Burbuja de la IA sin foso económico: lo que revela la salida a bolsa de Anthropic
20 de octubre de 2026
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La burbuja de la IA cobra rostro: Dario Amodei, director de Anthropic, solicita una regulación estatal para las herramientas de IA más potentes y, al mismo tiempo, anuncia la salida a bolsa de su empresa con una valoración superior a los 2 billones de dólares. ¿Cuándo fue la última vez que una empresa dijo que su producto podría amenazar a la humanidad y luego pidió su dinero? Jay Martin, analista económico y organizador de la Vancouver Resource Investment Conference, disecciona en un nuevo análisis lo que se esconde tras esta contradicción: la ausencia de un foso económico, una guerra de precios despiadada y una maniobra de regulación que Estados Unidos ya ha vivido anteriormente.
Warren Buffett popularizó el término: un foso económico (moat) es aquello que impide que los clientes abandonen una empresa y evita que los competidores reduzcan los precios. Apple tiene uno: quien cambia de marca pierde sus fotos, su chat familiar y la sincronización de todos sus dispositivos. Visa tiene uno: cualquier nueva red de tarjetas tendría que convencer a millones de comercios y millones de clientes simultáneamente.
Las empresas de IA como Anthropic u OpenAI no lo tienen. Sus clientes corporativos —ya sea Uber o cualquier proveedor de software mediano— se comunican con cada proveedor de IA exactamente de la misma manera. Un cambio toma una tarde. Plataformas como OpenRouter permiten incluso la conexión simultánea a cientos de modelos y el cambio entre ellos en cuestión de segundos. El director de una empresa de software de ventas lo resumió en el Wall Street Journal: „La fase de luna de miel en la que se estaba ligado a un único fabricante de modelos ha terminado".
Alrededor de 80 de las 260 páginas del folleto de salida a bolsa de Anthropic se centran en los riesgos. Entre ellos, la advertencia de que la IA avanzada podría conducir a una catástrofe absoluta y amenazar la supervivencia de la humanidad. A los mismos inversores que leen sobre este peligro, Anthropic les ofrece simultáneamente acciones de una empresa valorada en más de 2 billones de dólares. Para Wall Street, esto no es una contradicción: es un modelo de negocio.
Das Problem: Anthropic generó unos ingresos de 4.600 millones de dólares el año pasado, registrando una pérdida operativa de 8.000 millones de dólares. La empresa ha prometido a los gigantes tecnológicos —Microsoft, Amazon, Google, Oracle— un total de aproximadamente 1 billón de dólares por potencia de cálculo. Esta promesa solo puede cumplirse si los ingresos aumentan drásticamente. Y para ello, Anthropic necesita clientes leales que paguen más que hoy; clientes que, según su propio análisis, no tiene.
En el verano de 2026, OpenAI redujo el precio de un modelo en un 80 por ciento y el de otro en un 20 por ciento. Anthropic reaccionó rápidamente con sus propias rebajas de precios. Una carrera hacia el fondo en la que, de todos modos, ninguna de las partes obtiene beneficios.
El patrón se agrava con la competencia china. A mediados de 2026, la empresa china Moonshot lanzó un modelo de IA llamado Kimi K3, que superó a los mejores modelos de Anthropic y OpenAI en pruebas independientes de generación de código, y lo puso a disposición en la red de forma gratuita. Las empresas solo tienen que cubrir sus propios costes de computación; el modelo en sí es gratuito. La cuota de los modelos estadounidenses en el tráfico total de IA en OpenRouter cayó del 70 por ciento al 30 por ciento en un año. La cuota de Anthropic entre los clientes que utilizan ambos proveedores cayó del 75 por ciento a principios de año al 50 por ciento en septiembre de 2026.
Una encuesta realizada a 400 empresas en la primavera de 2026 reveló que solo el 11 por ciento era capaz de predecir sus gastos en IA con una precisión del 10 por ciento. Se dice que Uber agotó todo su presupuesto de IA para el año en curso en los primeros tres meses. La reacción: auditoría de costes, cambio de proveedor y búsqueda de modelos más económicos.
Jay Martin establece una comparación histórica. En la década de los treinta, las compañías ferroviarias estadounidenses perdieron clientes frente a los camiones: más baratos, más flexibles y de puerta a puerta. En lugar de competir, presionaron a Washington para que regulara el sector. La justificación oficial: orden en las carreteras y fin de la competencia ruinosa. El resultado: durante décadas, las nuevas empresas de transporte necesitaron una licencia estatal que era rechazada sistemáticamente.
El principio se denomina Regulatory Capture: cuando las empresas que supuestamente deben ser reguladas terminan redactando ellas mismas las normas. Jay Martin ve este patrón en el debate actual sobre la IA: Dario Amodei exige que cada modelo de IA —ya sea estadounidense o chino— supere pruebas de seguridad estatales. Anthropic cuenta con abogados, oficinas y empleados en el país para someterse a estas pruebas. Un modelo gratuito de China, por lo general, no dispone de ello. OpenAI presiona además para que se imponga una prohibición de seguridad nacional contra los modelos chinos. Grupos políticos apoyados por Anthropic y OpenAI gastaron más de 50 millones de dólares para las elecciones de mitad de mandato hasta finales de septiembre de 2026.
El mensaje al público: nuestra IA es peligrosa, el gobierno debe intervenir. El mensaje a los inversores: el mismo producto es una oportunidad de compra histórica. Un producto que supuestamente puede destruir el mundo tiene, convenientemente, un valor de 2 billones de dólares.
Alrededor del 40 por ciento del valor bursátil total del S&P 500 corresponde a tan solo 10 empresas, 9 de las cuales están directamente vinculadas a la IA. En los primeros tres meses de 2026, aproximadamente tres de cada cuatro dólares del nuevo crecimiento económico estadounidense provinieron del sector de la IA. Los gastos de inversión en IA de los gigantes tecnológicos se acercan al billón de dólares anuales, y alrededor del 80 por ciento de estos fondos se destinan a materias primas —cobre, níquel, plata, litio— que permiten el funcionamiento de los centros de datos.
Si los ingresos prometidos por Anthropic y OpenAI no se materializan, las promesas de pago a Microsoft, Amazon, Google y Oracle no podrán cumplirse. Los gastos de inversión se ralentizarán. Las empresas que dependen de ellos lo notarán: fabricantes de chips, proveedores de energía, empresas de construcción. Y los planes de pensiones, invertidos en gran medida en estas diez empresas, también lo sentirán. Jay Martin lo resume así: si no puedes vencer a un competidor más barato en el mercado, pides al Estado que lo elimine por ti y, al final, los clientes pagan la cuenta.
Un foso económico es cualquier factor que impide que los clientes se pasen a un competidor y evita que los competidores reduzcan los precios de forma permanente. Ejemplos clásicos: efectos de red, altos costes de cambio, ventajas de costes por acceso a recursos. Los chatbots de IA se encuentran en una competencia de precios pura, ya que cambiar de proveedor no suele suponer ningún esfuerzo.
La Regulatory Capture describe la situación en la que las empresas que deberían estar bajo control estatal, de facto, participan en la creación de las normas de regulación, de modo que se excluye a los competidores sin necesidad de dictar una prohibición oficial.
Jay Martin es un analista económico canadiense y organizador de la conferencia anual Vancouver Resource Investment Conference. Su canal de YouTube analiza la macroeconomía, las materias primas y la dinámica de los mercados. Puede encontrar más artículos sobre análisis económicos similares en Spargold: Markus Krall sobre la inminente crisis del euro.
Aviso legal: Este artículo tiene fines meramente informativos y no constituye asesoramiento de inversión. Toda la información se proporciona sin garantía.
