El sector de la inteligencia artificial enfrenta de nuevo la pregunta más incómoda de todas: ¿cuándo devolverá la enorme inversión que ha absorbido? El debate sobre el retorno de la inversión (ROI, por sus siglas en inglés) regresó con cifras cada vez mayores, y con la sensación de que las consecuencias de fallar también crecen al mismo ritmo.

La discusión no es nueva, pero las magnitudes sí. En 2023, la firma de capital de riesgo Sequoia planteó lo que llamó la pregunta de los 200.000 millones de dólares: cuánto ingreso necesitaba generar la industria para justificar el gasto en centros de datos y chips. Dos años después, el inversor David Cahn actualizó el cálculo y lo elevó a una nueva cifra de 1,5 billones de dólares. Hoy la conversación ya orbita alrededor de los 3 billones.

Ingresos que suben, pero pérdidas que también

El crecimiento de las principales empresas de IA es real y acelerado. Según un análisis de SemiAnalysis, Anthropic apuntaría a superar los 60.000 millones de dólares en ingresos anuales recurrentes (ARR), la métrica que proyecta los ingresos de suscripción sobre una base de doce meses. Son números que hace apenas un par de años habrían parecido inverosímiles para una compañía tan joven.

El problema está en el otro lado de la ecuación. Reportes sobre las finanzas de OpenAI señalaron pérdidas del orden de los 13.000 millones de dólares, un recordatorio de que facturar mucho no equivale a ganar dinero. Entrenar y operar los modelos más grandes sigue siendo carísimo, y la carrera por construir infraestructura obliga a gastar antes de cobrar.

La brecha entre lo que se invierte y lo que se recupera es, en esencia, la pregunta de los billones. Nadie discute que la demanda existe; lo que está en duda es el calendario en el que esa demanda se convierte en ganancias sostenidas.

Por qué el ritmo importa tanto

Un factor que podría cambiar el cálculo es la eficiencia. OpenAI afirmó que su modelo más reciente es un 54% más eficiente en el uso de tokens —las unidades de texto que un modelo procesa y por las que se cobra—, lo que abarata cada consulta. Esa reducción de costos es parte de la apuesta de la industria por hacer que los agentes de IA resulten económicamente viables a gran escala.

Aun así, la duda de fondo persiste: ¿llegará el pago antes de que se agote la paciencia de los inversores? Un análisis reciente de la gestora Apollo advirtió que un retorno más lento de lo esperado sería un problema para todos, no solo para las tecnológicas. El argumento es que buena parte del optimismo bursátil de los últimos años se apoya en la promesa de que la IA elevará la productividad general de la economía. Si ese salto tarda, el ajuste podría sentirse mucho más allá de Silicon Valley.

Ahí está el matiz que distingue este ciclo de otros episodios de euforia tecnológica: el gasto en IA ya es tan grande que su desenlace afecta a los mercados en su conjunto. Las valuaciones de fabricantes de chips, proveedores de nube y fondos de pensiones que invierten en ellos dependen, en parte, de que la respuesta llegue a tiempo.

Por ahora, la industria responde con más capacidad instalada, modelos más baratos de operar y contratos cada vez mayores. Si eso basta para cerrar la brecha de los 3 billones, o si la cifra volverá a inflarse el año que viene, es la incógnita que ningún modelo de lenguaje puede resolver todavía.