La próxima fase en la adopción de la IA depende menos de los avances en los modelos y más de quién controle la infraestructura que los sostiene. Anthropic y OpenAI desarrollan los modelos líderes, mientras que Nvidia marca el ritmo del hardware de IA a nivel global.

En Wall Street, los analistas elevaron sus expectativas a medida que Anthropic y OpenAI se acercan a sus salidas a la bolsa y Nvidia trepa por encima de una capitalización de mercado de US$ 5 billones. Como señala el columnista de Forbes, Drew Bernstein, el acceso a la potencia de cálculo necesaria para desarrollar y ejecutar sistemas avanzados de IA está hoy “moldeando la forma en que Washington, Wall Street y la industria tecnológica global piensan quién controlará la próxima era de la computación”.

Los inversores siguen de cerca a tres líderes cuyas decisiones moldean cada vez más la economía de la IA: Dario Amodei en Anthropic, Sam Altman en OpenAI y Jensen Huang en Nvidia. Sus posturas sobre la potencia de cálculo, las cadenas de suministro y las alianzas globales suelen chocar. Bernstein destaca el cruce público entre Amodei y Huang por la política de exportación de chips a China, donde cada uno tildó la posición del otro de "una locura" o "una estupidez". Altman, en tanto, buscó un terreno intermedio: respalda los controles de exportación pero, al mismo tiempo, presiona para conseguir el nivel de inversión en IA necesario para mantener a OpenAI a la vanguardia.

Es el tipo de tensión estratégica que, según los analistas de Forbes, definirá la próxima etapa de la economía, en un escenario donde las rivalidades y las dependencias cruzadas determinarán quién llevará la delantera de ahora en más.

La estrategia de Anthropic ante el cuello de botella de la infraestructura de IA

La explosiva demanda de las herramientas de IA corporativas de Anthropic está impulsando su valuación hacia los cientos de miles de millones de dólares. Esto hace que una posible salida a la bolsa —que podría concretarse incluso en octubre— sea cada vez más probable, según analiza Peter Cohan, especialista en mercados de Forbes.

Bajo la conducción de su CEO, Dario Amodei, la compañía posicionó a Claude como un sistema enfocado en la estabilidad y la seguridad. Para Cohan, este enfoque “se apoya en la rápida adopción corporativa que logró la empresa”, lo que no solo impulsa la valuación de Anthropic, sino que también le suma presión para demostrar que su ritmo de crecimiento es sostenible en el tiempo.

Los balances financieros de Anthropic muestran ingresos anualizados de US$ 1.400 millones, con más de 500 clientes que gastan al menos un millón de dólares al año, según informa Jon Markman, columnista de Forbes. Ese crecimiento ayudó a impulsar una ronda de financiamiento Serie G de US$ 30.000 millones, la segunda mayor recaudación de fondos privados en la historia del sector tecnológico, superada únicamente por los US$ 40.000 millones que OpenAI consiguió el año pasado.

"Si uno trata de entender a dónde está yendo realmente la plata de la IA, este es un buen lugar para empezar", escribe Markman.

La posible salida a la bolsa de Anthropic se perfila como una de las ofertas públicas de IA más importantes de la década, añade Cohan, lo que obligará a los inversores a enfrentarse cara a cara con la viabilidad económica del desarrollo de modelos en la frontera tecnológica.

El liderazgo de OpenAI llega con nuevas presiones

OpenAI sigue siendo la vara con la que se mide a gran parte de sus competidores en el sector. Bajo la conducción de Altman, la compañía implementó una estrategia de doble vía: lanzar rápidamente nuevas versiones de GPT e integrar su tecnología de forma profunda en la nube de Microsoft.

Esa alianza estratégica con Microsoft le otorga a OpenAI un acceso privilegiado a los enormes centros de datos de IA de Azure, lo que ata su propio crecimiento a los planes de inversión y a la exposición regulatoria de Microsoft. Markman señala que la decisión de Microsoft de dar de baja las licencias de Claude Code se tomó luego de que los costos por uso interno “superaran el presupuesto anual de IA varios meses antes de lo previsto”, un claro recordatorio de que incluso los modelos de primera línea enfrentan límites económicos.

De hecho, OpenAI está chocando con las mismas presiones estructurales que Anthropic. El acceso a hardware de alto rendimiento sigue siendo desigual, los costos de entrenamiento no paran de subir y los gobiernos imponen reglas cada vez más estrictas sobre dónde se pueden desplegar los chips más avanzados. Los analistas prevén que los próximos modelos de OpenAI exigirán una potencia de cálculo significativamente mayor, lo que meterá a la empresa en el mismo cuello de botella que sufren sus rivales. Estas presiones también condicionarán la forma en que los inversores evalúen una posible salida a la bolsa de OpenAI, un debut bursátil que le daría al mercado la primera radiografía detallada de los costos de hardware reales de la compañía.

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

Si Amodei y Altman representan el lado de la demanda en el negocio de la IA, Jensen Huang, de Nvidia, encarna la oferta. Ante este panorama, los analistas recalibraron sus proyecciones en torno al dominio absoluto de Nvidia en el mercado global de chips. Huang criticó con dureza los controles de exportación impuestos por Estados Unidos, bajo el argumento de que “les dieron a las empresas chinas el espíritu, la energía y el apoyo gubernamental necesarios para acelerar su propio desarrollo”, una tensión que, según escribe Bernstein, condiciona la estrategia global de Nvidia.

Las normativas de exportación modificaron los destinos donde Nvidia puede vender sus chips más avanzados, pero también desataron una fiebre de compras dentro del mercado estadounidense. Proveedores de servicios en la nube, programas de IA financiados por gobiernos y grandes corporaciones se apuran a garantizar su capacidad de cómputo antes de que aparezcan nuevas restricciones. Frente a esto, Nvidia aceleró el ritmo de lanzamiento de nuevos chips y profundizó los desarrollos conjuntos con laboratorios de IA y proveedores de nube, consolidando su lugar en el núcleo de la infraestructura de hardware de IA. Como bien señala Cohan, Nvidia funciona hoy como uno de los termómetros más claros para medir la salud de todo el sector de la inteligencia artificial.

Más allá de Anthropic, OpenAI y Nvidia

Aunque Anthropic, OpenAI y Nvidia dominan el escenario principal, los inversores siguen de cerca a otras empresas que cumplen roles críticos en la economía de la IA.

Google DeepMind avanza a paso firme con la hoja de ruta de su IA Gemini, posicionando a Google tanto como un rival directo para OpenAI y Anthropic, como un proveedor clave de la infraestructura de computación necesaria para ejecutar estos sistemas. Por su parte, Meta continúa lanzando modelos de IA de código abierto (open-source) cada vez más potentes, lo que aumenta la presión competitiva sobre las compañías que cobran licencias por el acceso a su tecnología.

En el terreno del hardware, AMD gana terreno con sus aceleradores de IA MI300, que compiten codo a codo con los chips de Nvidia para el entrenamiento y la ejecución de grandes modelos de IA. Asimismo, TSMC se mantiene como el fabricante estratégico detrás de gran parte de los procesadores más avanzados de la industria, mientras que Broadcom provee la tecnología de redes que permite conectar clústeres de computación de IA cada vez más masivos.

A medida que la adopción de la IA se expande, el control de la capacidad de fabricación, la infraestructura de redes y los recursos de computación en la nube podría volverse tan determinante como el propio desarrollo de los modelos.

Aquí tenés las opciones para traducir este bloque, que abre otra sección con subtítulo y profundiza en el cruce de intereses entre las empresas de software y los fabricantes de hardware.

La guerra de los chips une cada vez más a las empresas de IA y a los fabricantes de semiconductores

Las compañías que desarrollan sistemas avanzados de IA dependen cada vez más de los fabricantes de chips que proveen la potencia de cálculo necesaria para ejecutarlos. Bernstein sintetiza esta dinámica en el cruce entre Amodei y Huang por los controles de exportación: mientras Amodei sostiene que estas medidas protegen el liderazgo de Estados Unidos, Huang argumenta que solo aceleran el ascenso de China. Es “el debate de política industrial más importante de la década”, afirma Bernstein.

El crecimiento de Anthropic dispara la demanda de las redes de chips de IA de Nvidia, al tiempo que la hoja de ruta de la arquitectura de Nvidia condiciona qué tan rápido pueden escalar las empresas desarrolladoras de modelos. Como ejemplo de esto, Markman destaca la jugada de Anthropic para asegurarse más de 220.000 GPU de Nvidia a través de SpaceX, lo que subraya lo complejo que se volvió para las empresas de IA conseguir la capacidad informática necesaria para expandir sus modelos.

Esta interdependencia es la razón por la cual los analistas tratan cada vez más a las desarrolladoras de IA y a los fabricantes de chips como negocios profundamente entrelazados. El debate por los semiconductores no es puramente geopolítico; es una fuerza estructural que moldea la forma en que estas corporaciones operan, invierten y crecen.

Qué está mirando el mercado de ahora en más

Los analistas de Wall Street siguen de cerca algunos catalizadores clave que definirán la próxima etapa de la economía de la IA. El análisis de valuación de Cohan y los informes de Markman sobre infraestructura tecnológica coinciden en la misma conclusión: los ganadores en la carrera de la IA no se determinarán únicamente por tener los mejores modelos, sino por su acceso a la potencia de cálculo, los canales de distribución y un marco regulatorio favorable.

En este sentido, la esperada presentación de Anthropic para salir a la bolsa le dará a los inversores la primera radiografía real de los costos detrás de la creación de modelos de IA de última generación. Por otro lado, el próximo gran lanzamiento de OpenAI —y la estrategia de precios que decida aplicar— podría patear el tablero de la industria. Al mismo tiempo, el mejor indicador en tiempo real para medir la demanda de IA sigue siendo el nivel de inversión que Microsoft, Amazon, Google y Oracle destinen a hardware para centros de datos, un termómetro que oscila al ritmo de las últimas actualizaciones de Nvidia.

La regulación pasó a ser una variable central en los modelos de valuación de las empresas. Las normativas de exportación, los fondos estatales destinados a la IA y las políticas que regulan el acceso a la computación avanzada moldearán los destinos y la velocidad a la que se expandirá el ecosistema. Combinadas, estas fuerzas serán las encargadas de dictar el rumbo del próximo capítulo en la economía de la IA.

*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com