Dit bericht is reeds deze ochtend gebracht en wordt nu herhaald.

Google staat aan de vooravond van Cloud Next 2026 in Las Vegas, dat plaatsvindt van 22 tot en met 24 april. Dit event markeert een duidelijke verschuiving van technologie naar uitvoering.

Wil je alle artikelen kunnen lezen en elke podcast beluisteren? Neem dan een abonnement en krijg toegang tot alle artikelen en de database met duizenden berichten.

Met een keynote op woensdag en een developer keynote op donderdag ligt de focus volledig op generatieve AI, infrastructuur en de opkomst van agentic AI binnen enterprise omgevingen.

■ Cloud Next loopt van 22 tot en met 24 april met key momenten op woensdag en donderdag
■ De focus ligt op AI, infrastructuur, security en enterprise deployment
■ De markt kijkt naar concrete omzet en adoptie in plaats van modelkwaliteit

De context is fundamenteel veranderd. Waar de markt eerder keek naar modelcapaciteiten, draait het nu om bewijs van commerciële waarde. Google moet aantonen dat het zijn AI-stack kan vertalen naar een coherent platform voor bedrijven.

Dit maakt Cloud Next geen klassiek tech event, maar een moment dat vergelijkbaar is met een earnings release zonder dat er cijfers worden gepubliceerd.

Investment view

Wij hebben in februari winst genomen op het aandeel en kijken nu opnieuw naar een instapmoment rond deze belangrijke katalysator. Naast een mogelijke heropbouw van de positie binnen de Free Ride Portfolio, kijken wij nadrukkelijk ook naar een optieconstructie voor de zeer korte termijn om in te spelen op de verwachte volatiliteit rond de keynote en de daaropvolgende aankondigingen.

■ Mogelijke herinstap in het aandeel bij bevestiging van enterprise adoptie
■ Focus op korte termijn optieconstructies rond het event
■ Verwachting van verhoogde volatiliteit rond keynote momenten

■ AI verschuift naar monetisatie en kan marges structureel verhogen
■ Full-stack controle versterkt pricing power en klantbinding
■ Event gedreven volatiliteit creëert kansen via opties

De reden dat dit nieuws positief kan uitwerken, ligt in de positionering van Google als leverancier van een volledig geïntegreerd AI-platform. Het bedrijf zet in op een end-to-end AI Hypercomputer waarin chips, netwerken, data en applicaties samenkomen. Dit vergroot de kans op hogere marges doordat kosten beter controleerbaar worden en klanten sterker worden gebonden aan het ecosysteem.

Infrastructuur en hardware: kapitaalbeslissing voor klanten

Een cruciaal onderdeel is de positionering van eigen hardware tegenover systemen van NVIDIA. Google schuift zijn TPU-lijn, met Ironwood als zevende generatie, richting bredere beschikbaarheid.

Voor klanten is de keuze tussen TPU en GPU geen technische keuze, maar een kapitaalbeslissing. Dit raakt direct aan kostenstructuur en schaalbaarheid van AI-workloads. Google’s strategie om zowel eigen chips als NVIDIA-infrastructuur te ondersteunen is commercieel sterk, omdat het flexibiliteit biedt terwijl het intern marges kan optimaliseren.

AI Hypercomputer en schaalvoordelen

Google zet in op een volledig AI Hypercomputer-concept waarin TPU’s, GPU’s en Arm-systemen samenkomen met opslag en netwerken. Dit maakt het mogelijk om training, inference en reinforcement learning binnen één geïntegreerde omgeving te draaien.

Dit is positief voor de marges. Door controle over de volledige stack kan Google efficiënter opereren en beter sturen op kosten per berekening. Dit wordt vooral belangrijk bij inference, waar prijsdruk en schaal bepalend zijn voor winstgevendheid.

Software en agentic enterprise: het besturingssysteem

Google positioneert zich steeds duidelijker als het besturingssysteem van de enterprise. Met Gemini en Vertex AI wordt de stap gezet van experiment naar productie, waarbij bedrijven AI-agents kunnen inzetten die zelfstandig processen aansturen.

Real-time multimodal toepassingen en de Gemini Live API maken het mogelijk om audio, video en tekst te combineren in operationele workflows. Dit verhoogt het gebruik en daarmee de omzet per klant.

Data, databases en live systemen

BigQuery wordt gepositioneerd als het datafundament voor agentic AI. Data wordt niet langer alleen geanalyseerd, maar direct gebruikt in beslissystemen.

De koppeling met databases zoals Spanner en AlloyDB betekent dat agents direct werken met live systemen. Dit vergroot de afhankelijkheid van het platform en versterkt de lock-in, wat positief is voor lange termijn groei.

Security en agentic SOC

De nadruk op governance en security rond AI-agents is essentieel voor enterprise adoptie. Google integreert AI met security-oplossingen en bouwt richting een agentic SOC-model, waarin beveiliging deels autonoom wordt uitgevoerd.

Dit is positief voor omzet en stabiliteit, omdat securitybudgetten doorgaans minder cyclisch zijn en een belangrijke groeimotor vormen.

Networking en cross-cloud infrastructuur

Google zet sterk in op cross-cloud en distributed cloud oplossingen, inclusief verbeterde service networking via platformen zoals GKE en Cloud Run. Dit maakt het mogelijk om AI-workloads te draaien over meerdere omgevingen.

Dit vergroot de addressable market en maakt Google aantrekkelijker voor grote ondernemingen met complexe IT-structuren.

Developer tooling en adoptie

Met verbeterde tooling en MCP-achtige systemen maakt Google het eenvoudiger voor ontwikkelaars om AI-oplossingen te bouwen en te implementeren. Dit versnelt adoptie en verhoogt het gebruik van de infrastructuur.

Adoptie door developers is een directe driver van omzetgroei, omdat het leidt tot meer toepassingen en hogere consumptie van cloudresources.

Partner ecosystem en commerciële uitvoering

Google legt nadruk op partneroplossingen, klantcases en rendement. Dit is cruciaal voor enterprise sales, waar vertrouwen en bewezen toepassingen doorslaggevend zijn.

Dit onderdeel is neutraal tot licht negatief. De markt verwacht concrete bewijzen van ROI. Als deze ontbreken, kan dit leiden tot teleurstelling ondanks sterke technologie.

Slotvisie

Cloud Next is een beslissend moment voor Google. Het bedrijf heeft een sterke technologische positie en een duidelijke strategie om AI te monetiseren. Tegelijk ligt de lat hoog en moet er bewijs geleverd worden.

Onze visie blijft dat Google één van de best gepositioneerde spelers is binnen AI en cloud. De combinatie van schaal, infrastructuur en integratie biedt structurele voordelen. Wij blijven constructief en kijken naar een hernieuwde positie bij bevestiging van adoptie en monetisatie.

🔵 English version

Google: Cloud Next becomes an earnings-like event without numbers

Google is heading into Cloud Next 2026 in Las Vegas from April 22 to 24, with the main keynote on Wednesday and a developer keynote on Thursday. The focus is firmly on generative AI, infrastructure, security, and the rise of agentic AI in enterprise environments. This event marks a clear shift from technology to execution.

■ Cloud Next runs April 22–24 with key moments on Wednesday and Thursday
■ Focus on AI, infrastructure, security, and enterprise deployment
■ The market is now focused on monetization and adoption rather than model quality

The context has fundamentally changed. The market is no longer evaluating model capabilities but looking for proof of commercial value. Google must demonstrate that its AI stack can translate into a coherent enterprise platform. This makes Cloud Next an earnings-like event without actual financial results.

Investment view

We took profits in February and are now reassessing potential entry points around this key catalyst. In addition to potentially rebuilding a position within the Free Ride Portfolio, we are also evaluating short-term option structures to capture volatility around the keynote and subsequent announcements.

■ Potential re-entry into the stock upon confirmation of enterprise adoption
■ Focus on short-term option strategies around the event
■ Expectation of elevated volatility around keynote timing

■ AI monetization can structurally expand margins
■ Full-stack control enhances pricing power and customer lock-in
■ Event-driven volatility creates tactical opportunities via options

The bullish case is driven by Google’s positioning as a fully integrated AI platform. The company is building an end-to-end AI Hypercomputer combining chips, networks, data, and applications. This increases margin potential by improving cost control and strengthening ecosystem lock-in.

Infrastructure and hardware: a capital allocation decision

A key element is the positioning of Google’s in-house hardware against solutions from NVIDIA. Google is pushing its TPU roadmap forward, with Ironwood moving toward broader availability.

For customers, choosing between TPU and GPU is not a technical decision but a capital allocation choice. This directly impacts cost structures and scalability. Google’s dual strategy of supporting both internal chips and NVIDIA infrastructure provides flexibility while optimizing margins.

AI Hypercomputer and scale advantages

Google is advancing a full AI Hypercomputer concept, integrating TPUs, GPUs, Arm-based systems, storage, and networking. This allows training, inference, and reinforcement learning to operate within a single system.

This is margin-accretive. Full-stack control enables better cost efficiency, particularly for inference workloads where pricing pressure is significant.

Software and agentic enterprise platform

Google is increasingly positioning itself as the operating system of the enterprise. Through Gemini and Vertex AI, it is enabling the transition from experimentation to production, allowing enterprises to deploy autonomous agents.

Real-time multimodal capabilities and the Gemini Live API expand AI into operational workflows, increasing usage and revenue per customer.

Data, databases, and live systems

BigQuery is being repositioned as the data foundation for agentic AI, moving beyond analytics into real-time decision systems.

Integration with databases such as Spanner and AlloyDB enables agents to operate on live systems, increasing platform dependency and long-term retention.

Security and agentic SOC

Google’s focus on governance and security for AI agents is critical for enterprise adoption. The integration of AI into security operations, including agentic SOC concepts, supports stable and scalable growth.

Security budgets are typically resilient, making this a strong long-term revenue driver.

Networking and cross-cloud infrastructure

Google is investing heavily in cross-cloud and distributed cloud solutions, including enhanced networking via platforms such as GKE and Cloud Run. This enables AI workloads to operate across multiple environments.

This expands the addressable market and supports large-scale enterprise deployments.

Developer tooling and adoption

Improved developer tooling and MCP-style integration simplify building and deploying AI applications. This accelerates adoption and increases infrastructure usage.

Developer engagement is a direct driver of revenue growth.

Partner ecosystem and commercial execution

Google is emphasizing partner solutions, customer proof points, and economic value. This is critical for enterprise sales, where trust and validation are key.

This remains a neutral to slightly negative factor. The market expects clear ROI evidence, and failure to deliver may lead to short-term downside.

Conclusion

Cloud Next is a defining moment for Google. The company has strong technological positioning and a clear path toward AI monetization, but it must now deliver proof.

Our view remains that Google is one of the best-positioned players in AI and cloud. The combination of scale, infrastructure, and integration provides structural advantages. We remain constructive and are looking to re-enter upon confirmation of adoption and monetization.