El gasto en infraestructura de inteligencia artificial de las grandes tecnológicas se sostiene sobre una base notablemente frágil: las operaciones de solo dos empresas —OpenAI y Anthropic— que generan pérdidas millonarias y dependen de inyecciones constantes de capital para sobrevivir. Así lo sostiene el analista Ed Zitron, autor del newsletter 'Where's Your Ed At', quien ha construido en los últimos meses una de las críticas más argumentadas contra lo que denomina 'la burbuja de la IA'.
Según Zitron, el argumento convencional de que Amazon, Google y Microsoft están viendo retornos fulgurantes gracias a sus inversiones en inteligencia artificial es, en el mejor de los casos, una verdad a medias. Aunque las tres compañías reportaron crecimiento récord en sus segmentos de nube durante la última temporada de resultados, ninguna ha desglosado públicamente cuánto de ese crecimiento proviene realmente de servicios de IA generativa. Microsoft, tras anunciar en el tercer trimestre de su año fiscal 2026 una 'tasa de ejecución' de IA de 37.000 millones de dólares —equivalente a unos 3.080 millones mensuales— optó por no ofrecer detalle alguno sobre su rendimiento en el cuarto trimestre, una omisión que Zitron considera reveladora.
El analista señala que una porción significativa del crecimiento de ingresos de AWS, Azure y Google Cloud proviene del gasto en cómputo de OpenAI y Anthropic. De acuerdo con estimaciones del analista Ross Sandler, de Barclays, más del 70% de los ingresos de IA de los tres hyperscalers depende de estas dos compañías. El problema, argumenta Zitron, es que ambas son estructuralmente deficitarias: su gasto en infraestructura supera con creces cualquier ingreso que generen, y su existencia misma depende de flujos continuos de capital venture o de deuda.
La situación se complica cuando se observa de dónde procede buena parte de ese dinero. En los últimos siete meses, Google ha invertido 10.000 millones de dólares en Anthropic —con hasta 30.000 millones adicionales comprometidos—, mientras que Amazon canalizó 5.000 millones a esa misma empresa apenas una semana después. En paralelo, Amazon ha comprometido alrededor de 50.000 millones de dólares en OpenAI, según reportó el Financial Times. Zitron subraya que, si bien la prensa ha prestado mucha atención a los acuerdos circulares que NVIDIA mantiene con los 'neoclouds', ha pasado por alto un fenómeno similar pero de mayor envergadura: los propios hyperscalers están apuntalando financieramente a sus mayores clientes, inyectándoles efectivo que eventualmente regresa a sus propias arcas en forma de gasto en cómputo.
Un ejecutivo de Microsoft llegó a testificar durante el juicio entre Elon Musk y Sam Altman que la relación de la compañía con OpenAI le ha costado 'más de 100.000 millones de dólares', incluyendo tanto la inversión directa de 13.000 millones como la infraestructura asociada. Microsoft habría destinado por completo sus centros de datos Fairwater a OpenAI, Amazon ha hecho algo similar con Anthropic a través del proyecto Rainier en Indiana —una inversión de 11.000 millones de dólares— y Google estaría negociando respaldar un proyecto de 15.000 millones en centros de datos específicamente para Anthropic, además de acuerdos con Cipher Mining, TeraWulf y un acuerdo de 35.000 millones respaldado por Apollo y Broadcom.
Zitron no se limita a describir el fenómeno: lo califica directamente como un engaño. Argumenta que buena parte del crecimiento en ingresos por IA se sostiene mediante subidas de precios forzadas a clientes empresariales que no habían solicitado esas funciones, así como mediante la imposición de características de IA en suscripciones existentes. En su lectura, el 'pago de la apuesta por la IA' del que hablan los medios es, en realidad, un trasvase de coste al usuario final para mantener una narrativa que satisface a Wall Street.
El cuadro que dibuja Zitron es el de un ecosistema cuya facturación depende de dos empresas que, por sí solas, no son rentables y que necesitan financiaciones prácticamente infinitas para operar. Si OpenAI o Anthropic sufrieran una interrupción en su acceso a capital —por un cambio en el apetito de los inversores, una regulación más estricta o una caída en los rendimientos de los modelos—, el efecto dominó sobre los resultados de los hyperscalers sería inmediato y profundo. Mientras tanto, la falta de transparencia en los desgloses de ingresos por IA impide a inversores y analistas evaluar con precisión la salud real del negocio. Por ahora, el gasto sigue fluyendo y los títulos siguen subiendo, pero la pregunta que Zitron plantea —'¿en qué creen haber invertido?'— sigue sin respuesta clara por parte de las compañías.