Por Canuto  

El gasto corporativo en inteligencia artificial ya no crece bajo la lógica de cheques en blanco. A medida que las empresas exigen retorno sobre la inversión y exploran modelos más baratos, OpenAI y Anthropic podrían enfrentar una etapa de crecimiento menos explosiva justo cuando el mercado especula sobre sus eventuales debuts bursátiles.

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  • Empresas grandes y startups están imponiendo límites al uso de modelos de IA por el fuerte aumento de las facturas por tokens.
  • OpenAI y Anthropic mantienen cifras de ingresos deslumbrantes, pero analistas advierten que el ritmo actual difícilmente sea sostenible.
  • Microsoft, Amazon, Google y alternativas de código abierto intensifican la competencia con propuestas centradas en eficiencia y menor costo.

 

La industria de la inteligencia artificial (IA) entra en una fase más incómoda para sus líderes comerciales. Tras varios trimestres en los que muchas empresas gastaron sin demasiados límites en modelos avanzados, ahora el foco empieza a desplazarse hacia la eficiencia, los controles presupuestarios y el retorno real sobre la inversión.

Ese giro afecta de forma directa a OpenAI y Anthropic, dos de las compañías que más se beneficiaron de la explosión del gasto en tokens desde la llegada de ChatGPT en 2022. Aunque ambas siguen exhibiendo cifras de crecimiento extraordinarias, varias señales apuntan a que el mercado empresarial ya no está dispuesto a pagar cualquier precio por acceder a los modelos más potentes.

La historia refleja un fenómeno relevante para el ecosistema tecnológico y financiero. Cuando una nueva plataforma se masifica con rapidez, el primer impulso suele premiar escala y adopción; después llega una etapa en la que los clientes comparan costos, sustituyen proveedores y exigen productividad medible.

Ese proceso ya se observa en compañías que usaban IA intensivamente para atención al cliente, marketing, finanzas y, sobre todo, programación asistida. El crecimiento del uso de modelos de frontera disparó las facturas por tokens, hasta el punto de obligar a directores financieros, CTO y fundadores a intervenir de forma más agresiva.

Según informó CNBC, este endurecimiento presupuestario podría desacelerar a OpenAI y Anthropic en un momento clave. Ambas firmas presentaron solicitudes confidenciales a comienzos de junio para potenciales ofertas públicas iniciales, aunque todavía no han definido públicamente una fecha exacta para salir al mercado.

Del gasto sin freno al control del presupuesto

Uno de los ejemplos más claros es el de Flo Crivello, CEO de la startup de IA Lindy. A comienzos de junio, trasladó el 100% del tráfico de su empresa desde los modelos Claude de Anthropic hacia DeepSeek, una firma china que desarrolla alternativas más baratas y de peso abierto.

Crivello dijo que el cambio permitió ver cómo la curva de costos se desplomaba. Afirmó además que esa decisión ahorrará a Lindy millones de dólares en cuestión de meses, aunque la empresa, de unas 25 personas, todavía espera gastar más en IA que en nómina.

Para el ejecutivo, la medida no fue cosmética ni experimental. “Es cuestión de supervivencia para el negocio”, dijo, dejando claro que el problema del gasto en modelos avanzados ya no es un detalle operativo, sino una variable existencial para ciertas startups.

Crivello, que trabajó casi cinco años en Uber antes de fundar Lindy, explicó que durante mucho tiempo la empresa convivió con costos de IA “insostenibles”. El supuesto original de su negocio era que el precio de los tokens caería con fuerza a lo largo del tiempo, algo que sí ocurrió por un período, pero que se ha frenado en meses recientes.

También señaló que volvería a usar Claude si Anthropic recorta precios otra vez. Mientras eso no ocurra, sostuvo, el mercado ya ofrece opciones suficientes para migrar cargas de trabajo hacia modelos más económicos.

El problema no se limita a startups pequeñas. Uber informó este mes que implementó escalas de gasto para ciertas herramientas de IA, comenzando con un nivel básico de USD $1.500 al mes, aunque los empleados pueden solicitar acceso a niveles superiores.

En abril, el CTO de Uber, Praveen Neppalli Naga, reveló a The Information que la empresa había consumido todo su presupuesto anual de IA en apenas cuatro meses. El dato resume con fuerza el ritmo al que muchas compañías abrazaron herramientas generativas antes de construir mecanismos de control más sofisticados.

Durante esta etapa se popularizaron prácticas como el llamado tokenmaxxing, donde los desarrolladores eran incentivados a usar tanta IA como fuera posible sin prestar demasiada atención a los resultados. La lógica favorecía experimentación rápida, pero también dejó facturas que hoy los equipos financieros revisan con mayor dureza.

El riesgo para el crecimiento y las posibles IPO

OpenAI y Anthropic fueron quizá los mayores beneficiarios de esa cultura de gasto expansivo. Sus tasas de crecimiento y sus valoraciones, cercanas al umbral del billón de dólares, se apoyaron en la idea de que las empresas seguirían aumentando de forma acelerada el consumo de tokens y servicios asociados.

Sin embargo, algunos analistas creen que el momento actual representa el punto de mayor velocidad en esa curva. Gil Luria, analista de acciones tecnológicas en D.A. Davidson, afirmó que las tasas de crecimiento actuales de Anthropic y OpenAI son las más rápidas que jamás serán, en buena medida por una cuestión de matemáticas básicas.

Luria dijo que esa realidad es una buena razón para salir a bolsa ahora. También advirtió sobre la posibilidad de que algunos de sus mayores clientes empresariales comiencen a limitar su gasto descontrolado en tokens, lo que introduciría un bache en la trayectoria de ingresos.

Anthropic reportó en mayo una tasa de ingresos anualizada de USD $47.000 millones. Esa cifra representa un salto enorme frente a los cerca de USD $10.000 millones en ingresos registrados durante todo el año pasado.

En el caso de OpenAI, su tasa de ingresos estaba más cerca de USD $25.000 millones a comienzos de este año, según reportes citados en la cobertura. Eso implicó una mejora frente a los USD $13.100 millones en ingresos generados en 2025.

Para Luria, existe un sentido de urgencia relacionado con una eventual apertura bursátil. Si en el futuro cercano llega una racionalización del gasto empresarial en IA, esa transición podría afectar la narrativa de crecimiento deslumbrante que hoy sostiene gran parte del entusiasmo del mercado.

Anthropic se negó a comentar sobre el tema, mientras que OpenAI no respondió a una solicitud de comentarios. Esa reserva pública deja sin aclarar cómo evalúan internamente la presión creciente de los clientes por precios más bajos y herramientas de control más detalladas.

El New York Times reportó el jueves, citando a personas involucradas en las deliberaciones, que OpenAI se inclina por posponer hasta el próximo año su salida a bolsa. Aun así, la presión para cotizar podría mantenerse si las necesidades de capital siguen creciendo y el financiamiento privado luce más limitado.

La exigencia de ROI y el cambio técnico dentro de las empresas

La conversación ya no gira solo en torno a tener acceso al mejor modelo disponible. Cada vez más empresas piden demostrar retorno sobre la inversión antes de firmar nuevos compromisos de gasto o ampliar el uso de IA a gran escala.

Jeff Henry, presidente de consultoría en Highspring, dijo que algunos clientes de su firma están retrocediendo mientras no puedan demostrar un ROI claro. Otros, añadió, prefieren esperar entre 12 y 18 meses antes de tomar decisiones de gasto significativas.

Henry matizó, sin embargo, que todavía hay muchas empresas medianas que ni siquiera han empezado a experimentar seriamente con IA. A su juicio, la tecnología no va a desaparecer, pero su adopción futura será más disciplinada y probablemente más selectiva en términos de casos de uso.

Darren Kimura, CEO de AISquared, señaló que una de las áreas donde el gasto está alcanzando un techo es el uso de modelos de última generación, o modelos de frontera, para tareas simples. En esos casos, explicó, existen alternativas más baratas capaces de resolver el trabajo con suficiente calidad.

Esa búsqueda de eficiencia ha impulsado el llamado enrutamiento de modelos. La idea consiste en asignar cada tarea al modelo más adecuado, en lugar de enviar todo al sistema más costoso y avanzado por defecto.

Arvind Jain, CEO de Glean, sostuvo que cerca del 95% del uso de IA empresarial todavía descansa en modelos de frontera. Kimura considera que esa dependencia será “insostenible” para la mayoría de las empresas en el largo plazo.

OpenAI y Anthropic ya empezaron a responder con funciones orientadas al control del gasto. OpenAI lanzó a comienzos de junio análisis y controles actualizados para empresas, con capacidad de desglosar consumo de créditos en el trabajo, fijar límites de uso y mostrar a los empleados cuánto presupuesto tienen disponible.

Anthropic, por su parte, había lanzado en agosto una serie de controles para aprovisionar usuarios, consultar analíticas y establecer límites de gasto tanto a nivel organizacional como individual. El simple hecho de que estas herramientas ganen protagonismo revela que la industria dejó atrás la etapa del entusiasmo sin restricciones.

Eric Glyman, co-CEO de Ramp, explicó que los departamentos de finanzas están prestando mucha atención después de recibir facturas de IA sorprendentemente grandes. Según su visión, muchos CFO ni planificaron ese crecimiento en sus presupuestos anuales ni cuentan todavía con herramientas maduras para administrarlo.

Glyman describió el fenómeno como la aparición de un “tercer pilar” de gasto ligado a tokens e inteligencia. No se trata de una partida limpia o sencilla, lo que obliga a repensar cómo medir, aprobar y auditar el consumo dentro de cada organización.

Microsoft, Amazon, Google y el frente de la IA más barata

La presión sobre OpenAI y Anthropic no proviene solo de clientes más exigentes. También se intensifica por el lado competitivo, donde gigantes tecnológicos con infraestructura propia intentan impulsar modelos más baratos y servicios más eficientes para usuarios corporativos.

Microsoft, que ha invertido más de USD $13.000 millones en OpenAI y hasta USD $5.000 millones en Anthropic, presentó a comienzos de este mes un conjunto de nuevos modelos de bajo costo. La empresa también remarcó que GitHub Copilot orientará a los usuarios hacia el modelo más apropiado para cada tarea.

En un ensayo de junio, Satya Nadella afirmó que la industria debe evitar concentrar el poder en un pequeño grupo de grandes proveedores. Escribió que si todo el valor se acumula solo en unos pocos modelos, la economía política simplemente no lo tolerará.

Amazon también acelera su estrategia. Peter DeSantis, responsable de IA de la compañía, dijo este mes que espera que Amazon pueda competir con los modelos de frontera de OpenAI y Anthropic en el “próximo año”.

DeSantis ya había dicho en febrero que Amazon se apoyará en sus chips internos para desarrollar modelos a un costo menor que el de sus rivales. En una entrevista con The Wall Street Journal, resumió el problema con una frase directa: la IA tiene un problema de costos.

Google, por su parte, dedicó parte de su conferencia anual de desarrolladores a enfatizar ofertas de IA asequibles. Allí presentó Gemini 3.5 Flash, una versión más ligera que, según Sundar Pichai, está disponible a la mitad o, en algunos casos, cerca de un tercio del precio de modelos de frontera comparables.

Para Harrison Rolfes, analista de PitchBook, Microsoft y Google tienen infraestructura y capacidad para presionar tanto a OpenAI como a Anthropic. En su lectura, ambos gigantes observan desde la línea lateral cómo se enfrentan sus rivales, mientras detectan espacios donde pueden intervenir con mayor agresividad.

La competencia adquiere un matiz singular porque Microsoft y Amazon son, al mismo tiempo, inversores en OpenAI y Anthropic. Esa superposición entre respaldo financiero, dependencia tecnológica y rivalidad comercial podría volverse más tensa si el mercado entra de lleno en una guerra por precio y eficiencia.

En paralelo, los modelos de código abierto y de peso abierto ganan terreno como una válvula de escape para empresas que ya no quieren pagar tarifas premium por cada tarea. El caso de Lindy y DeepSeek muestra que, incluso cuando la calidad de los modelos líderes sigue siendo muy valorada, el costo total puede inclinar la balanza.

Capital, mercado y la próxima etapa de la IA empresarial

La discusión sobre una eventual IPO también se cruza con una necesidad creciente de capital. OpenAI y Anthropic requieren montos cada vez mayores para sostener entrenamiento, infraestructura, talento y expansión comercial.

A medida que compiten con algunos de sus propios patrocinadores financieros, el mercado bursátil puede convertirse en la vía más lógica para acceder a dinero nuevo. Sus necesidades actuales ya resultan demasiado grandes para buena parte de las firmas de capital de riesgo y capital privado.

Dharmesh Thakker, socio general de Battery Ventures, dijo que muchos de los bolsillos tradicionales de capital se están secando. También señaló que casi todos los inversores institucionales capaces de participar en estas compañías ya tomaron posición.

Ese contexto ayuda a explicar por qué el calendario de salida a bolsa importa tanto. Si el crecimiento se modera antes de concretar una IPO, las valoraciones y la narrativa de mercado podrían enfrentar una prueba mucho más exigente.

Para los lectores interesados en tecnología, mercados financieros y economía digital, el episodio deja una lección clara. La IA sigue siendo una prioridad estratégica, pero su expansión comercial está entrando en una fase más madura, donde ganar no depende solo de construir el mejor modelo, sino de ofrecer una estructura de costos que empresas y accionistas puedan sostener.

OpenAI y Anthropic siguen al frente de la carrera, pero ahora deben correr bajo reglas menos indulgentes. La era del gasto sin freno parece ceder paso a una competencia donde eficiencia, enrutamiento inteligente y disciplina financiera pueden pesar tanto como la potencia bruta del modelo.

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

 


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