Cuando oyes que la economía de la IA está creciendo a toda velocidad, lo normal es preguntarse si hay una burbuja, si todo esto es humo o si realmente hay un negocio sólido detrás. En las conferencias, los titulares suelen ir a lo llamativo, pero lo que comenta quien gestiona las cuentas y los riesgos desde dentro es lo que marca la diferencia.
En el caso de Anthropic, su CEO, Dario Amodei, ha contado cómo ve el dinero, el riesgo y el futuro de la industria. Habla de crecimiento brutal, de decisiones de miles de millones y de empresas que están “YOLO-eando” con la infraestructura de computación. Vamos a ver qué está pasando y qué te indica todo esto sobre la posible burbuja en la IA.
La pregunta directa era sencilla: ¿existe una burbuja en la industria de la IA? Amodei evitó contestar con un sí o un no, porque, según explicó, la situación económica de la IA es demasiado compleja para reducirla a una etiqueta. Prefirió hablar de ritmos de crecimiento, de riesgos y de cómo unas empresas están gestionando mejor que otras ese escenario incierto.
Amodei se mostró optimista con el potencial económico de la IA. Cree que la tecnología va a generar mucho valor, pero no niega que algunos actores pueden equivocarse con el “timing”, es decir, con el momento en que esperan ver retornos. Si calculan mal, el golpe económico puede ser muy duro, incluso con productos buenos detrás.
El punto que más remarcó Amodei es que el riesgo de la economía de la IA está muy ligado a cuándo llega el dinero de verdad. El valor puede existir, pero si tarda demasiado en materializarse, la empresa puede quedarse sin aire por el camino. Este desajuste entre expectativas y realidad es lo que él ve como uno de los grandes peligros.
En sus palabras, hay un riesgo inherente cuando nadie sabe bien cuándo se va a reflejar el valor real en la cuenta de resultados. Algunas compañías cuentan con crecimientos casi automáticos, pero el mercado puede frenarse, los clientes pueden tardar más en adoptar soluciones de IA y los retornos de la inversión en centros de datos pueden llegar más tarde de lo que ponen en sus hojas de cálculo.
También te puede interesar:El Próximo Modelo de Anthropic podría anunciarse en las próximas semanasPara entender por qué tantas empresas están apretando el acelerador, Amodei recordó que la competencia global en inteligencia artificial no es solo entre startups y gigantes tecnológicos, sino también entre países. Mencionó explícitamente la amenaza de China y otros regímenes autoritarios como parte del contexto en el que se toman estas decisiones.
Según Amodei, las empresas de IA no pueden jugar a lo conservador al cien por cien si quieren mantenerse en la carrera tecnológica. Necesitan asumir riesgos para no quedarse atrás frente a actores que invierten mucho y muy rápido. Eso no quiere decir que todo valga ni que sea buena idea tirar el dinero en proyectos desbocados de computación solo por miedo a perder posición.
Una de las críticas más claras de Amodei es que hay empresas que no están gestionando bien el riesgo en la IA. Según él, algunas decisiones directamente son imprudentes. Gastan como si el crecimiento estuviera garantizado para siempre y como si la demanda fuera a acompañar cualquier nivel de inversión en GPU y centros de datos.
Quiso marcar diferencia con la forma en que Anthropic se plantea esas mismas decisiones. Habló de un “dilema genuino”: sabes que tienes que invertir fuerte para construir la infraestructura de IA del futuro, pero al mismo tiempo eres consciente de que te puedes pasar de frenada si haces tus previsiones mirando solo los escenarios optimistas.
¿Dónde está el verdadero cuello de botella? Amodei lo situó en la incertidumbre sobre la velocidad de crecimiento del valor económico de la IA. Nadie sabe con precisión a qué ritmo van a crecer los ingresos de los modelos avanzados, cuántos clientes pagarán por ellos ni cuánto mantenimiento requerirán.
Esa duda choca con algo muy concreto: los plazos largos necesarios para construir centros de datos. Para levantar y equipar una infraestructura de este tipo, tienes que decidir hoy cuánta capacidad vas a necesitar en varios años. Si te quedas corto, perderás clientes. Si te pasas, tendrás un monstruo de costes fijos que nadie paga.
También te puede interesar:Anthropic lanza un plan de Claude para colegios y universidadesAmodei llegó a usar una expresión bastante coloquial: algunos actores del sector están “YOLO-eando en IA”. Con esto se refería a empresas que llevan el nivel de riesgo demasiado lejos, como si solo importara apostar fuerte y ya se verá. Esa forma de actuar le preocupa mucho, porque no se trata de un videojuego, sino de miles de millones en infraestructura.
Comentó que hay personas que, “por constitución”, tienden a ese estilo de gestión. Son perfiles que se sienten atraídos por los números muy grandes y por las apuestas extremas. Si quienes mandan en una empresa son así, es fácil que esta se pase de rosca en compras de hardware, contratos de energía o financiación con deuda muy agresiva.
Otro punto clave de la economía de la IA que explicó Amodei son los plazos de depreciación de las GPU y otros chips especializados. No es un tema teórico de contabilidad, sino algo que puede hacer que un modelo de negocio cuadre o no cuadre en pocos años.
Amodei aclaró que el problema no está en la vida útil física de los chips de IA. Estas GPU pueden funcionar durante mucho tiempo sin fallos graves. El problema es que, cada poco, aparecen chips nuevos más rápidos y más baratos, lo que reduce el valor económico de los chips antiguos mucho antes de que dejen de funcionar.
Cuando compras hoy una gran flota de GPU, deberías poder amortizarlas durante varios años. Si en dos o tres años salen chips muy superiores con mejor relación rendimiento/precio, tus equipos antiguos pueden volverse poco competitivos. Eso afecta directamente a la rentabilidad de la infraestructura de IA que has construido.
Lo que advirtió Amodei es que, si las empresas de IA son demasiado agresivas con las previsiones de uso o subestiman esta depreciación económica, la cuenta puede no salir. La industria podría encontrarse con centros de datos llenos de hardware que funciona, pero que el mercado ya no paga al precio esperado porque hay alternativas mucho mejores.
Frente a esta volatilidad, Amodei explicó que Anthropic adopta supuestos conservadores tanto para la depreciación de chips como para otros factores clave del negocio. No se trata de ser pesimistas, sino de no construir toda la estrategia sobre el mejor escenario posible, que puede no llegar nunca.
Dijo que intenta planificar pensando en el escenario bajo. Reconoció que la incertidumbre de no saber cuánto van a ingresar dentro de uno o dos años resulta muy inquietante. La presión por crecer rápido está ahí, pero aceptan que la realidad puede quedarse muy por debajo de las proyecciones más optimistas que se escuchan en la industria.
Para entender la magnitud del negocio, Amodei compartió cifras concretas del crecimiento económico de Anthropic en los últimos años. Explicó que los ingresos se han multiplicado por diez por año durante los tres últimos ejercicios, algo que, dicho así, suena casi irreal.
Detalló que partieron prácticamente de cero y llegaron a unos 100 millones de dólares en ingresos en 2023. Después, de 2023 a 2024, la facturación pasó de esos 100 millones a 1.000 millones. Para finales de este año, su previsión está entre 8.000 y 10.000 millones de dólares, lo que muestra un crecimiento brutal en muy poco tiempo.
Este ritmo de crecimiento en la economía de la inteligencia artificial sirve para dos cosas. Por un lado, muestra que hay una demanda real de modelos avanzados, APIs y servicios basados en IA. No estamos hablando solo de promesas, sino de contratos firmados y clientes que ya pagan.
Por otro, crea el riesgo de creerse invencible. Cuando ves que multiplicas por diez cada año, es tentador suponer que eso va a continuar de manera automática. Ahí es donde Amodei se mostró especialmente cauteloso, porque ese tipo de mentalidad es justo la que puede acercar a la burbuja.
Aunque las cifras de Anthropic sean espectaculares, Amodei subrayó que sería “realmente tonto” asumir que ese patrón de multiplicar por diez va a seguir igual. Reconoció abiertamente que no sabe si dentro de un año los ingresos de Anthropic serán 20.000 millones, 50.000 millones o una cifra menor.
Esa incertidumbre es uno de los motivos por los que habla de una posible burbuja latente en la IA. No está diciendo que todo vaya a explotar mañana, pero sí que hay demasiadas proyecciones que dan por seguro un futuro perfecto. Y si muchos jugadores grandes se equivocan a la vez, el impacto en el sector puede ser enorme.
Una parte práctica clave de la economía de la IA es decidir cuánta capacidad de computación vas a necesitar. Amodei explicó que las empresas de IA deben prever con años de antelación el volumen de cómputo que van a usar y cuánto van a invertir en centros de datos, energía y chips.
Este ejercicio de planificación no es trivial. Tienes que encajar tu visión de producto, la evolución de la demanda, los precios de la nube y la velocidad a la que saldrán nuevos chips. Un error aquí no se corrige con un simple parche, porque te has atado a contratos, deuda y compromisos de infraestructura que no se pueden deshacer de un día para otro.
Amodei advirtió que, si una empresa no compra suficiente capacidad de cómputo, puede verse incapaz de atender la demanda de sus clientes. Es lo que podríamos llamar riesgo de infra-inversión en IA. Te quedas corto de GPU, tu servicio se satura y los usuarios se van a otro proveedor con más capacidad.
En un mercado donde los clientes quieren modelos rápidos, disponibles y con latencia baja, no tener suficiente infraestructura puede dañar gravemente la marca. Pierdes contratos y credibilidad, justo cuando la industria está empezando a consolidarse y a separar a los ganadores del resto.
En el extremo contrario está el riesgo de sobreinversión en centros de datos de IA. Si una empresa compra demasiada capacidad solo porque cree que el mercado seguirá disparado, puede acabar ahogada por los costes fijos de infraestructura y por la deuda necesaria para financiar esas compras.
Amodei fue claro: en el peor escenario, una compañía que se pase de frenada con la inversión en cómputo puede terminar en bancarrota. Tienes edificios, racks y chips carísimos, pero no suficientes ingresos para cubrirlos. Esa es una de las formas más duras en las que una posible burbuja de la IA podría pinchar.
Para ilustrar hasta dónde llega la tensión financiera en la infraestructura de IA, Amodei recordó el caso reciente de OpenAI. Su directora financiera pidió al gobierno de Estados Unidos que garantizara sus préstamos de infraestructura, lo que en la práctica significaría que los contribuyentes asumirían el coste si la empresa no pudiera pagarlos.
Esta petición generó una crisis de reputación y una fuerte polémica pública. Tras la presión, la CFO de OpenAI tuvo que rectificar y matizar esas declaraciones. El episodio mostró que incluso los líderes del sector sienten tanto la presión de la inversión en centros de datos que llegan a pedir apoyo directo del Estado para cubrir posibles agujeros.
Cuando Amodei habló de quienes quieren “YOLO-ear” las cosas y se sienten atraídos por los números muy grandes, muchos interpretaron sus palabras como una crítica velada a Sam Altman, el CEO de OpenAI. No lo mencionó por su nombre, pero la referencia a esa forma de pensar era bastante clara para cualquiera que siga el sector.
Amodei avisó de que quienes asumen más riesgos pueden sobreextenderse financieramente, especialmente si su personalidad les lleva a apostar siempre por el escenario gigante. Esa cultura de ir al límite puede generar innovaciones rápidas, pero también deja a las empresas muy expuestas si las expectativas del mercado no se cumplen al ritmo esperado.
Frente a esa cultura del todo o nada, Amodei describió el enfoque de gestión de riesgo de Anthropic en IA. Dijo que su objetivo es que la compañía esté “bien en prácticamente todos los escenarios posibles”. No intentan exprimir cada punto de crecimiento en el corto plazo si eso implica jugarse la supervivencia en caso de que el mercado se frene.
Al mismo tiempo, reconoció que no puede hablar por otras empresas del sector. Cada actor está tomando sus propias decisiones de inversión, deuda y expansión. Algunas pueden salir muy bien y otras no tanto. Ahí es donde aparece la idea de una burbuja latente en la economía de la IA, dependiendo de cuántos jugadores se hayan pasado de riesgo a la vez.
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