Bloomberg — Los ingresos generados por la inteligencia artificial han alcanzado un punto de inflexión, lo que demuestra que los cientos de miles de millones de dólares que las empresas tecnológicas están invirtiendo en este ámbito podrían ser económicamente sostenibles, según un informe de la consultora Exponential View.
Las ventas mundiales de IA, excluyendo a China, alcanzaron los US$25.000 millones en el primer trimestre de 2026, superando por segundo trimestre consecutivo los US$21.000 millones estimados por el sector en concepto de costes de amortización vinculados a las inversiones en centros de datos y chips.
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Si bien este hito sugiere que las empresas de IA están empezando a cubrir el coste de sus inversiones de capital, los márgenes son escasos. Los gastos de amortización siguen absorbiendo más de dos tercios de los ingresos, lo que deja un pequeño margen para cubrir otros costes, como la energía, la mano de obra y la financiación.
“Por ahora, la situación económica se mantiene”, afirma el informe, publicado el jueves. “Pero el margen de error es estrecho”, añade, y señala que cada vez se traslada más riesgo financiero a los mercados de capitales a través de arrendamientos, deuda y capital, especialmente entre las denominadas “neoclouds”.
Las conclusiones abordan una de las cuestiones centrales que se ciernen sobre el auge de la IA: si la demanda de los clientes es lo suficientemente grande como para justificar los cientos de miles de millones de dólares que se están invirtiendo en chips y centros de datos. Las mayores empresas tecnológicas estadounidenses, entre las que se incluyen Meta Platforms Inc. (META), Alphabet Inc. (GOOGL), Microsoft Corp. (MSFT) y Amazon.com Inc. (AMZN), tienen previsto destinar este año hasta US$725.000 millones a gastos de capital, gran parte de ellos en infraestructura de IA, en lo que supone una de las mayores oleadas de gasto corporativo de la historia.
“Apenas supera el obstáculo de la amortización y, a grandes rasgos, la situación mejora con el tiempo”, declaró a Bloomberg News Azeem Azhar, fundador de Exponential View e inversor en docenas de startups. “En esta fase de una inversión en cualquier tipo de gasto de capital, no cabría esperar haber superado de forma espectacular ese obstáculo, ya que, de haberlo hecho, probablemente se habría dejado algo sobre la mesa”.
Gran parte del auge de la IA se ha medido desde el lado de la oferta, a través de la información facilitada por empresas de semiconductores que cotizan en bolsa, como Nvidia Corp. (NVDA), y por hiperescaladores como Alphabet. La demanda ha sido más difícil de cuantificar, ya que muchos de los laboratorios de IA más importantes, entre ellos OpenAI y Anthropic, siguen siendo privados.
Los ingresos por IA generativa, excluyendo a China, alcanzaron los US$110.000 millones en los últimos 12 meses y están creciendo tres veces más rápido que cualquier ola anterior de tecnología de la información, incluidas Internet, las aplicaciones móviles y la nube, según el informe.
Las cifras se basan en un conjunto de datos elaborado por Exponential View que realiza un seguimiento del gasto en IA en más de 1.000 empresas. Para ello, se utilizaron fuentes como informes corporativos, declaraciones de directivos, noticias de prensa y datos facilitados por proveedores de servicios en la nube, y posteriormente se ajustaron las cifras para evitar el doble recuento entre los distintos eslabones de la cadena de suministro de la IA.
El análisis parte de una vida útil de seis años para los equipos informáticos, incluidas las unidades de procesamiento gráfico (GPU), los chips utilizados para entrenar y ejecutar modelos avanzados de IA. Algunos inversores sostienen que se trata de una estimación optimista, dado el rápido ritmo de innovación en el ámbito de los chips, que puede hacer que el hardware más antiguo pierda valor en pocos años.
Si las GPU pierden valor económico más rápido de lo previsto, las empresas podrían enfrentarse a mayores gastos de amortización, ajustes a la baja en el valor de los activos o costes de sustitución anticipada. Michael Burry, el inversor conocido por apostar en contra del mercado inmobiliario estadounidense antes de la crisis financiera de 2008, ha descrito la subestimación de la amortización como “uno de los fraudes más comunes de la era moderna”.
Sin embargo, los datos del informe sugieren que los modelos de chips más antiguos no están sufriendo una caída drástica de su valor. El precio de alquiler por una hora de acceso al chip H100 de Nvidia se mantiene en casi el 80% de su nivel de lanzamiento. “Incluso en su cuarto año, sigue teniendo una gran demanda”, afirmó Azhar, señalando que se ha encarecido durante el último año, ya que la demanda de potencia de cálculo para IA superó la oferta de los nuevos chips Blackwell de Nvidia.
Esto concuerda con los comentarios de Matt Garman, director ejecutivo de Amazon Web Services, quien afirmó en febrero que la empresa no había retirado los servidores Nvidia A100, de seis años de antigüedad, debido a la demanda continuada.
El informe también muestra que cada vez más usuarios se están decantando por modelos de IA de código abierto y chinos, como DeepSeek. Los datos de OpenRouter, una plataforma que ofrece a los desarrolladores acceso a múltiples modelos de IA, muestran que la proporción de tokens solicitados a los modelos de Google, OpenAI y Anthropic descendió al 33% en junio de 2026, frente al 72% registrado un año antes.
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Azhar señaló que esto refleja que los usuarios avanzados se están decantando por modelos más baratos y rápidos para tareas más sencillas. “No siempre se necesita a un premio Nobel para extraer un número de un recibo e introducirlo en una hoja de cálculo de gastos”, afirmó.
Esto no supone necesariamente un problema para las principales empresas de modelos base, añadió, pero eleva el listón a la hora de cobrar precios más elevados. Tendrán que competir con “servicios adicionales, con un mayor efecto de captación de clientes y con todo aquello que permita cobrar una prima”, señaló.
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