Anthropic vale 350.000 millones de dólares. OpenAI superó los 300.000 millones en su última ronda. xAI de Elon Musk llegó a 120.000 millones. Mistral, con un equipo de unas pocas decenas de personas, vale 6.000 millones. Perplexity, que básicamente es una interfaz sobre modelos de otros, llegó a los 9.000 millones.
Estas cifras existen porque hay inversores institucionales que las han aceptado. No son alucinaciones. Pero si las analizas con los criterios que se aplican a cualquier otra empresa de tecnología, no hay modelo de valoración estándar que las justifique con los ingresos actuales o proyectados de forma conservadora. Lo que hay es una apuesta colectiva a que la IA va a reorganizar la economía global de una forma que hace que los múltiplos actuales parezcan razonables en retrospectiva.
Puede que tengan razón. O puede que estemos en el pico de una burbuja que va a corregir de forma dolorosa. Lo interesante es que el mercado parece estar procesando ambas posibilidades al mismo tiempo.
Por qué los números no cuadran si eres convencional al evaluarlos
El caso más fácil de analizar es OpenAI. Con ingresos anuales estimados en torno a los 10.000 millones de dólares (en rápido crecimiento, sí), una valoración de 300.000 millones implica un múltiplo de 30x sobre ingresos. Eso no es inusual para empresas de software de alto crecimiento en etapas tempranas, pero OpenAI tiene costes operativos brutales. Los centros de datos, los chips, el entrenamiento de nuevos modelos y los contratos de computación con Microsoft consumen márgenes que hacen que la rentabilidad esté estructuralmente lejos.
Anthropic tiene un problema parecido. La compañía ha recibido más de 10.000 millones en inversión de Amazon, Google y otros, y sus ingresos crecen rápido, pero el coste de entrenar y servir modelos de frontera es tan alto que el camino a la rentabilidad requiere bien un aumento dramático de ingresos o una reducción igual de dramática en los costes de inferencia. Ambas cosas pueden pasar, pero ninguna está garantizada.
El argumento de los toros: por qué puede tener sentido igualmente
Los inversores que defienden estas valoraciones no son irracionales. Su tesis es que estamos en el equivalente de 1995 en Internet: las valoraciones parecen absurdas con las métricas del momento, pero quien vendió Amazon en 2000 porque "no tenía beneficios" perdió la mejor inversión de las siguientes dos décadas.
El argumento específico de la IA es que los modelos de frontera son bienes estratégicos. No es solo que generen ingresos directos: controlar la infraestructura de IA de la que dependen empresas, gobiernos y desarrolladores es una posición de poder económico y político comparable a controlar el sistema operativo en los años noventa. Microsoft entendió eso con Windows antes de que los múltiplos lo reflejaran.
Además, el coste de entrenamiento e inferencia ha caído de forma dramática en los últimos dos años. Lo que costaba 100 millones entrenar en 2023 cuesta menos de 10 millones en 2026 para modelos de capacidad equivalente. Si esa curva continúa, el argumento de "los costes son insostenibles" se debilita considerablemente.
Lo que sí es razonablemente predecible
La consolidación. No van a sobrevivir cinco empresas grandes de modelos de frontera propietarios con las valoraciones actuales todas al mismo tiempo. La presión de los modelos abiertos, que como comentamos al analizar el estado actual del mercado de LLMs, han cerrado mucho la brecha con los propietarios en tareas estándar, va a comprimir los márgenes de quienes no tienen una posición diferenciada clara.
El escenario más probable no es que la burbuja pinche de golpe como las .com en 2001. Es que las empresas que no encuentren un modelo de negocio sostenible antes de 2028 o 2029 se vendan, se fusionen o cierren con mucho menos ruido del que hicieron al subir. Y que las que sobrevivan justifiquen sus valoraciones o las superen.
Lo que no va a pasar es que todo siga igual. El mercado de la IA generativa está madurando a una velocidad que hace que los análisis de hace seis meses queden obsoletos. Las empresas que construyen sobre los modelos, las que los integran y las que dependen de ellos como infraestructura crítica son las que determinan quién gana en este juego a largo plazo. Las valoraciones de hoy son una apuesta sobre ese resultado. Como toda apuesta, puede salir bien o puede salir muy mal.
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