Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

Los ingresos generados por la inteligencia artificial alcanzaron un punto de inflexión económico durante el primer trimestre de 2026. Según un informe de la firma Exponential View, las ventas del sector ya superan, por segundo trimestre consecutivo, los costos de depreciación asociados a las enormes inversiones en centros de datos y chips. Aunque el hito sugiere que el modelo de negocio comienza a sostenerse por sí mismo, los analistas advierten que los márgenes aún son reducidos y que la rentabilidad definitiva dependerá de cómo evolucione la demanda y el valor de la infraestructura instalada.

***

  • Los ingresos globales por IA ya superan el costo de depreciación de la infraestructura.
  • La industria generó USD $25.000 millones en el primer trimestre de 2026.
  • Las grandes tecnológicas planean invertir hasta USD $725.000 millones este año.
  • Los modelos abiertos y chinos, como DeepSeek, ganan participación entre los usuarios.
  • El informe advierte que la sostenibilidad financiera aún depende de márgenes muy ajustados.

 

La explosión de inversiones en inteligencia artificial ha estado acompañada durante los últimos dos años por una pregunta recurrente entre inversionistas y analistas: ¿existe suficiente demanda para justificar el gigantesco gasto en centros de datos, GPUs y nueva infraestructura? Un nuevo informe de Exponential View aporta una de las primeras señales de que el negocio comienza a sostener económicamente ese esfuerzo, aunque todavía enfrenta importantes desafíos para consolidar su rentabilidad.

La IA supera un punto de equilibrio clave

El estudio, presentado por Bloomberg, revela que los ingresos globales por inteligencia artificial —excluyendo el mercado chino— alcanzaron USD $25.000 millones durante el primer trimestre de 2026, superando por segundo trimestre consecutivo los USD $21.000 millones estimados en costos de depreciación de la infraestructura utilizada para desarrollar y operar estos sistemas.

La depreciación refleja el desgaste contable de inversiones en centros de datos, servidores y aceleradores de IA, especialmente GPUs. Que los ingresos ya cubran ese costo representa un indicador relevante para una industria que ha destinado cientos de miles de millones de dólares a expandir su capacidad de cómputo.

No obstante, Exponential View advierte que el margen continúa siendo reducido. Los gastos por depreciación todavía absorben más de dos tercios de los ingresos del sector, dejando poco espacio para cubrir otros costos como electricidad, personal, financiamiento y operación.

“Por ahora, la economía del sector se mantiene”, señala el informe. “Pero el margen de error sigue siendo estrecho.”

La gran apuesta de las tecnológicas

El informe llega mientras las principales compañías tecnológicas aceleran una de las mayores olas de inversión corporativa de la historia reciente.

Meta, Alphabet, Microsoft y Amazon planean destinar conjuntamente hasta USD $725.000 millones en inversiones de capital durante 2026, gran parte orientadas a infraestructura para inteligencia artificial.

Para Azeem Azhar, fundador de Exponential View, el hecho de que los ingresos apenas comiencen a superar los costos de depreciación es consistente con el comportamiento esperado de una industria que todavía atraviesa una fase intensiva de inversión.

Según explicó a Bloomberg, si los ingresos ya superaran ampliamente esos costos probablemente significaría que las empresas fueron demasiado conservadoras en su expansión y dejaron oportunidades de crecimiento sin aprovechar.

La IA crece más rápido que cualquier revolución tecnológica previa

El informe estima que la inteligencia artificial generativa produjo USD $110.000 millones en ingresos durante los últimos doce meses, convirtiéndose en la plataforma tecnológica de crecimiento más acelerado registrada hasta ahora.

De acuerdo con Exponential View, la expansión del sector avanza aproximadamente tres veces más rápido que lo hicieron Internet, las aplicaciones móviles o la computación en la nube durante sus respectivas etapas iniciales.

Para elaborar estas estimaciones, la firma construyó una base de datos que rastrea el gasto relacionado con inteligencia artificial en más de 1.000 compañías, utilizando información proveniente de reportes financieros, declaraciones corporativas, publicaciones especializadas y datos de proveedores de nube, eliminando además posibles duplicaciones entre distintos niveles de la cadena de suministro.

El debate sobre la vida útil de las GPUs

Uno de los supuestos centrales del informe consiste en asumir una vida útil de seis años para el hardware utilizado en IA, especialmente las unidades de procesamiento gráfico (GPU).

Algunos inversionistas consideran que esa estimación podría resultar demasiado optimista debido a la rápida evolución tecnológica, que puede volver obsoletos determinados chips mucho antes de ese plazo.

Si las GPUs perdieran valor económico más rápidamente, las empresas enfrentarían mayores gastos de depreciación, sustituciones anticipadas de equipos y posibles deterioros contables de sus activos.

Sin embargo, los datos recopilados por Exponential View muestran un comportamiento diferente. El alquiler por hora de las populares GPU Nvidia H100, lanzadas hace cuatro años, todavía conserva cerca del 80% de su precio inicial, reflejando que la demanda continúa siendo extraordinariamente elevada.

Azhar atribuye este fenómeno a que la demanda de capacidad de cómputo sigue superando la oferta disponible de los nuevos chips Blackwell de Nvidia.

La observación coincide con declaraciones realizadas anteriormente por Matt Garman, director ejecutivo de Amazon Web Services, quien afirmó que la compañía continúa utilizando servidores equipados con GPUs Nvidia A100 de hace seis años debido a que siguen registrando una fuerte demanda entre sus clientes.

DeepSeek y los modelos abiertos ganan terreno

El informe también identifica un cambio relevante en el comportamiento de los desarrolladores.

Datos de la plataforma OpenRouter muestran que la participación de modelos desarrollados por Google, OpenAI y Anthropic cayó del 72% al 33% del total de solicitudes procesadas durante el último año.

En paralelo, modelos abiertos y desarrollos provenientes de China, como DeepSeek, han ganado una participación cada vez mayor.

Según Azhar, este cambio no implica necesariamente que los grandes laboratorios estén perdiendo relevancia. Más bien refleja que muchos usuarios avanzados comienzan a utilizar modelos más económicos y rápidos para tareas rutinarias, reservando los sistemas más sofisticados para problemas complejos.

En consecuencia, las compañías líderes deberán diferenciarse mediante servicios adicionales, integraciones y ecosistemas propios que justifiquen cobrar precios superiores frente a una competencia cada vez más amplia.

La prueba definitiva aún está por delante

Aunque el informe aporta señales alentadoras sobre la sostenibilidad económica del sector, también deja claro que la industria todavía transita una etapa delicada.

Los ingresos ya permiten cubrir el desgaste de las enormes inversiones realizadas, pero cualquier desaceleración significativa en la demanda, un incremento de los costos operativos o una depreciación más acelerada del hardware podría volver a poner presión sobre la rentabilidad de muchas compañías.

Por ahora, la inteligencia artificial parece haber superado uno de los primeros grandes exámenes financieros de su expansión. La siguiente prueba consistirá en demostrar que ese crecimiento puede mantenerse mientras continúa la carrera por construir la infraestructura tecnológica más ambiciosa de la historia reciente.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados