Por Canuto  

Aswath Damodaran sostiene que la inteligencia artificial dejó atrás la etapa del entusiasmo y debe demostrar que puede generar negocios rentables. Sus advertencias apuntan al gasto récord en infraestructura y a las valoraciones de Anthropic y OpenAI.
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  • Damodaran dice que los inversores deben evaluar mercado, rentabilidad, costos y ventajas competitivas de las empresas de IA.
  • El borrador atribuye a seis grandes compañías una inversión conjunta cercana a USD $1,7 billones en infraestructura, aunque las evidencias disponibles no permiten verificar de forma independiente ese desglose.
  • El experto considera que las valoraciones de Anthropic y OpenAI exigen ingresos futuros extraordinarios para resultar justificables.

 

La inteligencia artificial entró, según Aswath Damodaran, en una etapa menos cómoda para sus promotores y más exigente para los inversores. El profesor de la Universidad de Nueva York y reconocido especialista en valoración describió el momento como el “momento de bar mitzvá” de la IA, una metáfora para señalar que la industria debe asumir nuevas responsabilidades y demostrar madurez empresarial. Después de años marcados por el entusiasmo, las expectativas tecnológicas y el gasto masivo, el mercado comienza a pedir resultados financieros concretos.

En una publicación extensa, Damodaran sostuvo que la discusión sobre la IA se ha concentrado demasiado en estadísticas de uso y en el volumen de capital destinado a centros de datos, servidores y otros componentes de infraestructura. A su juicio, esas métricas ya no bastan para evaluar si una compañía puede convertirse en una inversión sólida. Los accionistas tendrán que preguntar qué tamaño puede alcanzar el mercado, cuánto margen puede producir, cuánto costará atender a los clientes y qué barreras impedirán que los competidores capturen esas ganancias.

Del entusiasmo a la prueba de rentabilidad

El planteamiento de Damodaran refleja un cambio habitual en los ciclos tecnológicos: la atención pasa de la promesa de transformación a la capacidad de convertir esa promesa en flujos de caja. Una empresa puede registrar un crecimiento acelerado de usuarios o recibir grandes rondas de financiamiento y, aun así, no haber construido un negocio rentable. Para el experto, la IA está llegando precisamente a ese punto de evaluación, donde los relatos sobre su potencial deben acompañarse de ingresos, ganancias y una estrategia defendible.

El análisis también introduce una diferencia entre el tamaño potencial de un mercado y el valor económico que cada empresa puede capturar. Aunque la IA pueda incorporarse a numerosas industrias y modificar tareas de oficina, programación, investigación o atención al cliente, esa amplitud no garantiza que todos los proveedores obtengan retornos elevados. La competencia, el precio de la computación, la presión de los clientes y la facilidad para replicar ciertas funciones pueden reducir los márgenes incluso cuando la demanda crece.

Damodaran considera que los inversores deben evitar una conclusión automática: si el mercado total direccionable es enorme, entonces cualquier compañía líder merece una valoración igualmente enorme. La pregunta central consiste en establecer qué parte de ese mercado puede atender una empresa específica y durante cuánto tiempo podrá conservar una posición ventajosa. Ese cálculo exige separar el entusiasmo por una tecnología de la capacidad real de defender precios y beneficios frente a rivales con recursos similares.

La advertencia llega después de una ola de inversión destinada a ampliar la capacidad informática necesaria para entrenar y operar modelos avanzados. En ese contexto, la IA todavía necesita probar que el capital comprometido no solo produce más capacidad técnica, sino también productos capaces de sostener ingresos recurrentes y márgenes compatibles con las valoraciones actuales. La transición hacia esa prueba financiera puede elevar la presión sobre compañías que aún experimentan con precios y modelos de negocio.

Una infraestructura gigantesca frente a ingresos limitados

El borrador atribuye a Damodaran la estimación de que Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft, Oracle y CoreWeave han invertido colectivamente alrededor de USD $1,7 billones durante los últimos años, con más desembolsos previstos. Sin embargo, las evidencias disponibles no permiten verificar de forma independiente esa cifra ni el desglose entre compañías. La magnitud atribuida a la estimación resume una tensión fundamental del sector: la capacidad instalada crece a una velocidad extraordinaria, mientras los ingresos de los productos que salen de esa infraestructura todavía deben demostrar que pueden justificar el capital utilizado.

El borrador también atribuye al profesor el cálculo de que el mercado actual de productos y servicios de IA ronda los USD $250.000 millones. Esa cifra no equivale al valor de todas las empresas relacionadas con la IA ni al capital invertido en ellas, sino al tamaño aproximado de la actividad comercial que ya generan sus productos y servicios. Las distintas estimaciones públicas disponibles utilizan definiciones y metodologías diferentes, por lo que la magnitud debe entenderse como una estimación atribuida, no como una cifra de mercado universalmente establecida.

Hasta ahora, una parte importante del valor económico ha quedado en manos de los proveedores de infraestructura, según el análisis de Damodaran. Nvidia, las empresas de equipos eléctricos y las compañías de servicios públicos de energía aparecen como beneficiarias de la demanda por chips, servidores, redes y electricidad. Esto no demuestra que los desarrolladores de aplicaciones estén condenados a perder dinero, pero sí muestra que vender las herramientas necesarias para la expansión puede resultar más rentable, al menos inicialmente, que ofrecer el producto final.

La comparación con el software tradicional también requiere cautela porque la IA no funciona con la misma estructura de costos. Un programa convencional puede distribuirse a millones de usuarios con costos marginales relativamente bajos, mientras que los sistemas de IA necesitan capacidad informática continua para entrenar modelos y responder solicitudes. Por eso, un aumento de uso puede elevar los ingresos, pero también incrementar de forma significativa el gasto necesario para atender esa demanda.

Anthropic y OpenAI enfrentan expectativas extremas

La exigencia se vuelve especialmente visible en Anthropic y OpenAI, dos compañías que están aumentando rápidamente sus ingresos mientras prueban distintos precios y modelos de negocio. Damodaran advirtió que las cifras de ingresos anualizados reportadas por esas empresas no justifican por sí solas valoraciones gigantescas. Su argumento no niega el potencial de ambas compañías, pero plantea que sus precios actuales incorporan décadas de crecimiento y una capacidad extraordinaria para convertir ese crecimiento en beneficios.

Según los cálculos expuestos por el experto, una valoración de aproximadamente USD $2 billones para Anthropic podría exigir ingresos anuales cercanos a USD $1,2 billones dentro de 10 años. La estimación supone un margen operativo del 30% y un costo de capital del 10%, parámetros que reflejan el nivel de desempeño necesario para sostener un precio de esa magnitud. En otras palabras, la valoración no dependería únicamente de que Anthropic venda más suscripciones, sino de que alcance una escala histórica con rentabilidad considerable.

Si el periodo de maduración se amplía a 15 años, los ingresos requeridos aumentarían hasta casi USD $2 billones anuales, de acuerdo con Damodaran. El resultado muestra cómo el tiempo altera una valoración: retrasar la llegada de los flujos de caja obliga a proyectar una escala todavía mayor para compensar el costo del capital. En mercados dominados por expectativas, pequeñas diferencias en crecimiento, márgenes o plazos pueden transformar una inversión aparentemente atractiva en una apuesta mucho más exigente.

Las cifras no constituyen una predicción de que Anthropic alcanzará o no esos ingresos, sino una ilustración del estándar que implican las valoraciones mencionadas. También ayudan a entender por qué el experto pide abandonar las discusiones basadas únicamente en popularidad, uso o liderazgo técnico. Para justificar precios tan elevados, las compañías deberán demostrar una combinación difícil: demanda amplia, precios sostenibles, costos controlados y una ventaja competitiva que resista la presión de otros desarrolladores.

Causas de movimientos recientes

El borrador no describe un movimiento concreto de las acciones o de otro activo financiero, por lo que no es posible atribuir un catalizador específico. En términos generales, la evidencia disponible apunta a un factor (b) plausible: la expectativa de que el gasto de capital de las grandes tecnológicas en infraestructura de IA continúe aumentando, junto con la demanda de capacidad informática. Esa expectativa puede favorecer a proveedores como CoreWeave y a empresas vinculadas con chips, equipos eléctricos y energía, aunque no demuestra por sí sola una relación causal con un movimiento determinado.

El futuro depende del modelo económico

El tamaño definitivo del mercado de IA dependerá de varias decisiones tecnológicas y económicas todavía abiertas. Damodaran señaló que el sector podría convertirse principalmente en una herramienta de productividad o avanzar hacia un escenario en el que reemplace a trabajadores humanos, con consecuencias diferentes para la demanda, los precios y la distribución del valor. También serán determinantes la adopción entre industrias, el costo que mantengan los productos, el alcance geográfico y la disposición de empresas y consumidores a pagar por ellos.

Una IA orientada a mejorar la productividad podría generar valor para sus usuarios sin capturar todo ese valor mediante precios elevados. Si una herramienta reduce tiempos o costos, los clientes pueden exigir una parte importante del beneficio a través de tarifas más bajas o de una competencia intensa entre proveedores. En cambio, una solución capaz de sustituir tareas completas podría justificar precios superiores, aunque enfrentaría mayores exigencias regulatorias, sociales y operativas, aspectos que también afectan su potencial comercial.

Damodaran anticipa que la IA de mercado masivo tenderá hacia suscripciones más económicas y productos dirigidos al consumidor. Ese modelo puede facilitar una adopción amplia, pero requiere enormes volúmenes de usuarios y una estructura de costos eficiente para producir retornos atractivos. La IA premium, por su parte, podría cobrar precios más altos en sectores especializados, aunque sus clientes esperarían resultados más precisos y el costo de computación por servicio podría complicar la economía unitaria.

La economía unitaria mide cuánto ingreso queda después de atender a cada cliente y constituye una prueba decisiva para empresas que venden servicios de IA. Si cada consulta, generación o proceso exige demasiado cómputo, el crecimiento puede aumentar las pérdidas en lugar de mejorar los márgenes. Por esa razón, el éxito comercial no dependerá solo de crear modelos más capaces, sino de operar esos modelos con costos compatibles con el precio que el mercado esté dispuesto a pagar.

El mensaje de Damodaran llega en un momento en que la industria todavía puede expandirse con rapidez, pero las expectativas financieras ya son difíciles de ignorar. Los inversores deberán distinguir entre infraestructura que habilita el crecimiento, productos que generan ingresos y negocios que finalmente producen beneficios defendibles. La IA puede convertirse en un mercado enorme, aunque la escala de esa oportunidad no elimina la necesidad de hacer las preguntas más convencionales de la valoración.

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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