Durante los últimos años los dirigentes de las grandes compañías de inteligencia artificial han vendido al mundo una idea extraordinariamente sencilla: cuanto más deprisa avance la inteligencia artificial mayor será el beneficio para la humanidad.
Ahora algunos de ellos han empezado a pedir exactamente lo contrario.
Dario Amodei, cofundador y consejero delegado de Anthropic, publicó recientemente un llamamiento para ralentizar el ritmo al que mejoran las capacidades de los modelos de frontera. Sam Altman, cofundador y consejero delegado de OpenAI, ha advertido también de dos riesgos que considera especialmente graves: que los seres humanos pierdan el control sobre sistemas de inteligencia artificial cada vez más autónomos y que una tecnología extraordinariamente poderosa termine concentrando demasiado poder en manos de una persona, una empresa, o un país.
El argumento merece ser tomado en serio. Pero también merece una segunda lectura. Porque detrás de la discusión sobre si la IA puede llegar a ser una amenaza existencial existe otra realidad mucho más mundana: el coste económico de mantener la carrera tecnológica se está convirtiendo en un problema de dimensiones extraordinarias.
El problema no es únicamente tecnológico; es financiero
OpenAI es probablemente el ejemplo más claro. Según las proyecciones que la compañía ha presentado a inversores y que ha publicado el Financial Times, OpenAI prevé un flujo de caja libre negativo de aproximadamente 278.000 millones de dólares entre 2026 y 2030.
La cifra resulta difícil incluso de contextualizar. La compañía proyecta ingresos de unos 36.000 millones de dólares en 2026 que podrían alcanzar aproximadamente 350.000 millones en 2030. Pero, al mismo tiempo, calcula que necesitará alrededor de 856.000 millones de dólares en computación e infraestructura hasta 2030. Según esas previsiones, los gastos crecerían considerablemente más deprisa que los ingresos durante buena parte del periodo.
Es decir, la pregunta que empieza a plantearse el mercado ya no es únicamente cuánto vale la próxima generación de modelos. La pregunta es cuánto capital será necesario para llegar hasta ella.
OpenAI recaudó unos 122.000 millones de dólares en Marzo de 2026 y, de acuerdo con las proyecciones recogidas por el Financial Times, ese dinero podría agotarse en 2028 si se mantiene el ritmo de inversión previsto. La compañía está negociando además nueva financiación con una valoración superior a 1,2 billones de dólares.
Esto introduce una paradoja. Cuanto más rápidamente progresa la tecnología, más rápidamente quedan obsoletas las inversiones anteriores. Y cuanto más ambicioso es el siguiente modelo, más capacidad de computación necesita.
La carrera no consiste solamente en desarrollar un mejor modelo.Consiste en financiar permanentemente el siguiente centro de datos, los siguientes chips, la siguiente generación de servidores, y la electricidad necesaria para hacerlos funcionar.
La IA puede ser extraordinariamente rentable y al mismo tiempo extraordinariamente intensiva en capital
Aquí conviene desmontar una confusión frecuente. La inversión en centros de datos y chips no significa que todo ese importe aparezca inmediatamente como una pérdida en la cuenta de resultados. Parte de esa inversión se capitaliza y se reconoce posteriormente mediante depreciaciones y amortizaciones.
Pero eso no hace desaparecer el problema. El capital tiene que desembolsarse hoy. Y además la utilización de esos activos debe generar suficientes ingresos y márgenes durante su vida económica para justificar la inversión.
En una industria convencional, una fábrica puede producir el mismo producto durante diez o veinte años. En inteligencia artificial, el riesgo de obsolescencia tecnológica es considerablemente mayor. Un centro de datos puede seguir funcionando, pero los chips, modelos, y arquitecturas que determinan su rentabilidad pueden quedar superados mucho antes de que el capital invertido haya sido plenamente recuperado.
Ese es uno de los aspectos menos discutidos de la economía de la IA. La velocidad de innovación puede convertirse en enemiga de la rentabilidad de la propia industria.
Anthropic ofrece una paradoja todavía más interesante
Anthropic ha construido un discurso particularmente centrado en la seguridad de la inteligencia artificial.
Amodei sostiene que los modelos están avanzando tan rápidamente que los mecanismos de seguridad deben mantenerse por delante de las capacidades. Ha advertido incluso de escenarios en los que agentes de IA suficientemente avanzados podrían producir daños enormes mediante ataques coordinados sobre internet.
Pero al mismo tiempo Anthropic está realizando compromisos de infraestructura de una magnitud extraordinaria.
En Abril anunció un acuerdo con Amazon para disponer de hasta 5 gigavatios de capacidad de computación, acompañado de un compromiso de más de 100.000 millones de dólares durante diez años para tecnología de AWS. Amazon invirtió además 5.000 millones de dólares inmediatamente, con la posibilidad de invertir otros 20.000 millones. Anthropic también ha ampliado sus acuerdos de computación con Google y Broadcom.
En Mayo Anthropic anunció una ronda de financiación de 65.000 millones de dólares con una valoración de 965.000 millones. La compañía afirmó entonces que sus ingresos anualizados habían superado los 47.000 millones.
La contradicción aparente es evidente: una empresa pide más prudencia en el desarrollo de la IA mientras simultáneamente compromete cantidades crecientes de capital para ampliar la infraestructura necesaria para desarrollar y operar modelos cada vez más potentes.
Pero quizá no sea una contradicción.Puede ser precisamente la consecuencia de haber llegado a una fase en la que la carrera empieza a resultar demasiado cara.
¿Existe realmente riesgo?
Sí. Y sería un error descartarlo como una estrategia de relaciones públicas.
Los modelos son cada vez más autónomos, pueden escribir código, operar herramientas, buscar información, ejecutar tareas durante periodos prolongados, y participar en actividades que anteriormente requerían intervención humana.
OpenAI reconoció recientemente que determinados desarrollos habían elevado las exigencias de seguridad y que había ralentizado temporalmente parte de su proceso de escalado para reforzar monitorización, alineamiento, y mecanismos de contención.
Además el riesgo no necesita llegar al escenario de una máquina que decide destruir a la humanidad.
Existen riesgos bastante más inmediatos: fraude automatizado, ciberataques, desinformación, concentración de poder, sustitución laboral, errores de agentes autónomos, utilización militar, o manipulación de sistemas críticos.
La discusión seria por tanto no debería ser «IA buena frente a IA mala». Debería ser qué capacidades se desarrollan, a qué velocidad, con qué controles, y quién asume los costes cuando algo sale mal.
Pero existe un segundo riesgo: el riesgo financiero
Y aquí aparece la parte que quizá resulte más interesante para los inversores. El sector ha creado una gigantesca cadena de dependencia financiera. Y es que los grandes laboratorios necesitan chips y los fabricantes de chips necesitan grandes clientes. Por su parte los proveedores de cloud necesitan centros de datos y estos necesitan financiación.
En definitiva, los laboratorios necesitan capital para pagar todo ello. Y los inversores necesitan creer que los ingresos futuros serán suficientemente grandes para justificar las valoraciones actuales.
La propia estructura empieza a parecerse a un ecosistema circular. Un análisis reciente de Sona Asset Management, recogido por Axios, identifica unas 255 compañías cotizadas relacionadas con la cadena de valor de la IA, y advierte de la creciente interdependencia entre fabricantes de chips, hyperscalers, operadores de centros de datos, y proveedores de infraestructura.
La vulnerabilidad no significa necesariamente que exista una burbuja a punto de estallar.
Pero sí significa que el coste de equivocarse aumenta conforme aumenta el volumen de capital comprometido.
El incentivo para pedir una pausa
Aquí es donde las declaraciones de los dirigentes de OpenAI y Anthropic merecen ser examinadas con especial atención. No hace falta asumir que están actuando de mala fe.
Puede existir simultáneamente una preocupación genuina por la seguridad y un interés económico perfectamente racional. Si el sector continúa compitiendo por construir modelos cada vez más grandes cada empresa necesita gastar más para no quedarse atrás.
Si todas redujeran simultáneamente la velocidad de desarrollo la economía de la industria podría cambiar radicalmente. Menos carreras por el siguiente modelo, menos necesidad inmediata de construir capacidad adicional y por lo tanto menos presión sobre el capital.
Esto permitiría tener más tiempo para monetizar las infraestructuras existentes, y posiblementel obtener mejores márgenes.
Desde el punto de vista económico una desaceleración coordinada de la carrera tecnológica podría ser extraordinariamente beneficiosa para los actuales líderes del mercado.
Especialmente para compañías que ya han comprometido decenas o cientos de miles de millones de dólares en infraestructura.
Aquí aparece el verdadero conflicto de intereses potencial: quien pide ralentizar la carrera no es un observador externo. Es precisamente uno de los participantes que ha invertido enormes cantidades para llegar a la frontera tecnológica.
El precedente de Silicon Valley
La historia tecnológica ofrece numerosos ejemplos de industrias que primero compiten por crecimiento y posteriormente descubren que la rentabilidad es mucho más difícil.
Durante la primera fase el capital no pregunta demasiado por los beneficios. Pregunta por crecimiento, usuarios, cuota de mercado, y liderazgo tecnológico.
Mientras exista financiación, la empresa puede reinvertirlo todo en crecer. El problema aparece cuando la escala de las inversiones comienza a exigir que los ingresos futuros sean prácticamente extraordinarios para justificar las valoraciones presentes.
Eso es exactamente lo que empieza a ocurrir con la IA.
La valoración de OpenAI supera ya el trillón de dólares en las conversaciones de financiación y Anthropic ha alcanzado una valoración cercana a esa cifra. El mercado por tanto está descontando no solamente el negocio actual de los chatbots, sino una enorme expansión futura de la economía alrededor de la inteligencia artificial.
Y cuanto mayor es la valoración mayor es también la necesidad de demostrar que esas expectativas pueden convertirse en beneficios.
La paradoja final
La gran paradoja de la inteligencia artificial es que las mismas compañías que durante años han defendido que había que acelerar para no perder la carrera tecnológica empiezan ahora a explicar que quizá haya que frenar para proteger a la humanidad.
Ambas cosas pueden ser ciertas. Puede existir un riesgo real de que las capacidades avancen más rápidamente que los mecanismos de control y puede existir simultáneamente una realidad financiera en la que mantener esa velocidad resulta cada vez más costoso.
La cuestión verdaderamente relevante para los inversores no es decidir si Altman o Amodei tienen razón cuando hablan del futuro de la humanidad.
Es observar los incentivos. Cuando una industria necesita centenares de miles de millones de dólares adicionales para financiar su crecimiento, cuando sus principales compañías siguen registrando enormes necesidades de caja, y cuando la infraestructura necesaria para competir se mide ya en gigavatios y cientos de miles de millones de dólares, la seguridad tecnológica y la disciplina financiera empiezan a compartir el mismo escenario.
Y quizá esa sea la parte más incómoda del debate. El apocalipsis de la inteligencia artificial puede ser un riesgo tecnológico real.
Pero la necesidad de conseguir financiación para evitar que la cuenta de resultados se convierta en el verdadero problema también lo es.
En Wall Street por tanto conviene escuchar las advertencias sobre el futuro de la humanidad. Pero también conviene mirar el balance.