La siguiente fase de la adopción de la IA depende menos de los avances en los modelos y más de quién controla la infraestructura que los respalda. Anthropic y OpenAI desarrollan los modelos de IA líderes. Nvidia marca la pauta en el hardware de IA a nivel mundial.

Los analistas de Wall Street han elevado las expectativas a medida que Anthropic y OpenAI se preparan para salir a bolsa y Nvidia supera la capitalización de mercado de 5 billones de dólares. Como señala Drew Bernstein , colaborador de Forbes , el acceso a la potencia informática necesaria para desarrollar y ejecutar sistemas avanzados de IA está influyendo en la forma en que Washington, Wall Street y la industria tecnológica global conciben quién controlará la próxima era de la computación.

Los inversores siguen de cerca a tres líderes cuyas decisiones influyen cada vez más en la economía de la IA: Dario Amodei de Anthropic, Sam Altman de OpenAI y Jensen Huang de Nvidia. Sus posturas sobre la capacidad de procesamiento, las cadenas de suministro y las alianzas globales suelen divergir. Bernstein destaca el enfrentamiento público entre Amodei y Huang sobre la política de exportación de chips a China, donde cada uno calificó la postura del otro de "una locura" o "una estupidez". Altman, por su parte, ha adoptado una posición intermedia al apoyar los controles de exportación, al tiempo que impulsa la inversión en IA necesaria para que OpenAI mantenga su liderazgo.

Se trata del tipo de tensión estratégica que, según los expertos que colaboran con Forbes, dará forma a la próxima fase de la economía, ya que las rivalidades y las dependencias superpuestas determinarán quién liderará a partir de ahora.

La estrategia de Anthropic ante la crisis de infraestructura de IA

La creciente demanda de las herramientas de IA empresarial de Anthropic está impulsando su valoración a cientos de miles de millones de dólares, lo que hace cada vez más probable una posible salida a bolsa , quizás tan pronto como en octubre, escribe Peter Cohan, colaborador de mercados de Forbes.

Bajo la dirección del CEO Amodei, la empresa ha posicionado a Claude como un sistema centrado en la estabilidad y la seguridad, un enfoque que, según Cohan, "se basa en la rápida adopción empresarial de la compañía", lo que ayuda a la valoración de Anthropic y aumenta la presión para demostrar que su crecimiento es sostenible.

Según informa Jon Markman, colaborador de Forbes , los estados financieros de Anthropic muestran unos ingresos anualizados de 1.400 millones de dólares, con más de 500 clientes que gastan al menos un millón de dólares al año. Este crecimiento impulsó una ronda de financiación Serie G de 30.000 millones de dólares, la segunda mayor captación de fondos privados en el sector tecnológico, solo superada por los 40.000 millones de dólares que OpenAI consiguió el año pasado.

"Si estás intentando averiguar adónde va realmente el dinero destinado a la IA, este es un buen punto de partida ", escribe Markman.

La posible salida a bolsa de Anthropic se perfila como una de las ofertas de IA más importantes de la década, escribe Cohan, lo que obliga a los inversores a lidiar con la economía del desarrollo de modelos a gran escala.

El liderazgo de OpenAI conlleva nuevas presiones.

OpenAI sigue siendo la empresa con la que se comparan muchos competidores de IA. Bajo la dirección de Altman, la empresa ha seguido un enfoque doble: lanzar rápidamente nuevas versiones de GPT e integrar profundamente su tecnología en la nube de Microsoft.

Esa alianza con Microsoft otorga a OpenAI acceso privilegiado a los grandes centros de datos de IA de Azure, vinculando su crecimiento a los planes de gasto y la exposición regulatoria de Microsoft. Markman señala que la decisión de Microsoft de poner fin a las licencias de Claude Code se produjo después de que los costos de uso interno "superaran el presupuesto anual de IA meses antes de lo previsto", lo que recuerda que incluso los modelos de primer nivel se enfrentan a limitaciones económicas.

OpenAI se enfrenta a las mismas presiones estructurales que Anthropic. El acceso a hardware de alto rendimiento sigue siendo desigual, los costes de formación continúan aumentando y los gobiernos imponen normas más estrictas sobre dónde se pueden implementar los chips avanzados. Los analistas prevén que los próximos modelos de OpenAI requerirán mucha más potencia de cálculo, lo que situará a la empresa en la misma situación que sus rivales. Estas presiones también influirán en cómo los inversores evalúen una posible salida a bolsa de OpenAI, que ofrecería al mercado su primer análisis detallado de los costes de hardware de la propia empresa.

La estrategia de Huang sitúa a Nvidia en el centro de la infraestructura de IA

Si Amodei y Altman representan la demanda de IA, Huang, de Nvidia, representa la oferta, y los analistas han reajustado las expectativas sobre el dominio de Nvidia en el mercado global de chips. Huang ha criticado duramente los controles de exportación estadounidenses , argumentando que "daron a las empresas chinas el impulso, la energía y el apoyo gubernamental necesarios para acelerar su desarrollo", una tensión que, según Bernstein, moldea la estrategia global de Nvidia.

Las normas de exportación han modificado las zonas donde Nvidia puede vender sus chips más avanzados, pero también han provocado una avalancha de compras nacionales. Los proveedores de servicios en la nube, los programas de IA financiados por el gobierno y las grandes empresas se apresuran a asegurar capacidad antes de que se implementen nuevas restricciones. Nvidia ha acelerado el ritmo de lanzamiento de nuevos chips y ha intensificado la colaboración en el desarrollo con laboratorios de IA y proveedores de servicios en la nube, reforzando así su posición central en el sector del hardware de IA. Como señala Cohan, Nvidia es uno de los indicadores de mercado más claros para todo el sector de la IA.

Más allá de lo antrópico, OpenAI y Nvidia

Si bien Anthropic, OpenAI y Nvidia dominan el mercado, los inversores están prestando cada vez más atención a otras empresas que desempeñan un papel fundamental en la economía de la IA.

Google DeepMind avanza en su hoja de ruta de IA Gemini, posicionando a Google como rival de OpenAI y Anthropic, y como proveedor principal de la infraestructura informática necesaria para ejecutar sistemas de IA. Meta continúa lanzando modelos de IA de código abierto más potentes, lo que aumenta la presión competitiva sobre las empresas que cobran por el acceso a su tecnología.

AMD está ganando terreno con sus aceleradores de IA MI300, que compiten con los chips de Nvidia para el entrenamiento y la ejecución de grandes modelos de IA. TSMC sigue siendo el fabricante clave detrás de muchos de los procesadores más avanzados de la industria, mientras que Broadcom proporciona tecnología de red que ayuda a conectar clústeres de computación de IA cada vez más grandes.

A medida que aumenta la adopción de la IA, el control de la capacidad de fabricación, la infraestructura de red y los recursos de computación en la nube pueden llegar a ser tan importantes como la creación de los propios modelos.

La guerra de los chips está acercando a las empresas de IA y a los fabricantes de chips.

Las empresas que desarrollan sistemas avanzados de IA dependen cada vez más de los fabricantes de chips que les proporcionan la potencia informática necesaria para su funcionamiento. Bernstein refleja esta dinámica en el enfrentamiento entre Amodei y Huang sobre los controles de exportación: Amodei afirma que protegen el liderazgo estadounidense, mientras que Huang argumenta que aceleran el ascenso de China. Es «la cuestión de política industrial más importante de la década», afirma Bernstein.

El crecimiento de Anthropic incrementa la demanda de las redes de chips de IA de Nvidia, mientras que la hoja de ruta arquitectónica de Nvidia determina la rapidez con la que las empresas de modelado pueden escalar. Por ejemplo, Markman destaca la estrategia de Anthropic para obtener más de 220 000 GPU de Nvidia a través de SpaceX, lo que subraya la dificultad que tienen las empresas de IA para obtener la capacidad de computación necesaria para escalar sus modelos.

Esta relación explica por qué los analistas consideran cada vez más a las empresas de modelos de IA y a los fabricantes de chips como negocios profundamente interconectados. El debate sobre los chips no es meramente geopolítico; es una fuerza estructural que moldea la forma en que estas empresas operan, invierten y crecen.

¿Qué es lo que los mercados están observando a continuación?

Los analistas de Wall Street están atentos a algunos factores clave que definirán la próxima fase de la economía de la IA. El análisis de valoración de Cohan y el informe de Markman sobre la infraestructura de IA apuntan a la misma conclusión: los ganadores en IA no solo se determinarán por mejores modelos, sino también por el acceso a la capacidad de procesamiento, la distribución y una regulación favorable.

La esperada salida a bolsa de Anthropic permitirá a los inversores conocer por primera vez el coste real de desarrollar modelos de IA de vanguardia. El próximo gran modelo de OpenAI, y la forma en que decida fijar su precio, podría revolucionar el sector. Y el mejor indicador en tiempo real de la demanda de IA es el gasto de Microsoft, Amazon, Google y Oracle en hardware para centros de datos, que fluctúa con las últimas actualizaciones de Nvidia.

La regulación se ha convertido en un elemento fundamental de los modelos de valoración. Las normas de exportación, las inversiones gubernamentales en IA y las políticas que regulan el acceso a la computación avanzada determinarán dónde y a qué ritmo crece el ecosistema. En conjunto, estos factores definirán la siguiente fase de la economía de la IA. (I)