya corren IA a escala.
Lo que sugiere el dato: las decisiones de compra de IA se están tomando sobre estimaciones, no sobre métricas. Quienes reportan que sí rastrean el ROI también califican mejor a su plataforma —4,24 sobre 5 en relación calidad-precio contra 3,50 del resto—, aunque la encuesta no puede determinar si medir mejora la percepción o si la satisfacción lleva a medir con más rigor.
Qué significa esto para tu startup
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Construye donde está tu cliente, no donde está el benchmark. Si vendes a empresas grandes en mercados donde Google Cloud ya es la plataforma principal —y la encuesta sugiere que lo es en 48% de los casos con IA en producción—, alinear tu arquitectura con GCP reduce el tiempo de venta y el coste de integración. Si tu mercado es developer-first, OpenAI sigue siendo el referente de uso aunque no de plataforma principal.
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No compres GPUs antes de tiempo. El 80% de las empresas con IA en producción opera sus aceleradores a la mitad o menos de capacidad. Modelos como API (vía OpenAI, Gemini o hyperscalers) o nubes especializadas (CoreWeave, Lambda, Crusoe) permiten escalar con menos capital upfront. Los datos muestran que incluso los que compraron hardware no lo aprovechan.
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Mide el retorno desde el día uno. El 64% de los decisores finales rastrea el ROI de su IA de forma rigurosa; solo el 34% del resto lo hace. Si tu startup depende de convencer a una persona con poder de compra, llegar con un dashboard de impacto real (ingresos atribuidos, horas ahorradas, NPS mejorado) te separa del grueso de competidores que llegan con una demo.
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Evalúa nubes especializadas para cargas específicas. Si tu producto hace inferencia pesada, entrenamiento puntual o burst capacity, los neoclouds (60-70% más baratos en instancias de GPU, según Crypto Briefing) son ya una alternativa real al hyperscaler. El 35% de empresas grandes ya los está mirando para los próximos 12 meses: si tu startup resuelve algo en esa cadena, el momento de entrada es ahora.
Fuentes
- AI infrastructure and compute: 48% of organizations running AI in production name a Google platform as their primary AI platform (fuente original)
- Neoclouds gain leverage over major cloud providers for Nvidia servers – Crypto Briefing
- Google’s Biggest Announcements of 2026: Gemini, Android 17, and More – TechRepublic
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