Google se apunta un tanto con su nuevo modelo de IA y BNP Paribas le sube el objetivo a 420 dólares
BNP Paribas mantiene su recomendación de compra para Google tras el lanzamiento de Gemini 4 Argon, un modelo de inteligencia artificial que compite directamente con OpenAI y Anthropic, y fija un objetivo de precio de 420 dólares.
Google acaba de dar un paso más en la carrera por la inteligencia artificial con el lanzamiento de Gemini 4 Argon, su nuevo modelo más avanzado. El banco francés BNP Paribas, a través de su analista Nick Jones, ha respondido con entusiasmo y mantiene la recomendación de compra para las acciones de Alphabet, fijando un objetivo de precio de 420 dólares. Según los datos presentados, el nuevo modelo ha superado a rivales de peso como Astra de OpenAI y Fable 5.1 y Opus 5.5 de Anthropic en 13 de los 19 tests de rendimiento evaluados, lo que demuestra que la compañía de Mountain View no ha perdido el pulso en un sector donde la competencia es feroz.
Detrás de este avance, Jones destaca dos palancas clave que tiene Google para seguir mejorando sus sistemas: su propia infraestructura de cálculo y su enorme alcance entre los consumidores habituales. De hecho, el analista espera que la compañía lance pronto más versiones de Gemini 4 a distintos precios, adaptadas a diferentes tareas. Una de las apuestas futuras más interesantes podría ser un agente de IA para el usuario final, similar al proyecto Muse que está desarrollando Meta Platforms. Al tener ya a cientos de millones de personas usando los servicios de Google, integrar esa IA en su ecosistema actual le daría una ventaja de distribución difícil de ignorar.
A pesar de los buenos resultados, Google no va a soltar el modelo al público general de golpe. Actualmente, Gemini 4 Argon se está probando con el gobierno de Estados Unidos y con socios selectos del sector cibernético, mientras la empresa trabaja en blindarlo aún más. Este despliegue pausado responde a un retraso en el calendario original: el modelo se esperaba para junio bajo el nombre de Gemini 3.5 Pro, pero la compañía prefiere dedicar más tiempo a pulir su capacidad para escribir código y a endurecer sus sistemas de seguridad. Esta cautela llega justo cuando las acciones de Google han perdido casi un 20 % de su valor desde entonces, ante el temor de que se quede atrás frente a OpenAI y Anthropic.
Por ahora, el modelo ya se usa internamente para programar y mejorar la redacción de documentos. BNP Paribas cree que Google seguirá invirtiendo en esta línea en lugar de verla como un producto puntual. En el mercado, el consenso entre analistas sigue siendo muy optimista: de 24 valoraciones de compra y 4 de mantenimiento en los últimos tres meses, el precio objetivo medio se sitúa en 427,88 dólares, lo que sugiere un potencial de subida del 26,5 % desde los niveles actuales.
El análisis de Salseo
- Qué significa en realidad: El lanzamiento no es solo un hito tecnológico, sino una prueba de que Google está apostando por la seguridad y la precisión en código antes de escalar, lo que diferencia su estrategia de la 'llega y rompe' de algunos rivales y busca evitar fallos costosos cuando el producto llegue a miles de millones de usuarios.
- El porqué detrás: La caída del 20 % en la bolsa refleja el miedo real a que la IA se convierta en un mercado de 'todo o nada'. Google necesita demostrar que puede monetizar sus modelos sin quemar dinero en infraestructura, y los tests con gobiernos y ciberseguridad son su forma de validar la fiabilidad antes de venderlo.
- Implica de cara al futuro y señal a vigilar: El verdadero detonante para el precio de la acción será el anuncio de cuándo y cómo se lanza el agente de IA al consumidor. Si Google logra empaquetar Gemini 4 Argon en servicios que ya usan miles de millones de personas, podría convertir su infraestructura actual en una máquina de suscripciones recurrentes.
- Matiz o lectura contraria: Que un modelo supere benchmarks no garantiza éxito comercial. La IA empresarial y de consumo se mide por la retención de usuarios y el margen de beneficio, no por victorias en tests académicos, por lo que el mercado seguirá escéptico hasta ver ingresos reales y no solo promesas técnicas.