Semiconductores: la rentabilidad de la IA a prueba

La posible salida a Bolsa de Anthropic está atrayendo la atención de los inversionistas. Según reportes, la empresa detrás de Claude habría aplazado su debut en Nasdaq de octubre a noviembre para presentar sus resultados del tercer trimestre, mientras que OpenAI habría descartado salir a Bolsa este año.

Más allá de cuánto valdrán estas empresas, la pregunta relevante para quien invierte en semiconductores es qué dirán sus números sobre la industria que depende de ellas.

Una parte importante de las expectativas sobre NVIDIA, AMD, TSMC y ASML descansa en que siga creciendo la inversión en infraestructura de inteligencia artificial (IA).

Hoy es difícil de estimarlo, los dos principales, Anthropic y OpenAI, son privados y no publican sus cifras.

La cadena parece sencilla: el usuario paga por token, la unidad con la que se cobra el uso de estos modelos; los laboratorios rentan cómputo a los gigantes de la nube, y estos compran chips diseñados por NVIDIA y AMD, que TSMC fabrica con las máquinas para circuitos avanzados que solo produce ASML.

Pero parte del dinero también circula en sentido contrario. Según reportes, Anthropic buscaría cerca de 100,000 millones de dólares con una valuación de 2 billones, y NVIDIA podría invertir hasta 10,000 millones en la operación: el proveedor financiando a su propio cliente.

Eso no demuestra que la demanda sea artificial. Pero sí vuelve importante distinguir cuánto crecimiento se sostiene con pagos de usuarios y cuánto depende de nuevas aportaciones de capital.

El gasto lo encabezan los gigantes de la nube: Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta y Oracle.

Cerrarán 2026 con una inversión cercana a 750,000 millones de dólares en centros de datos, y las estimaciones apuntan a más de 1 billón en 2027.

Amazon, Alphabet y Meta terminarán el año con casi el doble de inversión que en 2025. El costo se refleja en su flujo de efectivo libre: de 127,000 millones positivos en 2025, cerrarán 2026 con 31,000 millones negativos y podrían llegar a 91,000 miullones negativos en 2027.

Se estima que más de la mitad del gasto hasta 2028 se podría financiar con deuda o socios externos.

Mientras tanto, los proveedores se benefician del crecimiento. Se prevé que NVIDIA aumente sus ingresos 90% en su ejercicio fiscal en curso respecto al año anterior, con un margen bruto de 74%, y su utilidad prácticamente se duplicaría.

AMD podría cerrar 2026 con un alza de 48% en ingresos, respecto al ejercicio anterior, y crecería 74% en 2027, aunque con un margen menor, de 57 por ciento.

Por otro lado, TSMC podría aumentar sus ingresos 43% y su utilidad 60%, con un margen que sube de 60 a 66%, reflejo de su poder para fijar precios.

Finalmente ASML se podría esperar un crecimiento del 38% en ingresos y 57% en utilidad.

En cuanto a valuación, NVIDIA cotiza a 18.8 veces la utilidad esperada de los próximos 12 meses, por debajo de TSMC (23x) y ASML (31x), y lejos de las 57x de AMD, una empresa ocho veces más pequeña por ingresos. Esa diferencia plantea una pregunta: cuánto durarán esas ganancias.

La tensión aparece cuando se analiza el abaratamiento de la IA. Se estima que el costo de alcanzar un determinado nivel de desempeño cae alrededor de 47% por trimestre, unas 13x al año, más rápido de lo que bajaron el cómputo, las baterías o la electricidad.

Operar los modelos más recientes de Anthropic y OpenAI cuesta entre 40 y 50% menos que sus antecesores. Para los laboratorios, eso significa menos ingreso por unidad. Para los fabricantes de chips, no necesariamente.

En el siglo XIX, el economista William Stanley Jevons observó que las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el consumo de carbón, lo aumentaron. Es la llamada paradoja de Jevons, y la industria apuesta a ella: si el uso crece más rápido de lo que cae el precio, el gasto total sube y se necesitan más chips.

Si no, el abaratamiento termina beneficiando al usuario y no a quien construyó la infraestructura.

Por eso importan las salidas a Bolsa: obligarían a publicar cuánto ingresan y cuánto gastan en cómputo. OpenAI proyecta multiplicar sus ingresos 10x hacia 2030, hasta 350,000 millones de dólares, pero en ese lapso gastaría 856,000 millones solo en cómputo e infraestructura. Su flujo libre sería negativo en 278,000 millones, 2.3x el efectivo que tiene hoy, y negocia una ronda que la valuaría en 1.2 billones, unas 34x sus ingresos de 2026.

Anthropic reportaría su segundo trimestre consecutivo con utilidad operativa ajustada positiva y un margen bruto superior a 80%, aunque antes de costos de entrenamiento, una parte importante de su gasto en cómputo.

Ahí estará la verdadera prueba: saber si lo que pagan los usuarios alcanza para sostener todo lo que se está construyendo. La inteligencia artificial puede transformar la economía y, aun así, tardar más de lo previsto en generar las ganancias esperadas.

Para quienes invierten en la industria de la inteligencia artificial, no hace falta que la tecnología fracase para perder dinero; basta con que el negocio avance más despacio de lo que esperan.

La IA puede tener un gran futuro, pero ¿cuánto vale pagar hoy por ganancias que podrían tardar años en llegar? ¿Qué se agotará primero: las promesas de la IA o la paciencia de los inversionistas?