Los líderes de la inteligencia artificial, incluidos OpenAI y Anthropic, están desplegando miles de millones de dólares de su propio capital para subsidiar y garantizar rendimientos a los socios que utilizan sus productos, una forma de ingeniería financiera que evoca la burbuja de las punto com y oculta la verdadera demanda del mercado.
Una nueva tendencia está remodelando silenciosamente la floreciente industria de la inteligencia artificial, ya que empresas líderes, como OpenAI y Anthropic, están desplegando miles de millones de dólares para financiar la adopción de sus propios productos, lo que genera preocupación entre los analistas sobre la sostenibilidad del crecimiento reportado.
"Cuando un vendedor paga a los clientes para que compren sus productos, no está claro si el crecimiento de sus ingresos refleja una demanda vibrante o una voluntad de aceptar subsidios", dijo Robert Pozen, profesor titular en la Escuela de Administración Sloan del MIT y expresidente de Fidelity Investments, en un análisis reciente. Sostiene que estos acuerdos desdibujan la distinción entre un crecimiento sólido y la ingeniería financiera artificial.
La escala de estos acuerdos es sustancial. OpenAI está contribuyendo con hasta 1.500 millones de dólares a una empresa conjunta conocida como DeployCo, que tiene como objetivo distribuir sus herramientas empresariales entre empresas propiedad de firmas de capital privado como TPG y Bain Capital. Según los informes, OpenAI ha garantizado a estos socios un rendimiento anual mínimo del 17,5 por ciento. De manera similar, Anthropic está estableciendo una empresa conjunta de 1.000 millones de dólares con firmas que incluyen a Blackstone, aportando 200 millones de dólares de su propio efectivo. Google, de Alphabet, también ha creado un fondo de 750 millones de dólares para subsidiar el uso de sus modelos Gemini por parte de las principales empresas de consultoría.
Esta estrategia de financiar sus propias ventas conlleva riesgos significativos y guarda paralelismos con el colapso de los equipos de telecomunicaciones de finales de la década de 1990. Empresas como Lucent y Nortel prestaron miles de millones a sus clientes para comprar sus equipos, solo para enfrentar impagos y colapsos masivos cuando el entorno financiero se deterioró. Si bien los acuerdos actuales de IA no están estructurados como préstamos, crean un dilema similar al inflar potencialmente las cifras de ingresos con una demanda subsidiada, en lugar de orgánica. Para los inversores, esto plantea un desafío crítico antes de las esperadas ofertas públicas iniciales (IPO) de estos gigantes de la IA.
La situación actual recuerda a la burbuja de las telecomunicaciones de finales de la década de 1990, donde fabricantes de equipos como Lucent y Nortel ofrecían una amplia financiación a sus clientes. Lucent otorgó entre 7.000 y 8.000 millones de dólares en financiación, mientras que Nortel proporcionó más de 3.000 millones de dólares. La estrategia pareció exitosa inicialmente, contabilizando las ventas como ingresos y los préstamos como activos. Sin embargo, cuando el mercado cambió en 2000-2001, los clientes incumplieron sus pagos, lo que provocó pérdidas catastróficas. Lucent registró una pérdida de 16.000 millones de dólares en 2001 y el precio de sus acciones se desplomó de un máximo de 84 dólares a solo 76 centavos. Nortel enfrentó un destino similar, amortizando casi 16.000 millones de dólares y enfrentando cargos de la SEC por ingresos reconocidos indebidamente. El episodio sirve como una advertencia sobre los peligros de que una empresa financie su propio crecimiento.
Estos acuerdos de financiación crean incentivos distorsionados que pueden no servir al mercado a largo plazo. Las firmas de capital privado, atraídas por los rendimientos garantizados, pueden exigir el despliegue rápido de herramientas de IA dentro de las empresas de su cartera, independientemente de la necesidad o el ajuste real. Un estudio reciente del MIT destacó que el 95 por ciento de los proyectos de IA generativa en las empresas encuestadas no están entregando un valor significativo, lo que sugiere una profunda desconexión entre los mandatos de arriba hacia abajo y la utilidad sobre el terreno. Como señaló un ejecutivo de la industria, la verdadera adopción requiere dejar que los empleados formen parte del proceso, no solo usar en secreto sus propias herramientas preferidas mientras el plan de la empresa flaquea. Cuando los consultores de firmas como McKinsey o Deloitte son incentivados por un fondo de Google de 750 millones de dólares, sus recomendaciones pueden verse influenciadas por el subsidio en lugar de una evaluación neutral del mejor modelo de IA, ya sea de Anthropic, Google o OpenAI, para el problema específico del cliente.
A medida que las empresas de IA avanzan hacia posibles IPO, estas prácticas exigen un escrutinio intenso por parte de los inversores. Según se informa, se proyecta que OpenAI pierda casi 14.000 millones de dólares en 2026, incluso con un aumento de los ingresos anualizados. El rendimiento garantizado del 17,5% a sus socios de capital privado podría exponer a OpenAI a pérdidas de hasta 700 millones de dólares al año si la empresa conjunta no rinde lo esperado. Los inversores deben exigir transparencia y hacer preguntas críticas. ¿Qué porcentaje de los ingresos proviene de estos canales subsidiados? ¿Cuáles son las tasas de renovación para los clientes que no cuentan con el apoyo de estos incentivos financieros? ¿Están los contratos vinculados a los resultados entregados o solo al precio tradicional del software? Sin respuestas claras, el mercado corre el riesgo de recompensar la ingeniería financiera en lugar de la creación de valor sostenible a largo plazo basado en la demanda genuina del cliente.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
