El socio de Sequoia David Cahn estima que el gasto en infraestructura de inteligencia artificial alcanzará 1,5 billones de dólares en 2026 y que la industria deberá generar 3 billones de dólares en ingresos para amortizar esa inversión, una cifra que probablemente subirá por el encarecimiento de la memoria y el uso de chips especializados. En 2023, Cahn había calculado que se necesitaban 200.000 millones de dólares en ingresos para cubrir los costes derivados de los 50.000 millones anuales en GPUs de Nvidia.
Frente a esos números, los ingresos reales quedan muy por debajo: Anthropic habría alcanzado 60.000 millones de dólares en ARR, mientras que OpenAI declaró 13.000 millones en 2025 y 20.000 millones en ARR en noviembre de 2025, según su CEO Sam Altman. El economista jefe de Apollo, Torsten Slok, advierte de que los hyperscalers Google, Meta, Microsoft y Amazon prevén fuertes aceleraciones de su flujo de caja libre en 2028 para justificar sus compras de chips.
El riesgo se agrava porque cada vez más organizaciones recurren a modelos open weight más baratos, a menudo chinos, y los precios por token caen. Altman afirma que el último modelo de OpenAI es un 54% más eficiente en consumo de tokens en tareas de programación. Slok sostiene que, si los hyperscalers no cumplen sus objetivos de caja, una amortización más lenta de la IA podría arrastrar a la economía a una recesión y al S&P 500 a una corrección, dado el peso de unos pocos valores en el mercado.