Está por definirse quién liderará la próxima fase de adopción de la inteligencia artificial y marcará el rumbo de la inversión empresarial en los próximos años, escriben colaboradores expertos de Forbes.
La siguiente fase de adopción de la inteligencia artificial depende menos de avances en los modelos y más de quién controla la infraestructura que los sustenta. Anthropic y OpenAI desarrollan algunos de los modelos de IA más avanzados del mundo. Nvidia, por su parte, marca el ritmo del hardware sobre el que opera gran parte de esa tecnología.
Los analistas de Wall Street han elevado sus expectativas mientras Anthropic y OpenAI avanzan hacia eventuales salidas a bolsa y Nvidia continúa expandiendo su valor de mercado más allá de los US$5 billones. Como señala Drew Bernstein, colaborador de Forbes, el acceso a la capacidad de cómputo necesaria para construir y operar sistemas avanzados de IA está moldeando la forma en que Washington, Wall Street y la industria tecnológica global piensan sobre quién controlará la próxima era de la computación.
Los inversionistas observan 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 capacidad computacional, cadenas de suministro y alianzas internacionales suelen diferir. Bernstein destaca el choque público entre Amodei y Huang sobre la política de exportación de chips hacia China, una disputa en la que ambos calificaron la posición del otro como “loca” o “estúpida”. Altman, mientras tanto, ha adoptado una posición intermedia: respalda los controles a las exportaciones, pero también promueve las inversiones necesarias para mantener a OpenAI a la vanguardia.
Según los colaboradores de Forbes, esta tensión estratégica definirá la próxima fase de la economía, a medida que las rivalidades y las dependencias mutuas determinen quién liderará el sector.
La estrategia de Anthropic en medio de la escasez de infraestructura para IA
La creciente demanda de las herramientas de inteligencia artificial empresarial de Anthropic está impulsando su valoración hacia varios cientos de miles de millones de dólares, lo que hace cada vez más probable una oferta pública inicial (IPO), posiblemente tan pronto como octubre, escribe Peter Cohan, colaborador de Forbes Markets.
Bajo el liderazgo de Amodei, la compañía ha posicionado a Claude como un sistema enfocado en la estabilidad y la seguridad. Según Cohan, esta estrategia se apoya en la rápida adopción empresarial de la plataforma, fortaleciendo la valoración de la empresa y aumentando la presión por demostrar que su crecimiento puede sostenerse en el tiempo.
Las revelaciones financieras de Anthropic muestran ingresos anualizados de US$1.400 millones y más de 500 clientes que gastan al menos US$1 millón al año, reporta Jon Markman, colaborador de Forbes. Ese crecimiento ayudó a impulsar una ronda Serie G por US$30.000 millones, la segunda mayor financiación privada en la historia reciente del sector tecnológico, solo detrás de los US$40.000 millones que obtuvo OpenAI el año pasado.
“Si alguien quiere entender hacia dónde está fluyendo realmente el dinero de la inteligencia artificial, este es un buen punto de partida”, escribe Markman.
La eventual salida a bolsa de Anthropic se perfila como una de las operaciones más relevantes de la década para el sector de la IA, obligando a los inversionistas a analizar con mayor profundidad la economía detrás del desarrollo de modelos de frontera.
El liderazgo de OpenAI enfrenta nuevas presiones
OpenAI sigue siendo la referencia frente a la cual se miden muchos de sus competidores. Bajo la dirección de Altman, la compañía ha seguido una estrategia dual: lanzar nuevas versiones de GPT a gran velocidad e integrar profundamente su tecnología en la nube de Microsoft.
La alianza con Microsoft le otorga acceso privilegiado a los grandes centros de datos de Azure, vinculando su crecimiento tanto a los planes de inversión de la tecnológica como a los riesgos regulatorios que enfrenta. Markman señala que la decisión de Microsoft de terminar algunas licencias de Claude Code se produjo después de que los costos internos de uso superaran el presupuesto anual destinado a IA varios meses antes de lo previsto, un recordatorio de que incluso los modelos más avanzados están sujetos a restricciones económicas.
OpenAI enfrenta las mismas presiones estructurales que Anthropic. El acceso al hardware de alto desempeño sigue siendo desigual, los costos de entrenamiento continúan aumentando y los gobiernos imponen reglas más estrictas sobre dónde pueden desplegarse los chips más avanzados.
Los analistas esperan que las próximas generaciones de modelos de OpenAI requieran una capacidad de cómputo significativamente mayor, lo que colocará a la empresa frente al mismo cuello de botella que enfrentan sus rivales. Estas presiones también influirán en la forma en que los inversionistas evalúen una eventual IPO de OpenAI, que ofrecería una visión más detallada de sus costos de infraestructura.
La estrategia de Huang coloca a Nvidia en el centro de la infraestructura de IA
Si Amodei y Altman representan la demanda de inteligencia artificial, Huang representa la oferta. Los analistas han recalibrado sus expectativas en torno al dominio de Nvidia dentro del ecosistema global de chips.
Huang ha criticado con dureza los controles de exportación impuestos por Estados Unidos, argumentando que estas restricciones “dieron a las empresas chinas el impulso, la energía y el respaldo gubernamental para acelerar su desarrollo”, una tensión que sigue marcando la estrategia internacional de Nvidia, escribe Bernstein.
Las reglas de exportación han cambiado los mercados donde Nvidia puede vender sus chips más avanzados, pero también han provocado una carrera por asegurar capacidad de procesamiento dentro de Estados Unidos. Proveedores de nube, programas de IA respaldados por gobiernos y grandes corporaciones buscan garantizar acceso a hardware antes de que surjan nuevas restricciones.
Nvidia ha acelerado el ritmo de lanzamiento de nuevos chips y reforzado sus programas de desarrollo conjunto con laboratorios de IA y proveedores de nube, consolidando su posición en el centro de la infraestructura tecnológica que impulsa la inteligencia artificial. Como señala Cohan, Nvidia se ha convertido en una de las señales más claras para medir la salud de todo el sector.
Más allá de Anthropic, OpenAI y Nvidia
Aunque estas tres compañías concentran gran parte de la atención, los inversionistas también siguen de cerca a otras empresas con roles estratégicos dentro de la economía de la IA.
Google DeepMind avanza con la hoja de ruta de Gemini, posicionando a Google como rival de OpenAI y Anthropic, pero también como proveedor de infraestructura crítica para operar sistemas de IA.
Meta continúa lanzando modelos de código abierto cada vez más potentes, aumentando la presión competitiva sobre las compañías que cobran por el acceso a sus tecnologías.
AMD gana terreno con sus aceleradores MI300, que compiten con Nvidia en el entrenamiento y ejecución de grandes modelos de inteligencia artificial. TSMC sigue siendo el fabricante clave detrás de muchos de los procesadores más avanzados de la industria, mientras que Broadcom suministra tecnologías de red esenciales para conectar clústeres de computación cada vez más grandes.
A medida que aumenta la adopción de la IA, el control de la capacidad de manufactura, la infraestructura de redes y los recursos de computación en la nube podría ser tan importante como el desarrollo de los propios modelos.
La guerra de los chips acerca cada vez más a las empresas de IA y a los fabricantes de semiconductores
Las compañías que desarrollan sistemas avanzados de inteligencia artificial dependen cada vez más de los fabricantes que les suministran la capacidad computacional necesaria para operarlos.
Bernstein describe esta dinámica a través del enfrentamiento entre Amodei y Huang sobre los controles de exportación. Para Amodei, estas medidas ayudan a proteger el liderazgo tecnológico estadounidense; para Huang, aceleran el ascenso de China. Bernstein considera que se trata de “la cuestión de política industrial más importante de la década”.
El crecimiento de Anthropic incrementa la demanda de las redes de chips de Nvidia, mientras que la hoja de ruta tecnológica de Nvidia condiciona la velocidad con la que las empresas de modelos pueden escalar. Markman destaca, por ejemplo, el esfuerzo de Anthropic por asegurar más de 220.000 GPU de Nvidia a través de SpaceX, una muestra de lo difícil que se ha vuelto acceder a la capacidad computacional necesaria para expandir estos sistemas.
Esta relación explica por qué los analistas consideran cada vez más que las compañías de modelos de IA y los fabricantes de chips forman parte de un mismo ecosistema económico. El debate sobre los semiconductores no es únicamente geopolítico; también es una fuerza estructural que condiciona cómo estas empresas operan, invierten y crecen.
Lo que observan ahora los mercados
Los analistas de Wall Street siguen una serie de catalizadores que podrían definir la próxima etapa de la economía de la inteligencia artificial. Tanto los análisis de valoración de Cohan como los reportes de infraestructura de Markman apuntan a la misma conclusión: los ganadores no se definirán únicamente por construir mejores modelos, sino también por su acceso a capacidad computacional, distribución y marcos regulatorios favorables.
La esperada solicitud de IPO de Anthropic ofrecerá a los inversionistas una primera mirada detallada a los costos reales de desarrollar modelos de última generación. El próximo gran lanzamiento de OpenAI —y la forma en que la compañía decida monetizarlo— podría influir en todo el sector.
Al mismo tiempo, uno de los indicadores más inmediatos de la demanda de inteligencia artificial seguirá siendo cuánto invierten Microsoft, Amazon, Google y Oracle en hardware para centros de datos, una variable estrechamente ligada a los ciclos de actualización tecnológica de Nvidia.
La regulación se ha convertido en un factor central dentro de los modelos de valoración. Las normas de exportación, los programas públicos de inversión en inteligencia artificial y las políticas que regulan el acceso a la capacidad computacional avanzada determinarán dónde y a qué velocidad crecerá el ecosistema.
En conjunto, estas fuerzas definirán la próxima fase de la economía de la inteligencia artificial.