Ni OpenAI, ni Amazon: el verdadero ganador del acuerdo de 38.000 millones de dólares es Nvidia.
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Publicado el: 6 de noviembre de 2025 / Actualizado el: 6 de noviembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Ni OpenAI, ni Amazon: este es el verdadero ganador del acuerdo de 38 mil millones de dólares: Nvidia – Imagen: Xpert.Digital
¿Más grande que la burbuja de las puntocom? El auge de la IA está alcanzando un nuevo nivel de irracionalidad.
Quemando dinero para el futuro: ¿Por qué OpenAI está perdiendo aún más miles de millones a pesar de sus miles de millones en ingresos?
El acuerdo de 38.000 millones de dólares entre OpenAI y Amazon Web Services es mucho más que una simple adquisición de infraestructura: es un punto de inflexión estratégico que expone sin miramientos los cambios tectónicos y las profundas contradicciones de la revolución global de la IA. Tras esta enorme suma se esconde la historia de una empresa que, a pesar de una valoración astronómica de hasta 500.000 millones de dólares, se encuentra atrapada en una paradoja económica: máxima valoración de mercado con mínima rentabilidad operativa. Este acuerdo representa el intento calculado de OpenAI por liberarse de su precaria dependencia de su principal socio, Microsoft, y, a la vez, un esfuerzo desesperado por satisfacer la creciente demanda de potencia informática que amenaza con desbordar su modelo de negocio.
El acuerdo revela una compleja estructura de poder donde cada participante persigue sus propios intereses: Amazon está emprendiendo una ofensiva estratégica para alcanzar a los líderes en computación en la nube, mientras que el verdadero beneficiario de esta carrera armamentista parece ser el gigante tecnológico Nvidia, cuya tecnología constituye la base de todo. Sin embargo, en el fondo subyace una pregunta fundamental que recuerda los excesos de las burbujas tecnológicas del pasado: ¿Podrán recuperarse alguna vez estas gigantescas inversiones —solo OpenAI planea gastos de 1,4 billones de dólares— mediante ingresos reales? Analizar este acuerdo, por lo tanto, permite asomarse al corazón de la economía de la IA, un mundo atrapado entre apuestas visionarias por el futuro, riesgos existenciales y una lógica de financiación que parece poner a prueba los límites de la racionalidad.
Adecuado para:
La reorganización estratégica de la economía de la infraestructura en la nube: cuando la dependencia se convierte en estrategia: la apuesta de 38 mil millones de dólares por el futuro de la inteligencia artificial.
El acuerdo de 38.000 millones de dólares entre OpenAI y Amazon Web Services representa mucho más que un simple contrato de adquisición. Marca un cambio fundamental en la estructura de poder de la industria tecnológica global y revela las precarias dependencias sobre las que se sustenta toda la revolución de la inteligencia artificial. Si bien, en apariencia, OpenAI solo busca asegurar el acceso a cientos de miles de procesadores gráficos Nvidia, un análisis más profundo revela una compleja red de cálculos estratégicos, riesgos existenciales y una lógica de financiación que recuerda los excesos de las burbujas tecnológicas del pasado.
El acuerdo pone de manifiesto la frágil posición de una empresa que, a pesar de su valoración de entre 300.000 y 500.000 millones de dólares y unos ingresos anuales de aproximadamente 12.000 millones, opera con pérdidas estructurales. Con una proyección de consumo de capital de 8.000 millones de dólares solo en 2025 y pérdidas acumuladas que podrían alcanzar los 44.000 millones de dólares en 2028, OpenAI se encuentra ante una paradoja: máxima valoración de mercado con mínima rentabilidad operativa.
Anatomía económica de una crisis de infraestructura
El problema fundamental de la inteligencia artificial moderna se manifiesta en un desequilibrio simple pero crucial: los recursos necesarios para entrenar y operar grandes modelos de lenguaje crecen exponencialmente, mientras que las oportunidades de monetización son lineales o incluso se estancan. OpenAI requiere una potencia de cómputo para sus generaciones de modelos actuales y futuras a una escala que desafía toda analogía histórica. La dirección de la empresa planea invertir un total de 1,4 billones de dólares en procesadores e infraestructura de centros de datos durante los próximos años.
Para poner esta magnitud en contexto: las inversiones previstas superan el producto interno bruto de numerosas economías desarrolladas. La industria estima que el costo de un solo centro de datos de un gigavatio ronda los 50 mil millones de dólares, de los cuales entre el 60 y el 70 por ciento corresponde a semiconductores especializados. Con una meta de diez gigavatios de capacidad total, OpenAI opera a una escala que empequeñece incluso las inversiones en infraestructura de gigantes de la nube consolidados como Microsoft y Google.
La estructura de costes revela el talón de Aquiles estructural del modelo de negocio: OpenAI gasta entre un 60 % y un 80 % de sus ingresos solo en potencia informática. Con unos ingresos de 13 000 millones de dólares, esto se traduce en unos costes de infraestructura de 10 000 millones de dólares, además de otros gastos sustanciales en personal, investigación, desarrollo y procesos operativos. Incluso con previsiones de crecimiento optimistas, sigue siendo dudoso que esta estructura de costes permita una rentabilidad sostenible, y en qué medida.
Adecuado para:
La estrategia de diversificación como necesidad existencial
En este contexto, la alianza con Amazon Web Services se presenta no como una expansión, sino como una estrategia de supervivencia. Hasta hace poco, OpenAI estaba atrapada en una dependencia sin precedentes de Microsoft. El gigante del software con sede en Redmond había invertido un total de 13 mil millones de dólares en OpenAI desde 2019 y, a cambio, recibió no solo una participación sustancial en los ingresos, sino también derechos exclusivos de facto sobre la infraestructura en la nube.
Esta situación presentaba a OpenAI una doble vulnerabilidad: tecnológicamente, la empresa dependía de una única fuente de infraestructura, lo que provocaba cuellos de botella en su escalabilidad. Económicamente, una parte significativa de los ingresos volvía directamente a Microsoft: inicialmente el 75 % hasta recuperar la inversión por completo, y posteriormente el 49 % de los beneficios. Este acuerdo resultó cada vez más insostenible a medida que los planes de crecimiento de OpenAI se volvían más ambiciosos.
La renegociación del acuerdo de colaboración con Microsoft en octubre de 2025 eliminó la exclusividad en la nube, pero también puso de manifiesto la tensa relación entre ambas compañías. Las noticias sobre denuncias antimonopolio y las diferencias en materia de propiedad intelectual, capacidad informática y estructuras de gobernanza subrayan la fragilidad de esta relación simbiótica.
La nueva estrategia se basa en una diversificación radical. Además de Amazon como nuevo socio, OpenAI ahora tiene acuerdos con Microsoft por 250 000 millones de dólares, Oracle por 300 000 millones, el proveedor especializado CoreWeave por 22 400 millones, así como colaboraciones con Google Cloud, Nvidia, AMD y Broadcom. Si bien esta diversificación reduce las dependencias individuales, también genera nuevas complejidades en la orquestación de diferentes infraestructuras y pilas tecnológicas.
La perspectiva de Amazon: Recuperación estratégica en la competencia de la nube
Para Amazon Web Services, el acuerdo representa un avance estratégico en un mercado cada vez más competitivo. Si bien AWS sigue siendo el líder mundial en computación en la nube con una cuota de mercado del 29 al 32 por ciento, su crecimiento en los últimos años ha mostrado tendencias preocupantes. Mientras que AWS creció un 17 por ciento en el segundo trimestre de 2025, Microsoft Azure aumentó un 39 por ciento y Google Cloud un 34 por ciento. Las principales adquisiciones en el sector de la IA en los últimos años se han realizado principalmente a favor de la competencia.
La cuota de mercado de AWS cayó del 50 % en 2018 a menos del 30 % en la actualidad. Este declive gradual, paradójicamente, fue consecuencia del dominio inicial de Amazon: como proveedor de infraestructura consolidado, AWS carecía de la estrecha integración con los principales desarrolladores de IA que Microsoft poseía gracias a su inversión multimillonaria en OpenAI y Google a través de sus propios modelos de lenguaje. La alianza con Anthropic, empresa con una posición menos ventajosa, solo compensó parcialmente esta desventaja, a pesar de que Amazon ya había invertido ocho mil millones de dólares en ella.
El anuncio del acuerdo con OpenAI impulsó la capitalización bursátil de Amazon en más de 100 mil millones de dólares, lo que subraya su importancia para los inversores. Para AWS, el acuerdo no solo representa ingresos sustanciales, sino, aún más importante, una señal contundente: el mayor proveedor de servicios en la nube del mundo se ha convertido en un socio estratégico de infraestructura para la empresa líder en inteligencia artificial. Los 38 mil millones de dólares pueden parecer modestos en comparación con los 1,4 billones de dólares de compromisos totales de OpenAI, pero marcan el inicio de una relación potencialmente a largo plazo con importantes opciones de expansión hasta 2027 y más allá.
Amazon se compromete a proporcionar toda la capacidad informática acordada en el convenio para finales de 2026, lo que otorga a OpenAI acceso inmediato a cientos de miles de chips Nvidia en los centros de datos de Amazon. Esta rápida disponibilidad resuelve un problema clave para OpenAI: el larguísimo plazo necesario para construir su propia infraestructura. Mientras que el proyecto Stargate con SoftBank y Oracle aspira a alcanzar los diez gigavatios de capacidad a largo plazo, OpenAI necesita recursos disponibles a corto plazo para entrenar nuevos modelos y escalar los servicios existentes.
La dimensión tecnológica: Nvidia como la verdadera beneficiaria
Tras un análisis más detallado, un tercer actor emerge como quizás el mayor beneficiario de esta situación: Nvidia. Esta empresa de semiconductores domina el mercado de aceleradores de IA con una cuota de mercado estimada del 80 % y ha consolidado una posición casi monopólica. Los chips GB200 y GB300 que Amazon proporciona para OpenAI representan la última generación Blackwell de Nvidia y ofrecen un rendimiento drásticamente superior para el entrenamiento y la inferencia de IA.
La plataforma GB300 NVL72 combina 72 GPU Blackwell Ultra y 36 CPU Grace basadas en ARM en un diseño de rack con refrigeración líquida que funciona como una única GPU de gran capacidad. En comparación con la generación Hopper anterior, Nvidia promete un aumento de rendimiento de 50 veces para tareas de razonamiento de IA y una mejora de diez veces en la capacidad de respuesta al usuario. Estos avances tecnológicos son cruciales para los ambiciosos planes de OpenAI para los denominados sistemas de IA agentivos, cuyo objetivo es permitir la resolución autónoma de problemas en múltiples etapas.
Las cargas de trabajo de la IA agentiva difieren fundamentalmente de las tareas de inferencia clásicas. Mientras que los modelos de lenguaje convencionales responden a consultas individuales con respuestas individuales, los sistemas agentivos están diseñados para descomponer tareas complejas en subpasos, tomar decisiones independientes y explorar iterativamente posibles soluciones. Estas capacidades requieren una potencia de cálculo significativamente mayor y tiempos de procesamiento más prolongados, lo que impulsa aún más la demanda de procesadores más potentes.
El coste de esta tecnología punta es astronómico. Se estima que un solo superchip GB300 cuesta entre 60 000 y 70 000 dólares. Con la necesidad de cientos de miles de chips, los costes de adquisición ascienden a decenas de miles de millones de dólares. Nvidia se beneficia de un círculo virtuoso: cuanto más se invierte en infraestructura de IA, mayor es la demanda de chips Nvidia, lo que a su vez aumenta la valoración y la solidez financiera de la empresa, permitiendo nuevas inversiones en startups de IA que, posteriormente, requieren aún más chips Nvidia.
Esta dinámica se manifiesta en el reciente anuncio de Nvidia sobre una inversión de 100 mil millones de dólares en OpenAI. El acuerdo sigue una lógica notable: Nvidia proporciona capital que OpenAI utiliza para construir centros de datos, los cuales se equipan con chips de Nvidia. El dinero, en esencia, pasa de un bolsillo a otro, mientras Nvidia financia simultáneamente la demanda de sus propios productos. Analistas de Bank of America señalan algunos problemas contables, pero la estrategia está dando frutos: Nvidia ha alcanzado una capitalización de mercado de más de 5 billones de dólares y se encuentra entre las empresas más valiosas del mundo.
La arquitectura financiera: entre la innovación y la irracionalidad
La ola de inversión en infraestructura de IA es de una magnitud que desconcierta incluso a los analistas de mercado más experimentados. Tan solo las grandes tecnológicas Meta, Microsoft, Google y Amazon planean inversiones de capital estimadas en 320 mil millones de dólares para 2025, principalmente en centros de datos de IA. Esta suma supera el producto interno bruto de Finlandia y es casi equivalente a los ingresos totales de ExxonMobil en 2024.
Los analistas de Bain & Company predicen que la industria de la IA necesitará generar 2 billones de dólares en ingresos anuales para 2030 para justificar las inversiones en infraestructura previstas. Sus cálculos identifican un déficit de financiación de 800 mil millones de dólares entre los ingresos necesarios y las expectativas realistas. Morgan Stanley prevé un déficit de financiación de 15 billones de dólares en los próximos tres años. Estas cifras plantean interrogantes fundamentales sobre la sostenibilidad del ciclo de inversión actual.
El problema se agrava por la velocidad a la que se consume el capital. OpenAI generó 4300 millones de dólares en ingresos durante el primer semestre de 2025, mientras que consumió 2500 millones de dólares en efectivo en seis meses. Esto equivale a una tasa de consumo de efectivo de más de 8000 millones de dólares anuales, cifra que se prevé que aumente aún más hasta 2028. Incluso con proyecciones de ingresos optimistas de 29 400 millones de dólares para 2026 y 125 000 millones de dólares para 2029, OpenAI anticipa pérdidas elevadas continuas y necesidades de capital significativas.
Estos déficits se financian mediante continuas rondas de financiación con valoraciones cada vez mayores. En marzo de 2025, una ronda de financiación valoró OpenAI en 300 000 millones de dólares; tan solo siete meses después, una venta secundaria de acciones elevó la valoración a 500 000 millones de dólares. Esta valoración implica una relación precio/ventas de aproximadamente 38, basada en unos ingresos proyectados de 13 000 millones de dólares para 2025, mientras que las empresas de software típicas se valoran entre dos y cuatro veces sus ingresos anuales.
OpenAI trabaja deliberadamente para eludir las métricas de rentabilidad tradicionales. La empresa comunica a los inversores una métrica creativa denominada «ganancias ajustadas por IA», que excluye importantes costes, como los miles de millones invertidos en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje. Según esta métrica ficticia, OpenAI debería ser rentable en 2026, mientras que las cifras reales predicen pérdidas de 14 000 millones de dólares para ese año, que se prevé que alcancen los 44 000 millones de dólares en 2028.
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El Proyecto Stargate: Una empresa monumental entre la visión y la arrogancia
La manifestación más ambiciosa de esta lógica de inversión es el proyecto Stargate, una iniciativa conjunta de OpenAI, SoftBank y Oracle con inversiones previstas de hasta 500 000 millones de dólares en cuatro años. El proyecto contempla la construcción de hasta 20 centros de datos de última generación con una capacidad total de diez gigavatios, equivalente al consumo energético de aproximadamente diez centrales nucleares o al suministro eléctrico de cuatro millones de hogares.
La estructura de socios revela la complejidad de la financiación: SoftBank actúa como principal inversor con una participación aproximada del 40 %, OpenAI también aporta un 40 %, y Oracle y el inversor tecnológico emiratí MGX proporcionan conjuntamente el 20 %. Los primeros 100 000 millones de dólares para el primer año ya están prácticamente comprometidos; para los 400 000 millones restantes, los socios buscan inversores externos para proyectos específicos, como Apollo Global Management y Brookfield Asset Management.
Los primeros centros de datos ya están en construcción. Oracle instaló los primeros racks GB200 en su campus principal en Abilene, Texas. Se han identificado ubicaciones adicionales en Lordstown, Ohio; el condado de Milam y Shackelford, Texas; y el condado de Doña Ana, Nuevo México. SoftBank planea establecer instalaciones de 1,5 gigavatios en Ohio y Texas, que se espera que estén operativas en un plazo de 18 meses.
La estructura de financiación combina capital propio, deuda vinculada al proyecto y modelos de arrendamiento innovadores. Según informes de prensa, OpenAI y sus socios están negociando acuerdos de arrendamiento para los chips necesarios, lo que reduciría la inversión inicial, pero afianzaría aún más la relación de OpenAI con Nvidia. Se espera que los futuros usuarios de los centros de datos aporten aproximadamente el diez por ciento de los costes del proyecto.
Críticos como Elon Musk, CEO de Tesla, dudan de la viabilidad de estos planes, argumentando que SoftBank podría recaudar en realidad "bastante menos de 10 mil millones de dólares". Hasta ahora, los compromisos reales asumidos han refutado este escepticismo, pero la pregunta fundamental sigue siendo: ¿Cómo se recuperarán estas gigantescas inversiones si incluso las proyecciones de ingresos más optimistas no cubren el costo del capital?
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Implicaciones macroeconómicas: Leyes de escala al límite de su capacidad
Toda la lógica de inversión se basa en un supuesto fundamental: las llamadas leyes de escalado de la inteligencia artificial. Estas establecen que los modelos más grandes, con más parámetros y entrenados con más datos y mayor potencia de cómputo, generan mejores resultados. Esta relación ha demostrado ser notablemente estable en los últimos años, permitiendo mejoras de rendimiento predecibles simplemente aumentando los recursos.
Sin embargo, cada vez hay más indicios de que este enfoque lineal está llegando a sus límites. El último modelo de OpenAI, Orion, no cumplió con las expectativas y no logró los saltos de rendimiento esperados a pesar del considerable aumento en el gasto de recursos. Gary Marcus, profesor de Psicología y Neurociencia en la Universidad de Nueva York y destacado crítico del enfoque de Silicon Valley, sostiene que la teoría fundamental detrás de la estrategia de "cuanto más grande, mejor" es errónea.
Enfoques alternativos, como las técnicas demostradas por DeepSeek, muestran que es posible lograr mejoras drásticas en la eficiencia mediante algoritmos optimizados sin necesidad de una escalabilidad masiva. Si estos enfoques se impusieran, las enormes inversiones en escalabilidad tradicional perderían un valor considerable. OpenAI y otras empresas tendrían que replantearse radicalmente sus estrategias y podrían perder sus ventajas actuales en el proceso.
La demanda energética representa otra limitación fundamental. La Agencia Internacional de la Energía estima que los centros de datos representaron aproximadamente el dos por ciento del consumo energético mundial en 2022. Esta cifra podría duplicarse con creces hasta alcanzar el 4,6 por ciento en 2026. Los diez gigavatios previstos para el proyecto Stargate de OpenAI equivalen a unos cinco millones de chips especializados o a la producción de diez centrales nucleares. Estas magnitudes plantean cuestiones existenciales sobre la sostenibilidad y la aceptación social.
Ya se están manifestando las limitaciones de capacidad. Por ejemplo, según las previsiones, Alemania solo podrá aumentar la capacidad de conexión de TI de sus centros de datos de 2,4 a 3,7 gigavatios para 2030, mientras que la demanda empresarial se estima en al menos doce gigavatios. Estados Unidos ya cuenta con una capacidad veinte veces superior a la de Alemania, pero incluso allí empiezan a aparecer limitaciones.
Brookfield Asset Management prevé que la capacidad global de los centros de datos de IA aumentará de aproximadamente siete gigavatios a finales de 2024 a 15 gigavatios a finales de 2025 y a 82 gigavatios en 2034. Este incremento de más de diez veces en una década requerirá inversiones superiores a los siete billones de dólares estadounidenses, dos billones de los cuales están específicamente destinados a la construcción de centros de datos de IA. Financiar estas sumas transformaría radicalmente los mercados de capitales y podría desplazar otras áreas de inversión.
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La dimensión geopolítica: La soberanía tecnológica como factor competitivo
Las estructuras de dependencia en la infraestructura de la nube están adquiriendo cada vez más dimensiones geopolíticas. En Alemania y Europa, crece la preocupación por la excesiva dependencia de los proveedores de nube estadounidenses. Según una encuesta de Bitkom, el 78 % de las empresas alemanas cree que Alemania depende demasiado de los proveedores de nube estadounidenses, mientras que el 82 % desea contar con hiperescaladores europeos que puedan competir con los líderes del mercado no europeos.
Los tres principales hiperescaladores estadounidenses, Amazon, Microsoft y Google, controlan el 65 % del mercado global de la nube. En el ámbito de la computación en la nube, casi el 40 % de las empresas alemanas declaran depender en gran medida de proveedores de nube no europeos, mientras que menos de una cuarta parte utiliza servicios en la nube europeos. En el campo de la inteligencia artificial, si bien una quinta parte de las empresas conoce las ofertas europeas de IA, solo alrededor del 10 % las utiliza.
Esta dependencia se percibe cada vez más como un riesgo estratégico. La mitad de las empresas que utilizan computación en la nube se ven obligadas a replantear su estrategia debido a las políticas del gobierno estadounidense. Deutsche Telekom responde a esta situación con la construcción de una «Nube de IA Industrial» en Múnich, un proyecto multimillonario en colaboración con Nvidia, que contará con más de 10 000 chips de alto rendimiento y se espera que aumente la capacidad de computación de IA de Alemania en un 50 %.
La Unión Europea planea un programa de 200.000 millones de euros con hasta cinco gigafábricas de IA, cada una capaz de producir más de 100.000 chips. La UE cubrirá hasta el 35% de los costes estimados, que oscilan entre 3.000 y 5.000 millones de euros por fábrica. Estas iniciativas representan intentos de recuperar la soberanía tecnológica, pero su magnitud sigue estando muy por debajo de las inversiones estadounidenses.
Los retos para las soluciones alternativas europeas son enormes. Los hiperescaladores como AWS, Azure y Google Cloud ofrecen soluciones sencillas y escalables con ecosistemas consolidados que los proveedores europeos no pueden replicar a corto plazo. Las pequeñas y medianas empresas (pymes) se ven especialmente afectadas por la dependencia de un proveedor, ya que suelen estar ligadas a formatos específicos y sistemas propietarios.
Dinámica del mercado: La concentración como riesgo sistémico
El análisis de las estructuras de mercado revela una creciente concentración en unos pocos actores dominantes, lo que genera riesgos sistémicos. En el mercado de la nube, los tres grandes —AWS, Azure y Google Cloud— acaparan más del 60 % del mercado, mientras que el resto se distribuye entre numerosos proveedores más pequeños. Nvidia domina el mercado de chips de IA con una cuota de mercado estimada del 80 %.
Esta concentración se ve amplificada por los efectos de red y los ciclos de retroalimentación positiva. Las empresas con centros de datos más grandes pueden negociar mejores condiciones con los proveedores de hardware, lo que incrementa aún más sus ventajas en costes. Los desarrolladores tienden a crear aplicaciones para las plataformas con mayor base instalada, lo que aumenta su atractivo. Los inversores prefieren a las empresas consolidadas con modelos de negocio probados, lo que facilita su acceso al capital.
La integración vertical intensifica estas dinámicas. Google está desarrollando sus propios aceleradores de IA con TPU, lo que le permite construir infraestructura de IA a un tercio del costo de los sistemas basados en Nvidia. Amazon está desarrollando sus propios chips con Trainium, que ya utiliza Anthropic y que podrían ser relevantes también para OpenAI. Microsoft está invirtiendo fuertemente en el desarrollo de sus propios semiconductores. Esta integración vertical aumenta drásticamente las barreras de entrada para nuevos competidores.
La valoración de las empresas implicadas refleja la expectativa de que mantendrán su dominio. Nvidia alcanzó una capitalización bursátil de más de cinco billones de dólares estadounidenses, y Microsoft y Google se encuentran entre las empresas más valiosas del mundo. Amazon vio aumentar su valor en 100 mil millones de dólares estadounidenses tras el anuncio del acuerdo con OpenAI. Estas valoraciones se basan en la premisa de que los líderes actuales del mercado no solo mantendrán sus posiciones, sino que además las ampliarán.
La cuestión de la gobernanza: Estructuras atrapadas entre la innovación y el control
La estructura corporativa de OpenAI refleja las tensiones inherentes entre los objetivos sin ánimo de lucro y las necesidades comerciales. Fundada originalmente como una organización sin ánimo de lucro con la misión de desarrollar inteligencia artificial para el beneficio de la humanidad, OpenAI se transformó gradualmente en una estructura híbrida con una filial con ánimo de lucro que permitió importantes entradas de capital.
Los planes de reestructuración actuales buscan una transformación completa en una organización con fines de lucro, requisito indispensable para las rondas de financiación previstas. Los reguladores de California y Delaware han aprobado estas medidas, pero plantean interrogantes fundamentales: ¿Cómo se alinea la misión original con las expectativas de rentabilidad de los inversores que están arriesgando cientos de miles de millones de dólares?
La participación de Microsoft ilustra esta complejidad. Inicialmente, Microsoft recibe el 75 % de los ingresos hasta recuperar completamente su inversión, y posteriormente el 49 % de las ganancias. Al mismo tiempo, Microsoft posee derechos exclusivos de propiedad intelectual sobre ciertas tecnologías y acceso preferencial a nuevos modelos hasta que se logre la inteligencia artificial general. Esta estructura vincula estrechamente a OpenAI con Microsoft, incluso después de que finalice la exclusividad en la nube.
La estructura de gobernanza también debe gestionar las crecientes tensiones entre socios estratégicos. Microsoft y Amazon compiten directamente en el negocio de la nube, mientras que OpenAI se mueve entre ambos. Oracle, Google y otros socios persiguen sus propios intereses estratégicos. Coordinar estas diversas demandas requiere habilidad diplomática y puede generar conflictos de interés que perjudican la eficiencia operativa.
La dinámica competitiva: Lo antrópico como contrapeso estratégico
La alianza entre Amazon y Anthropic constituye un interesante contrapeso a la constelación Microsoft-OpenAI. Amazon ya ha invertido ocho mil millones de dólares en Anthropic, la empresa competidora fundada por exempleados de OpenAI. Esta inversión posiciona a Amazon con presencia en ambos bandos: socio de infraestructura de OpenAI y principal inversor en Anthropic.
Anthropic utiliza principalmente los chips Trainium de Amazon, mientras que OpenAI se basa en hardware de Nvidia. Esta diferenciación tecnológica permite a Amazon explorar distintos enfoques en paralelo y comprender mejor la eficiencia y el rendimiento de las diferentes arquitecturas. Si los chips de Amazon ofrecieran un rendimiento comparable a un menor coste, esto podría reducir su dependencia a largo plazo de Nvidia.
Los modelos Claude de Anthropic se encuentran entre los chatbots más potentes del mercado y compiten directamente con los modelos GPT de OpenAI. Anthropic ya es utilizado por decenas de miles de empresas a través de Bedrock, el servicio de IA en la nube de Amazon. La capitalización bursátil actual de Anthropic es de 61 500 millones de dólares, una cifra significativamente inferior a los 500 000 millones de dólares de OpenAI, pero aun así una valoración considerable para una empresa fundada en 2021.
El panorama competitivo plantea riesgos para todos los participantes. Amazon está desarrollando sus propios modelos de IA y podría convertirse en un competidor a largo plazo para Anthropic, de la cual depende para captar clientes empresariales. OpenAI compite con Anthropic por el talento de los desarrolladores, los clientes empresariales y la atención mediática. Microsoft busca un equilibrio entre su inversión en OpenAI y la expansión de sus propias capacidades de IA. Estas relaciones competitivas multilaterales generan incertidumbre estratégica.
El problema de la rentabilidad: Déficits estructurales a pesar del crecimiento de los ingresos
El desafío fundamental para todas las empresas de IA sigue siendo la monetización. OpenAI generó 4300 millones de dólares en ingresos durante el primer semestre de 2025, un 16 % más que sus ingresos totales del año anterior. Los ingresos anualizados alcanzaron aproximadamente los 12 000 millones de dólares con 700 millones de usuarios semanales. Sin embargo, cerca del 75 % de los ingresos provienen de productos para el consumidor, principalmente suscripciones a ChatGPT, mientras que el negocio con clientes empresariales aún es relativamente pequeño.
La conversión de usuarios sigue siendo problemática. Con 700 millones de usuarios semanales, solo alrededor del cinco por ciento paga por suscripciones premium. Las tasas de crecimiento de ChatGPT muestran signos de saturación del mercado, lo que genera presión para encontrar nuevos métodos de monetización. OpenAI está probando la publicidad y la monetización de su aplicación de generación de videos Sora, pero aún está en duda si estas medidas serán suficientes para cubrir los enormes gastos.
A pesar de los avances tecnológicos, la estructura de costes sigue siendo un desafío. El coste marginal por millón de tokens de IA que OpenAI cobra a los desarrolladores se redujo un 99 % en tan solo 18 meses. Sin embargo, esta drástica reducción de costes, paradójicamente, conlleva una mayor demanda general de potencia informática, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons. A medida que los modelos de IA se vuelven más eficientes y económicos, su uso aumenta desproporcionadamente, elevando los costes generales en lugar de reducirlos.
Los plazos de recuperación de la inversión en infraestructura son inciertos. McKinsey advierte que tanto la sobreinversión como la subinversión en infraestructura conllevan riesgos significativos. La sobreinversión provoca la pérdida de activos si la demanda no alcanza las expectativas. La subinversión implica quedarse rezagado respecto a la competencia y perder cuota de mercado. Optimizar este equilibrio requiere una previsión precisa en un entorno extremadamente volátil.
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Expectativas de los inversores: Entre el análisis racional y el exceso especulativo
La valoración de las empresas de IA refleja expectativas de crecimiento extremadamente altas. La valoración de OpenAI en 500.000 millones de dólares implica que la empresa se convertirá en una de las más valiosas del mundo, comparable a Apple o Saudi Aramco. Esta valoración se basa en la premisa de que OpenAI aumentará sus ingresos de 13.000 millones de dólares en 2025 a 100.000 millones en 2028 y, posteriormente, operará de forma rentable y sostenible.
Para alcanzar los 100 mil millones de dólares en ingresos, OpenAI tendría que cumplir varias condiciones: el número de usuarios de pago tendría que aumentar de los 35 millones actuales a entre 200 y 300 millones; tendría que desarrollar con éxito nuevas fuentes de ingresos, como publicidad, comercio electrónico y productos empresariales de alto precio; y tendría que reducir significativamente los costes de inferencia mediante avances tecnológicos y escalabilidad. Cada una de estas premisas es altamente incierta.
Los analistas de Epoch AI cuestionan la probabilidad de que OpenAI alcance sus objetivos de ingresos. En un escenario moderado, OpenAI podría llegar a generar entre 40.000 y 60.000 millones de dólares en ingresos para 2028, en lugar de 100.000 millones, lo que aún representaría un crecimiento excepcional. Sin embargo, la rentabilidad seguiría siendo difícil de lograr, ya que los costes aumentarían al mismo ritmo que el crecimiento. En este escenario, la valoración actual de 500.000 millones de dólares estaría significativamente inflada.
En un escenario pesimista, el crecimiento se estanca antes de lo previsto, la entrada de nuevos competidores reduce los márgenes y los avances tecnológicos no se materializan. OpenAI tendría que revisar significativamente su valoración, lo que podría desencadenar una reacción en cadena entre los inversores. El elevado endeudamiento y la dependencia de constantes entradas de capital harían vulnerable a la empresa.
El Nasdaq, índice con gran peso tecnológico, subió un 19 % en 2025; Nvidia ganó más del 25 % y Oracle un 75 %. Estas valoraciones reflejan la esperanza de que la revolución de la IA cumpla con las prometidas ganancias de productividad y nuevos modelos de negocio. Pero también recuerdan a las burbujas tecnológicas del pasado, en las que las expectativas infladas provocaron una destrucción masiva de valor cuando la realidad no estuvo a la altura de las previsiones.
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Transformación industrial: Casos prácticos entre la promesa y la realidad
La justificación de estas inversiones masivas depende, en última instancia, de casos de uso concretos y de mejoras de productividad cuantificables. Los sistemas de IA con agentes prometen automatizar flujos de trabajo complejos que antes requerían la intervención humana. En las plataformas logísticas, los agentes podrían detectar retrasos en los envíos, redirigir las entregas, notificar a los clientes y actualizar automáticamente los niveles de inventario. En el software empresarial, podrían comprender las consultas, tomar decisiones y ejecutar planes en varias etapas.
Las aplicaciones actuales muestran resultados dispares. Microsoft informa de más de un millón de agentes de IA creados por clientes mediante los servicios de Azure AI Foundry Agent. Más de 14 000 clientes utilizan Azure AI Foundry para tareas de automatización complejas. Estas cifras demuestran una creciente adopción, pero las mejoras reales en la productividad y el ahorro de costes suelen ser anecdóticas.
Commerzbank, con la ayuda de Microsoft, desarrolló Ava, la asesora de clientes con IA, durante dos años y valora positivamente la colaboración. Estos casos de éxito demuestran el potencial, pero representan implementaciones complejas que requieren mucho tiempo, recursos y experiencia. La escalabilidad de estas soluciones en diferentes sectores y tamaños de empresa sigue siendo una incógnita.
Los críticos señalan la discrepancia entre las expectativas y la realidad. Bain & Company argumenta que las inversiones previstas podrían no alcanzar los ingresos suficientes. La consultora estima que los proveedores de IA necesitarían alcanzar ingresos anuales de dos billones de dólares estadounidenses para 2030, pero prevé una brecha de 800 mil millones de dólares en comparación con las expectativas realistas. Esta discrepancia implicaría una importante asignación de capital y pérdidas sustanciales para los inversores.
Riesgos de burbuja: Paralelismos con los ciclos tecnológicos históricos
Los acontecimientos actuales presentan notables paralelismos con las burbujas tecnológicas del pasado. A finales de la década de 1990, las expectativas desmesuradas en torno a internet impulsaron las valoraciones de las empresas puntocom a niveles astronómicos, antes de que la realidad provocara una corrección drástica. Muchos inversores perdieron todo su capital; las empresas consolidadas sobrevivieron, pero con importantes pérdidas de valor.
La fiebre ferroviaria del siglo XIX ofrece otra analogía histórica. Las inversiones masivas en infraestructura ferroviaria provocaron sobrecapacidad, quiebras y crisis financieras. Si bien el ferrocarril transformó la economía y la sociedad a largo plazo, los primeros inversores a menudo sufrieron pérdidas devastadoras. El paralelismo es evidente: las inversiones en infraestructura pueden ser socialmente valiosas sin que los inversores obtengan beneficios.
Diversas señales de alerta apuntan a una burbuja especulativa. Los flujos de dinero circulares, en los que Nvidia financia a OpenAI, que a su vez compra chips de Nvidia, recuerdan a las estructuras tipo Ponzi. Las métricas de valoración creativas, como las "ganancias ajustadas por IA", se asemejan a los beneficios pro forma de la era puntocom. Las valoraciones en constante aumento, a pesar de las pérdidas estructurales, reproducen patrones de burbujas anteriores.
La cuestión no es si habrá una corrección, sino cuándo. Entre los factores desencadenantes podrían figurar: el fracaso estrepitoso de un proyecto de IA, avances tecnológicos en enfoques alternativos, intervenciones regulatorias, escasez energética o, simplemente, el incumplimiento de las promesas de aumento de productividad. Dicha corrección probablemente implicaría una importante destrucción de valor, pero también podría dar lugar a modelos de negocio más sanos y sostenibles.
Implicaciones estratégicas: Posicionamiento en un entorno volátil
Esto plantea cuestiones estratégicas complejas para empresas, inversores y responsables políticos. Las empresas deben decidir cuánto invertir en infraestructura de IA y de qué proveedores quieren depender. El efecto de dependencia de las plataformas en la nube propietarias dificulta el cambio posterior y crea compromisos a largo plazo.
Los enfoques híbridos que combinan infraestructura local con servicios en la nube ofrecen mayor flexibilidad, pero a costa de una mayor complejidad. Las organizaciones mantienen el control sobre las cargas de trabajo críticas y, al mismo tiempo, aprovechan la escalabilidad de la nube para cargas variables. Optimizar este equilibrio requiere análisis detallados de las características de las cargas de trabajo, los costos, los requisitos de seguridad y las prioridades estratégicas.
Los inversores deben elegir entre diferentes exposiciones en la cadena de valor de la IA. Los proveedores de infraestructura como AWS, Azure y Google Cloud ofrecen modelos de negocio relativamente estables con flujos de caja establecidos. Los fabricantes de semiconductores como Nvidia se benefician del ciclo de inversión independientemente del éxito final de las empresas de IA específicas. Las startups de IA como OpenAI o Anthropic ofrecen un mayor potencial de crecimiento, pero también un riesgo significativamente mayor.
Los responsables políticos deben crear marcos que permitan la innovación sin generar riesgos sistémicos. Las cuestiones antimonopolio adquieren mayor importancia cuando unos pocos actores dominantes controlan infraestructuras críticas. La política energética debe abordar la creciente demanda de electricidad de los centros de datos de IA. Las cuestiones de soberanía digital exigen inversiones estratégicas en alternativas europeas sin generar ineficiencias proteccionistas.
Evolución tecnológica: La eficiencia como posible factor de cambio radical.
Una incertidumbre clave sigue siendo el desarrollo tecnológico. Si se lograran mejoras drásticas en la eficiencia, toda la lógica de inversión podría cambiar radicalmente. Google demuestra que la infraestructura de IA puede construirse con sus propios chips TPU a un tercio del costo de los sistemas de Nvidia. Si estos enfoques se impusieran, las estructuras de costos se reducirían considerablemente y la rentabilidad se alcanzaría más rápidamente.
El cambio de cargas de trabajo de entrenamiento basadas en GPU a cargas de trabajo de inferencia basadas en CPU también podría ser transformador. Las GPU son valoradas por sus capacidades de entrenamiento de IA, pero no son óptimas para la inferencia. El uso de CPU para la inferencia podría reducir el consumo de energía, mejorar el rendimiento y ofrecer una solución más rentable. La predicción de Brookfield de que la inferencia representará aproximadamente el 75 % de las necesidades de computación de IA para 2030 subraya este cambio.
Las nuevas arquitecturas de semiconductores diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA podrían impulsar aún más la eficiencia. OpenAI está desarrollando sus propios chips con Broadcom y prevé un ahorro de costes del 20 al 30 por ciento en comparación con la tecnología de Nvidia. Amazon, Google y otros gigantes tecnológicos están implementando estrategias similares. Si estos esfuerzos tienen éxito, el dominio de Nvidia se debilitaría y las estructuras de dependencia cambiarían radicalmente.
Las innovaciones algorítmicas podrían tener un efecto disruptivo similar. Las técnicas demostradas por DeepSeek muestran que las arquitecturas más inteligentes permiten un ahorro drástico de recursos. Los modelos de aprendizaje automático que aprenden representaciones más eficientes o filtran mejor la información irrelevante podrían alcanzar un rendimiento comparable con una fracción de la potencia de cálculo. Tales avances harían parcialmente obsoletas las enormes inversiones en infraestructura.
Escenarios futuros: Entre la consolidación y la disrupción
El desarrollo futuro podría tomar varios rumbos. En el escenario de consolidación, los líderes actuales del mercado se imponen y amplían su dominio. AWS, Azure y Google Cloud controlan la infraestructura en la nube; Nvidia domina el sector de los semiconductores; y OpenAI, junto con algunos competidores, se reparte el mercado de las aplicaciones de IA. Las cuantiosas inversiones se amortizan a largo plazo y se alcanza la rentabilidad, aunque más tarde de lo previsto inicialmente.
En este escenario, se establecerían estructuras oligopólicas con altas barreras de entrada para nuevos competidores. Los beneficios sociales de la IA se materializarían, pero la creación de valor se concentraría en manos de unas pocas empresas. Es probable que aumente la intervención regulatoria para prevenir el abuso de poder de mercado. Los primeros inversores obtendrían rentabilidades sustanciales, aunque quizás no las esperadas.
En un escenario de disrupción, surgen tecnologías o modelos de negocio alternativos que vuelven obsoletos los enfoques actuales. Los modelos de código abierto podrían ofrecer un rendimiento suficiente y socavar la monetización de los sistemas propietarios. Arquitecturas más eficientes podrían devaluar las grandes inversiones en infraestructura. Podrían surgir nuevos paradigmas de aplicación más allá de los grandes modelos de lenguaje. En este escenario, muchas inversiones actuales sufrirían pérdidas, pero la democratización de la IA se aceleraría.
Un escenario intermedio probable combina elementos de ambos extremos. Los líderes actuales del mercado conservan posiciones sustanciales, pero los márgenes se reducen debido a la competencia. Nuevos proveedores especializados conquistan nichos de mercado. Los avances tecnológicos reducen los costos, pero no tan drásticamente como se esperaba. La rentabilidad se retrasa, pero el negocio se vuelve sostenible. Los beneficios sociales se materializan gradualmente en mejores indicadores de productividad y nuevas aplicaciones.
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Apostar por el futuro en tiempos de incertidumbre
El acuerdo de 38.000 millones de dólares entre OpenAI y Amazon Web Services refleja las ambivalencias de la actual revolución de la IA. Por un lado, demuestra el impresionante dinamismo de una industria dispuesta a invertir cientos de miles de millones de dólares en una visión tecnológica. Los participantes están implementando estrategias aparentemente racionales para diversificar sus dependencias, asegurar posiciones competitivas y participar en tecnologías potencialmente transformadoras.
Por otro lado, el acuerdo revela la fragilidad de los cimientos sobre los que se asientan estas inversiones. La discrepancia entre las gigantescas valoraciones y las pérdidas estructurales, los flujos circulares de dinero entre inversores y beneficiarios, los criterios de valoración poco rigurosos y la magnitud de la asignación de capital recuerdan a las burbujas históricas. La pregunta fundamental sigue sin respuesta: ¿Podrán las aplicaciones prometidas y las ganancias de productividad justificar alguna vez estas inversiones masivas?
Los próximos años demostrarán si la actual ola de inversión en infraestructura pasará a la historia como una visión de futuro para la era de la IA o como un derroche irracional de capital. Independientemente del resultado, el acuerdo marca un punto de inflexión en la estructura de poder de la industria tecnológica e ilustra que el futuro de la inteligencia artificial estará determinado no solo por los avances algorítmicos, sino también por las realidades económicas, las alianzas estratégicas y, en última instancia, por la disposición de los mercados a apostar por un futuro incierto.
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