La IA generó US$110.000 millones en ingresos netos en 12 meses
- Eduardo Cubillo
- hace 1 día
- 3 min de lectura
La adopción de la inteligencia artificial está superando por tres a las olas de adopción del internet y los celulares inteligentes.
La inteligencia artificial generativa ha dejado de ser una promesa tecnológica para convertirse en un titán financiero. Durante los últimos 12 meses, este ecosistema generó US$110.000 millones en ingresos netos.
Este es uno de los descubrimientos del informe "The State of the AI Economy", publicado por la firma de investigación Exponential View. De acuerdo con este estudio, si se analiza el ritmo del mes más reciente, la tasa de ejecución anualizada ya supera los US$175.000 millones, consolidando un ritmo de adopción sin precedentes en la historia de la tecnología.
De acuerdo con la investigación hasta ahora calcular el tamaño de la economía de la IA era sencillo desde la oferta (revisando las ventas públicas de chips o servidores), pero muy complejo desde la demanda.
Los investigadores de Exponential View resolvieron este problema a través de un modelo propio basado en cuatro pilares clave.
Eliminación de duplicados: Para evitar inflar el tamaño del mercado, el modelo solo registra el dólar neto que paga el cliente final. Si una firma de IA cobra un dólar a un usuario y gasta la mitad en proveedores de nube, el reporte solo contabiliza el dólar original.
Deconstrucción financiera: Ante el hermetismo de firmas privadas como OpenAI o Anthropic, y la falta de desglose de colosos como Microsoft o Google, el equipo construyó planes de Pérdidas y Ganancias (P&L), balances y flujos de caja individuales, cruzando filtraciones de alta confianza y datos de proveedores.
Exclusión de variables indirectas: El estudio mantiene un estándar estricto al dejar fuera del conteo el impacto publicitario interno (como las mejoras de algoritmos en Meta), los ahorros por eficiencia interna y los costos de servicios profesionales de consultoría.
Contabilidad del CapEx real: Separaron la inversión en infraestructura tecnológica ordinaria del gasto específico en IA, aplicando una depreciación de activos de cómputo a 6 años para evaluar si los ingresos realmente cubren la gigantesca factura de las GPU.
Según el análisis, este mercado avanza aproximadamente tres veces más rápido que las transiciones previas hacia el internet de consumo o la telefonía móvil.
Sin embargo, a pesar de la vertiginosa adopción corporativa, el estudio advierte que las empresas aún se encuentran en etapas tempranas de implementación profunda. La presión sobre los directivos es máxima y la mitad de los CEOs encuestados confiesa que la continuidad de sus puestos depende de acertar en su estrategia de IA.
Aunque muchas empresas ya superaron la fase de pruebas piloto ocasionales, todavía se encuentran en las primeras etapas de escalado e implementación profunda. Desde industrias y aseguradoras hasta finanzas y farmacéuticas, el mensaje constante es que planean invertir con mucha más fuerza en IA en los próximos años.
La siguiente pregunta que el informe buscaba responder es si los ingresos de la IA pueden cubrir la inversión de capital necesaria para construir la infraestructura.
"Nuestro modelo separa el CapEx destinado a la IA del CapEx ordinario de los principales hyperscalers y neoclouds", indica el informe.
Este ajuste es crucial porque los hyperscalers ya gastaban unos US$120.000 millones de dólares anuales en inversión de capital antes de la llegada de ChatGPT.
“Registramos la inversión adicional en infraestructura de IA y luego depreciamos los activos de cómputo a 6 años y el resto de la infraestructura a 14 años. Nuestro modelo demuestra que los ingresos atribuibles a los hyperscalers apenas alcanzan a cubrir los gastos de depreciación”, señala "The State of the AI Economy".
El reporte de Exponential View también saca a la luz dinámicas críticas sobre los precios, los cuellos de botella físicos y la presencia de la IA en los mercados financieros:
Uso masivo por caída de precios: La demanda es altamente elástica. Por cada 10% que baja el costo de los tokens, el volumen de uso por parte de los clientes se dispara entre un 12% y un 18%.
La energía es el gran freno: El límite para expandir la IA ya no es el dinero, sino la electricidad. El gasto de luz representa dos tercios (66%) de los costos operativos de los centros de datos.
Ingresos a velocidad récord: El sector ahora tarda menos de dos días en generar US$1.000 millones en ingresos, una meta que en 2023 requería 180 días.
Impacto en Wall Street: La tecnología ya domina el mercado bursátil: el 31% de las empresas del índice S&P 500 menciona formalmente la IA en sus reportes de resultados trimestrales.
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