Por Canuto  

Un informe de investigación de Barclays sostiene que AWS, Azure y Google Cloud podrían capturar hasta USD $40 por cada USD $100 que ingresan los laboratorios de IA, mientras sus beneficios operativos llegarían a USD $20 en determinados escenarios. El análisis también proyecta un salto de los ingresos globales del sector hasta USD $690.000 millones en 2028.
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  • Barclays estima que los proveedores de nube reciben entre USD $35 y USD $40 por cada USD $100 de ingresos de los modelos de IA.
  • Según el informe, los servicios de inferencia de pago registraron márgenes de entre 50% y 65% en 2026, una métrica distinta del beneficio operativo estimado para los proveedores.
  • Los ingresos globales de los laboratorios de IA podrían crecer de USD $7.000 millones en 2024 a USD $690.000 millones en 2028.

Los grandes proveedores de computación en la nube podrían estar capturando una porción mayor del auge de la inteligencia artificial de lo que sugieren los titulares sobre modelos y aplicaciones. Un informe de investigación de Barclays, fechado el 28 de agosto de 2026, estima que entre USD $35 y USD $40 de cada USD $100 ingresados por los laboratorios de IA terminan en empresas como AWS, Azure y Google Cloud Platform. El análisis sostiene además que esa participación puede traducirse en entre USD $10 y USD $20 de beneficio operativo para los proveedores de infraestructura.

La inferencia cambia la conversación sobre la IA

Durante años, el debate financiero sobre la inteligencia artificial se concentró en el entrenamiento de modelos fundacionales, una etapa que exige grandes inversiones iniciales en procesadores, centros de datos y energía. Barclays desplaza el foco hacia la inferencia, que representa el costo continuo de ejecutar un modelo cada vez que un usuario formula una consulta o una empresa pone en funcionamiento un agente automatizado. Esa actividad repetida puede convertirse en una fuente de ingresos más persistente para la infraestructura que sostiene los servicios de IA.

La diferencia es importante porque entrenar un modelo ocurre en ciclos determinados, mientras que la inferencia se activa de forma constante cuando una aplicación gana usuarios o aumenta su volumen de consultas. Cada respuesta generada por un sistema de IA requiere capacidad de cómputo, almacenamiento, redes y otros servicios asociados, aunque el usuario final solo vea una interfaz sencilla. En ese flujo, los proveedores de nube ocupan una posición intermedia entre los laboratorios que desarrollan los modelos y las compañías o consumidores que los utilizan.

Según la investigación de Barclays, las plataformas hiperescalables no se limitan a transportar datos o alquilar servidores, sino que participan directamente en la economía de cada solicitud procesada. El banco calcula que los proveedores pueden quedarse con entre USD $35 y USD $40 por cada USD $100 de ingresos que generan las empresas de modelos de IA. La estimación presenta a la nube como uno de los beneficiarios menos visibles, pero potencialmente más rentables, de la expansión de la inferencia.

El informe también sitúa los beneficios operativos de esa actividad entre USD $10 y USD $20 por cada USD $100 de ingresos asociados, con márgenes aproximados de entre 35% y 45% en los escenarios descritos. Barclays advierte que las cifras dependen del tipo de laboratorio, del modelo comercial y de las características de la carga de trabajo. Aun así, el resultado apunta a una oportunidad financiera considerable para AWS, Azure y Google Cloud Platform mientras la demanda de IA siga creciendo.

Dos modelos de negocio, dos resultados para la nube

Para explicar la dinámica, Barclays construyó dos laboratorios de IA hipotéticos con distintas fuentes de ingresos. El Laboratorio A tiene una orientación mayor hacia las aplicaciones basadas en API y genera aproximadamente USD $35 en ingresos de nube por cada USD $100 que obtiene. Dentro de ese escenario, el proveedor de infraestructura alcanzaría cerca de USD $11,80 de beneficio, equivalente a un margen de 34%.

El Laboratorio B representa un negocio más inclinado hacia las suscripciones y produce cerca de USD $41 en ingresos de nube por cada USD $100 facturados por el laboratorio. En ese caso, el beneficio estimado para el proveedor sube aproximadamente a USD $19,10, con un margen de 47%. La distancia entre ambos ejemplos muestra que el volumen de ingresos no es el único factor relevante para determinar cuánto valor captura la infraestructura.

Los servicios de suscripción suelen generar un uso más constante, porque los clientes pagan por mantener el acceso al producto durante un periodo determinado. Esa regularidad puede facilitar una planificación más eficiente de la capacidad informática y ofrecer a la nube una base de demanda menos irregular que la de una aplicación que cobra principalmente por llamadas individuales a una API. Barclays vincula esa estabilidad con ingresos potencialmente más previsibles y márgenes superiores para los proveedores de infraestructura.

El contraste no significa que todas las empresas de IA con suscripciones produzcan automáticamente los mismos resultados, ni que las API representen un negocio menos atractivo en todos los casos. La estructura de costos, la intensidad de las consultas y el diseño de cada producto pueden modificar la economía final. La conclusión del análisis es más específica: las cargas de trabajo asociadas con modelos de suscripción podrían ofrecer a los proveedores de nube una combinación especialmente favorable de recurrencia, utilización y rentabilidad.

El crecimiento proyectado y los riesgos para los hiperescaladores

Barclays estima que los ingresos globales de los laboratorios de IA rondaron los USD $7.000 millones en 2024, antes de aumentar hasta una proyección de USD $137.000 millones para 2026. El banco contempla un crecimiento adicional que llevaría esa cifra a USD $690.000 millones en 2028. Se trata de proyecciones, no de resultados confirmados. Si ese escenario se materializa, incluso una participación relativamente estable de la nube representaría un flujo económico mucho mayor para las plataformas que alojan y ejecutan los modelos.

La rentabilidad de la inferencia también habría mejorado con rapidez. El informe señala que los servicios de inferencia de pago registraron márgenes de entre 50% y 65% en 2026, frente a niveles ubicados en los dígitos bajos de dos cifras durante 2025. Esta referencia corresponde a los servicios de inferencia analizados y no necesariamente equivale al margen operativo consolidado de cada proveedor de nube. Aun así, Barclays interpreta esa evolución como una señal de que el mercado podría estar dejando atrás una etapa dominada por la inversión y comenzando a mostrar una economía operativa más atractiva.

Sin embargo, los analistas de Barclays identifican una amenaza para el poder de negociación de AWS, Azure y Google Cloud Platform: que los propios laboratorios de IA desarrollen infraestructura interna. Empresas como OpenAI y Anthropic, junto con otros proveedores importantes de modelos, podrían intentar reducir su dependencia de servicios externos si consideran que controlar sus centros de datos, servidores y sistemas especializados ofrece ventajas económicas o estratégicas. Una decisión de ese tipo reduciría la porción de ingresos que actualmente llega a los hiperescaladores, aunque el informe no la presenta como un resultado confirmado.

El banco espera que los márgenes de los proveedores de nube puedan superar incluso sus estimaciones actuales en el corto plazo, impulsados por la expansión de la demanda. A más largo plazo, Barclays anticipa una moderación conforme aumente la competencia y evolucione el panorama de la infraestructura. La tensión central del mercado quedaría así definida: los laboratorios necesitan capacidad para crecer, pero también tienen incentivos para controlar los costos, mientras la nube busca preservar una participación elevada del valor creado por la IA.

Para los inversores, el informe propone mirar más allá de las empresas que venden directamente modelos o aplicaciones y observar quién cobra por cada consulta procesada. La inferencia convierte el consumo de IA en un negocio recurrente de infraestructura, aunque sus márgenes futuros dependerán de la competencia, la eficiencia tecnológica y la decisión de los laboratorios sobre construir o contratar capacidad. Por ahora, según el escenario planteado por Barclays, la nube aparece como una de las grandes beneficiarias potenciales de la expansión del sector.

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.


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