El auge de la inteligencia artificial sigue acelerando, pero también deja al descubierto sus tensiones estructurales. Como publica el medio británico Computing, Anthropic ha firmado un acuerdo para gastar 200.000 millones de dólares en Google Cloud durante cinco años, una cifra que ilustra la magnitud —y el riesgo— del momento actual.
Este compromiso representa ya más del 40% del backlog de ingresos que Google ha comunicado recientemente a sus inversores, es decir, ingresos futuros basados en contratos firmados pero aún no ejecutados. En paralelo, la matriz Alphabet ha redoblado su apuesta con una inversión adicional de 40.000 millones de dólares en Anthropic, de los cuales 30.000 millones dependen de hitos de rendimiento todavía no detallados.
El modelo empieza a mostrar un patrón circular: las grandes tecnológicas financian a las startups de IA, que a su vez se comprometen a consumir su infraestructura, mientras toda la cadena depende de fabricantes de chips como Nvidia.
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Más capacidad, más incertidumbre
Anthropic no solo está comprando nube. También ha asegurado capacidad de computación a gran escala basada en TPUs junto a Google y Broadcom, con previsión de entrada en funcionamiento a partir de 2027.
A esto se suman acuerdos con otros proveedores como CoreWeave y previsiones de ampliar capacidad con Amazon, lo que refleja una carrera desenfrenada por garantizar recursos computacionales en un contexto de demanda explosiva.
Sin embargo, existen importantes incógnitas:
- Los centros de datos tardan años en construirse, especialmente los diseñados para IA por sus exigencias energéticas.
- La oposición social y regulatoria está ralentizando proyectos.
- No hay certeza sobre cuándo estará disponible toda la capacidad comprometida.
Crecer no es ganar dinero
Las previsiones de ingresos de Anthropic son ambiciosas:
- 18.000 millones en 2026
- 55.000 millones en 2027
- 102.000 millones en 2028
- 148.000 millones en 2029
Pero el crecimiento no implica rentabilidad. La compañía anticipa pérdidas acumuladas de 11.000 millones de dólares en 2026 y 2027, y no espera beneficios hasta 2028.
El problema es estructural: el coste de la infraestructura, el entrenamiento de modelos y la expansión comercial está creciendo al mismo ritmo —o más rápido— que los ingresos.
