Los profit pools de la IA y sus arenas movedizas

Es imposible ignorar la magnitud del capital que se está destinando a la inteligencia artificial. La IA ha dominado los titulares en los últimos dos años, no solo por sus avances tecnológicos, sino también por la descomunal escala del compromiso financiero que respalda su desarrollo. El ejemplo más impactante hasta la fecha es el anuncio del Proyecto Stargate de OpenAI, Oracle y SoftBank, una colosal iniciativa de infraestructura de IA con un coste estimado de hasta 500.000 millones de dólares en los próximos cuatro años. Este compromiso monumental fue seguido rápidamente por varios hiperescaladores que anunciaron nuevas revisiones al alza en sus planes de gasto de capital, señalando una ola aún mayor de inversión en infraestructura de IA.

Estos niveles de inversión sin precedentes parten de la expectativa de que la IA dará lugar a productos y servicios revolucionarios, con el potencial de transformar industrias enteras. Sin embargo, este ritmo vertiginoso de gasto plantea una cuestión fundamental: ¿quién capturará el valor económico a largo plazo de estas inversiones? Más allá de esto, surge otra pregunta clave: ¿está justificada la magnitud de estas inversiones, considerando la incertidumbre en torno a las capacidades futuras de la IA? Los supercentros de computación están en construcción, pero aún no sabemos qué podrán hacer los modelos que se entrenen en ellos, ni si el mercado los adoptará masivamente, a qué velocidad lo hará, o cuánto costará operarlos. Este nivel de incertidumbre es inusual dada la escala de la inversión.

A pesar de ello, el dinero sigue fluyendo: las grandes tecnológicas como Microsoft, Alphabet y Amazon están gastando miles de millones, mientras que los verdaderos beneficiarios hasta ahora son las empresas que suministran los componentes esenciales para construir la infraestructura de IA. Los proveedores de hardware están experimentando un crecimiento explosivo en sus ingresos, en lo que se perfila como uno de los mayores booms de inversión en infraestructura de la historia moderna. Pero esto nos lleva a otra pregunta clave: ¿qué problemas van a resolver estos modelos? En contraste con anteriores avances tecnológicos, en los que era más fácil prever sus aplicaciones futuras, la IA presenta un amplísimo abanico de posibles usos. Algunos argumentan que los modelos avanzados de IA actuarán como asistentes dentro de productos de software ya existentes, mientras que otros prevén agentes superinteligentes capaces de reemplazar ecosistemas de software enteros y hacer obsoletas las aplicaciones tradicionales.

Este segundo escenario sería sumamente disruptivo y pondría en jaque el modelo de negocio de Software como Servicio (SaaS). En lugar de pagar por múltiples suscripciones de software, los usuarios podrían simplemente interactuar con un único agente de IA capaz de manejar desde la atención al cliente hasta la planificación empresarial. Sin embargo, esta hipótesis sigue siendo demasiado especulativa para ser útil en este momento. Quizás una mejor forma de abordar el problema sea preguntarnos para quién será útil la IA. ¿Será una herramienta estratégica para los CEO? ¿Un generador de ingresos? ¿Un habilitador de reducción de costes? ¿Simplemente optimizará las operaciones existentes o transformará sectores enteros?

Por ahora, estas cuestiones siguen abiertas. Lo que sí sabemos es que, en su estado actual, la IA todavía está lejos de sustituir el modelo SaaS. La comercialización de la IA apenas está comenzando y, por ahora, los verdaderos ganadores no son las empresas que desarrollan aplicaciones de IA ni las que operan los supercentros de computación, sino los proveedores de la infraestructura que permite entrenar los modelos base. Ejemplos de empresas que se están beneficiando de esta ola de inversión en infraestructura incluyen Nvidia, que diseña los chips más potentes para entrenar sistemas de IA. TSMC, fabricante de estos chips para las principales empresas tecnológicas del mundo. ASML, proveedor de la maquinaria avanzada necesaria para fabricar los semiconductores más sofisticados. SK Hynix y Micron, que suministran las memorias necesarias para almacenar y procesar datos de IA. Empresas del sector energético y operadores de centros de datos, que se beneficiarán del enorme consumo energético que requieren estos modelos.

Estas compañías están experimentando un crecimiento exponencial en sus ingresos. Sin embargo, la historia sugiere que su dominio podría no ser eterno. Para entender por qué, es útil analizar cómo han cambiado los pools de beneficios en anteriores revoluciones tecnológicas. Los pools de beneficios representan la distribución de la rentabilidad dentro de una industria y suelen migrar con el tiempo a medida que un sector madura. Históricamente, los primeros beneficiarios de los booms tecnológicos han sido los constructores de infraestructura, pero, a largo plazo, el valor económico ha tendido a trasladarse a las aplicaciones y servicios.

Durante el auge ferroviario del siglo XIX, los beneficios iniciales se concentraron en los constructores de ferrocarriles y fabricantes de locomotoras. A medida que la infraestructura maduró, los principales pools de rentabilidad migraron hacia la logística y las cadenas de venta minorista, como Sears, cuya estrategia de venta por catálogo aprovechó las nuevas redes nacionales de suministro. En la década de 1990 y principios de los 2000, la industria de las telecomunicaciones tuvo como primeros ganadores a los constructores de redes de fibra óptica, como Nortel y Lucent. Con el tiempo, sin embargo, el valor se trasladó a los ecosistemas móviles, como Apple y Google, así como a plataformas digitales como Facebook y AWS. Un patrón similar se repitió en la computación en la nube: el auge inicial benefició a los operadores de centros de datos y a los fabricantes de hardware, como Intel. Sin embargo, hoy en día, los mayores beneficiarios son los proveedores de SaaS, como Salesforce, Adobe, OpenAI y Databricks. En última instancia, en todos estos casos, no todos los segmentos de la cadena de valor experimentan la misma dinámica de beneficios. Los márgenes de la infraestructura tienden a ser cíclicos, mientras que los de la capa de aplicaciones suelen ser más estables y predecibles. Si la infraestructura de IA sigue el ejemplo de estas transformaciones tecnológicas previas y se desarrolla con demasiada rapidez, la demanda futura podría no justificar los niveles actuales de inversión, lo que llevaría a un exceso de capacidad en toda la industria. Si esto ocurre o no dependerá, en última instancia, de las tasas reales de adopción de la tecnología de IA, que siguen siendo una gran incógnita.

Mientras que hay razones de peso para pensar que los verdaderos ganadores no serán los proveedores de infraestructura, es más difícil predecir quiénes sí lo serán. A día de hoy, Adobe y Microsoft parecen estar bien posicionadas. La razón principal es su capacidad de distribución. Como bien destaca mi colega Nina en su último boletín, tener un buen producto es importante, pero distribuirlo con éxito es crucial. De la misma manera que Google consolidó su dominio con la configuración predeterminada de su buscador, Microsoft está integrando Copilot profundamente en su suite de Office. Si logra controlar cómo los usuarios adoptan la IA en sus flujos de trabajo, podría capturar la mayor parte del mercado de productividad empresarial impulsado por IA.

Por el momento, las compañías que están generando ingresos con IA se centran en eficiencias y mejoras incrementales, más que en verdaderas disrupciones. A pesar del entusiasmo, el impacto de la IA en los beneficios de las empresas (excepto para los proveedores de infraestructura) sigue siendo marginal y no justifica la escala de inversión actual.

No obstante, en última instancia, estas inversiones se están realizando porque los inversores esperan obtener rentabilidad. La infraestructura de IA no es un fin en sí mismo: existe para respaldar productos futuros que puedan venderse a los clientes. En este sentido, el abanico de posibles resultados es enorme. Los modelos de lenguaje de gran tamaño podrían seguir siendo simplemente una característica más del software, integrándose en aplicaciones existentes y complementando el SaaS en lugar de reemplazarlo. Alternativamente, podrían convertirse en el paradigma dominante del software, dejando obsoletas las soluciones tradicionales y transformando la industria del software junto con muchas otras. Nadie conoce la respuesta a esta incógnita, pero el dinero sigue fluyendo.

El gran interrogante sigue abierto: ¿se repetirá el patrón histórico de migración de los beneficios hacia el software y los servicios, o esta vez los proveedores de infraestructura lograrán mantener su dominio a largo plazo?

Si la historia sirve de guía, los verdaderos beneficiarios de la revolución de la IA aún están por definirse. El gran reto para los inversores será anticipar dónde emergerán los pools de beneficios finales y posicionarse estratégicamente.