En muchas startups de habla hispana hay una obsesión sana por el runway, el crecimiento mensual y el tamaño del equipo. Pero hay una pregunta incómoda que casi nadie responde con precisión: ¿cuánto cuesta realmente atender a un cliente cuando se terminan los créditos de la nube?
La conversación en el podcast Equity de TechCrunch con Darren Mowry, vicepresidente global de startups en Google Cloud, es un recordatorio elegante de que la luz de alarma ya está encendida para muchas compañías de IA. No se trata solo de la estrategia comercial de Google, sino de un cambio de fase en el boom de la inteligencia artificial. En este análisis veremos qué implica para fundadores en Europa y Latinoamérica, cómo se distorsionan los incentivos con los créditos en la nube y qué decisiones hay que tomar ahora, no después de la próxima ronda.
La noticia en pocas líneas
Según el podcast Equity de TechCrunch, la presentadora Rebecca Bellan entrevistó recientemente a Darren Mowry, vicepresidente de Google Cloud responsable del área global de startups, en un episodio de unos 30 minutos publicado a mediados de febrero de 2026.
El diálogo gira en torno a la presión que sufren los fundadores para lanzar productos basados en IA cada vez más rápido, en un contexto de financiación más dura, costes crecientes de infraestructura y mayores exigencias de los inversores para ver tracción real en etapas tempranas. TechCrunch subraya que los créditos en la nube, el acceso a GPUs y los modelos fundacionales listos para usar han abaratado mucho la entrada, pero que esas primeras decisiones de arquitectura pueden volverse problemáticas cuando se agotan las subvenciones y llegan las facturas completas.
Mowry comenta lo que Google Cloud está observando en el ecosistema emprendedor, cómo compite para atraer startups de IA a su plataforma y qué deberían tener en cuenta los equipos al pasar del prototipo al despliegue en producción.
Por qué importa
Esta discusión expone la contradicción central de la receta startup de los últimos años: se empuja a los equipos a moverse lo más rápido posible con IA, pero su supervivencia depende de lo eficientes que sean en el uso de la infraestructura. Velocidad y eficiencia no siempre van de la mano.
Los grandes beneficiados son los hiperescaladores. Google Cloud, al igual que AWS y Azure, utiliza créditos, acceso a GPUs y programas “para startups” como herramienta de adquisición de clientes. Una vez que tu arquitectura depende de sus bases de datos gestionadas, plataformas de ML, almacenes vectoriales y sistemas de observabilidad, la gravedad de ese proveedor se vuelve difícil de romper. Los créditos no son filantropía, son un descuento inicial a cambio de años de dependencia.
Los perjudicados son los fundadores que confunden una subvención temporal con economía unitaria sostenible. Muchas startups de IA presumen de crecimiento en ingresos mientras esconden márgenes brutos que ningún fondo serio aceptaría en etapas avanzadas. Cuando por fin se enciende la luz de alarma —normalmente alrededor de una Serie A o ante un consejo de administración incómodo—, no es raro descubrir que cada nuevo cliente destruye valor una vez que se reparten correctamente los costos de la nube.
La consecuencia inmediata es clara: la arquitectura de infraestructura deja de ser un tema puramente técnico y se convierte en estrategia de negocio. CEO, CTO y CFO necesitan un lenguaje común sobre FinOps, localización de datos, opciones de despliegue de modelos y términos contractuales. Que un ejecutivo de Google Cloud lleve este mensaje a un podcast masivo sobre startups es significativo: la estrategia de nube ya forma parte del “ABC” de cualquier fundador, tanto en Madrid como en Ciudad de México.
El contexto más amplio
Lo que se habla en Equity encaja en varias tendencias de fondo.
1. La resaca de la infraestructura de IA. Tras dos años de euforia —“pega un LLM a todo y ya veremos mañana”—, llega el ajuste de cuentas. Muchas startups generativas destinan entre un 60 % y un 80 % de sus ingresos a la nube, especialmente si consumen modelos propietarios vía API. Varias empresas de IA muy visibles han reconocido públicamente que los costes de infraestructura son el principal freno para alcanzar rentabilidad y ofrecer precios competitivos.
2. Ola de FinOps y movimientos fuera de la nube pública. A medida que muere el mantra de “crecer a cualquier precio”, la “crecimiento eficiente” domina las conversaciones. Equipos de FinOps, rediseño de arquitecturas, optimización agresiva de uso y, en algunos casos, repatriación parcial de cargas de trabajo fuera de los hiperescaladores ganan peso. Para startups tempranas no suele tener sentido abandonar por completo la nube pública, pero sí aplicar el principio de “nube mínima necesaria”: servicios gestionados solo donde aportan ventaja real; el resto, lo más barato y portable posible.
3. Guerra de plataformas en la capa de IA. El esfuerzo de Google Cloud por seducir a startups con créditos, GPUs y modelos fundacionales refleja estrategias similares de AWS y Azure. El campo de batalla ya no es solo la máquina virtual; es la experiencia de desarrollo: bases de datos vectoriales gestionadas, pipelines de entrenamiento, herramientas de evaluación y seguridad, hardware especializado (como TPUs) y plataformas de fine‑tuning. Quien se convierta en el “hogar natural” de los equipos de IA se quedará con años de consumo recurrente de alto margen.
Históricamente no es la primera vez que vemos este patrón. A principios de la década de 2010, los créditos de AWS impulsaron una generación de SaaS que más tarde tuvo que embarcarse en dolorosos proyectos de optimización de costes. La diferencia ahora es que las cargas de IA son más volátiles, manejan datos más sensibles y están mucho más expuestas a regulación, lo que hace que las malas decisiones iniciales sean aún más caras de corregir.
El ángulo europeo e hispanohablante
Para startups europeas y latinoamericanas, la metáfora de la luz de alarma es especialmente pertinente.
En Europa, las rondas suelen ser más pequeñas que en EE. UU., y en América Latina la financiación es todavía más escasa y cara. Eso deja muy poco margen para errores caros en infraestructura: unos cientos de miles de euros o dólares en GPUs sobredimensionadas o en llamadas de API ineficientes pueden significar varios meses menos de runway para un equipo en Barcelona, Bogotá o Buenos Aires.
Además, la regulación pesa. En la UE, el RGPD ya condiciona dónde y cómo pueden procesarse los datos, y la futura Ley de IA añadirá requisitos de documentación, gobernanza y, en algunos casos, localización de datos y modelos. En América Latina, aunque el marco es más fragmentado, varios países han aprobado leyes de protección de datos inspiradas en el modelo europeo. Todo esto complica la decisión de nube: no basta con elegir el centro de datos más barato, hay que pensar en residencia de datos, soberanía digital y capacidad de auditoría del proveedor.
Europa cuenta además con alternativas propias: OVHcloud, Scaleway, Hetzner, proveedores nórdicos y operadores como Deutsche Telekom ofrecen infraestructuras más alineadas con las exigencias regulatorias europeas. Para muchas cargas de trabajo —especialmente las que no son entrenamiento intensivo de modelos— pueden reducir de forma significativa los costes y el riesgo legal.
Para el mundo hispanohablante hay otra capa: la distancia física a los grandes centros de datos de IA. Muchas startups latinoamericanas terminan ejecutando sus modelos en regiones de EE. UU. o Europa, con latencias y costes de salida de datos que no siempre se calculan bien al principio. Incorporar desde ya una estrategia de regiones, cachés, edge y posibles proveedores locales será clave para mantener márgenes sanos.
Mirando hacia adelante
En los próximos 12 a 24 meses, la estrategia de nube dejará de ser un apéndice técnico y pasará al centro de las conversaciones con inversores.
Es probable que veamos tres movimientos claros:
FinOps desde el día uno. Cada vez más startups de IA llevarán un panel sencillo pero contundente: coste de nube por cliente, por funcionalidad clave y, en particular, “coste de IA” como porcentaje de los ingresos. Será tan importante como el MRR o el churn.
Ofertas para startups más transparentes. A medida que circulen historias de lock‑in doloroso, los grandes proveedores se verán obligados a aclarar mejor sus programas: qué compromisos mínimos hay detrás de ciertos descuentos, cuánto cuesta realmente sacar datos de la plataforma y cuánto control tiene el cliente sobre su arquitectura.
Fundadores con alfabetización en infraestructura. Los equipos que destaquen combinarán visión de producto, sensibilidad de mercado y comprensión básica de GPUs, pipelines de datos, seguridad y contratos. No se trata de que el CEO sea DevOps, sino de que entienda dónde es aceptable casarse con un proveedor y dónde hay que preservar la opción de cambiar.
Los riesgos son obvios: algunas startups recortarán en exceso y descuidarán la fiabilidad o la seguridad; otras se perderán en arquitecturas multi‑cloud demasiado complejas para su tamaño. También puede aparecer un nuevo frente regulatorio en Europa contra el poder de mercado de los hiperescaladores, añadiendo incertidumbre.
Pero el mayor peligro es la inercia: ver la luz de alarma encendida y decidir “ya la revisaremos tras la próxima ronda”. En el clima actual, esa ronda puede tardar mucho más de lo previsto… o no llegar nunca.
En resumen
El empuje de Google Cloud para conquistar startups, reflejado en el podcast de TechCrunch, no es altruismo; es la siguiente fase de las guerras de la nube en plena era de la IA. Si tratas los créditos como dinero gratis en lugar de como una subvención temporal, estás construyendo un modelo de negocio sobre arena. La cuestión clave no es solo qué nube eliges, sino con qué consciencia diseñas tu dependencia de cualquier proveedor. ¿Has hecho ya tu propia “revisión mecánica” de la economía real de tu infraestructura?
