La pregunta de los 3 billones de dólares: ¿puede responderla la IA?
Hace tres años, David Cahn, socio de Sequoia, fue uno de los primeros en cuantificar el impacto del enorme gasto de Silicon Valley en infraestructura de IA.
En 2023, reaccionó ante la noticia de que Nvidia había registrado unos ingresos anuales por GPU de 50 000 millones de dólares. Partiendo de esa cifra, sumando los costes implícitos de funcionamiento de los centros de datos y los márgenes de los operadores, calculó que se necesitarían 200 000 millones de dólares en ingresos para recuperar la inversión inicial.
Lo planteó como un reto, instando a los emprendedores a desarrollar productos y servicios de IA que pudieran aprovechar esa infraestructura y generar ingresos. Tras tres años de hiperescala, Cahn presenta ahora una nueva estimación para el gasto en infraestructura de IA en 2026: 1,5 billones de dólares.
En total, estima que el sector de la IA debe generar 3 billones de dólares en ingresos para justificar todos esos gastos en chips y centros de datos. Y es probable que se trate de una estimación a la baja: el aumento de los costes de la memoria y un mayor uso de chips especializados o específicos para la inferencia elevarán aún más esa cifra. «Recientemente», escribe, «los ingresos necesarios por GW de CapEx han aumentado drásticamente debido a esta dinámica de cuellos de botella y al incremento de los costes de construcción».
Por otro lado, se cree que Anthropic ha alcanzado los 60 000 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales (ARR), mientras que, según se informa, OpenAI obtuvo 13 000 millones de dólares en 2025 (aunque en noviembre de 2025 declaró unos ingresos recurrentes anuales de 20 000 millones de dólares) y es probable que esté ganando más este año. Aun así, sigue existiendo una brecha significativa.
Una de las personas que sigue de cerca esa brecha es Torsten Slok, economista jefe de Apollo, la gigantesca gestora de activos. En una nota reciente, señala que los hiperescaladores —Google, Meta, Microsoft y Amazon— prevén todos una aceleración sustancial del flujo de caja libre para 2028. En otras palabras, esperan obtener beneficios de todos los chips que han adquirido.

Créditos de la imagen:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
¿Y si no es así? Slok destaca un riesgo que se aprecia actualmente en el uso de la IA: cada vez más organizaciones están optando por modelos de peso abierto más baratos, a menudo procedentes de China, en lugar de los creados por laboratorios de vanguardia, y los precios generales de los tokens están bajando. Según el director ejecutivo Sam Altman, el último modelo de OpenAI es un 54 % más eficiente en cuanto a tokens para tareas de programación. Esto beneficia a los usuarios preocupados por el coste de sus agentes de IA, pero podría perjudicar a las empresas que crean «fábricas de tokens» si los usuarios no aumentan drásticamente su consumo global de tokens.

Créditos de las imágenes:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
A Slok le preocupa que, si los hiperescaladores no logran cumplir sus objetivos de flujo de caja, la reacción del mercado podría ser grave:
«con tanto en juego y tan pocos nombres en liza», escribe, «una rentabilidad más lenta no sería solo un problema del sector, sino que correría el riesgo de llevar a la economía a una recesión y al S&P 500 a una corrección».
Es algo que conviene tener en cuenta a la hora de orientar a tus agentes de IA hacia tokens más baratos.
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En 2023, reaccionó ante la noticia de que Nvidia había registrado unos ingresos anuales por GPU de 50 000 millones de dólares. Partiendo de esa cifra, sumando los costes implícitos de funcionamiento de los centros de datos y los márgenes de los operadores, calculó que se necesitarían 200 000 millones de dólares en ingresos para recuperar la inversión inicial.
Lo planteó como un reto, instando a los emprendedores a desarrollar productos y servicios de IA que pudieran aprovechar esa infraestructura y generar ingresos. Tras tres años de hiperescala, Cahn presenta ahora una nueva estimación para el gasto en infraestructura de IA en 2026: 1,5 billones de dólares.
En total, estima que el sector de la IA debe generar 3 billones de dólares en ingresos para justificar todos esos gastos en chips y centros de datos. Y es probable que se trate de una estimación a la baja: el aumento de los costes de la memoria y un mayor uso de chips especializados o específicos para la inferencia elevarán aún más esa cifra. «Recientemente», escribe, «los ingresos necesarios por GW de CapEx han aumentado drásticamente debido a esta dinámica de cuellos de botella y al incremento de los costes de construcción».
Por otro lado, se cree que Anthropic ha alcanzado los 60 000 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales (ARR), mientras que, según se informa, OpenAI obtuvo 13 000 millones de dólares en 2025 (aunque en noviembre de 2025 declaró unos ingresos recurrentes anuales de 20 000 millones de dólares) y es probable que esté ganando más este año. Aun así, sigue existiendo una brecha significativa.
Una de las personas que sigue de cerca esa brecha es Torsten Slok, economista jefe de Apollo, la gigantesca gestora de activos. En una nota reciente, señala que los hiperescaladores —Google, Meta, Microsoft y Amazon— prevén todos una aceleración sustancial del flujo de caja libre para 2028. En otras palabras, esperan obtener beneficios de todos los chips que han adquirido.

Créditos de la imagen:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
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Créditos de las imágenes:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
A Slok le preocupa que, si los hiperescaladores no logran cumplir sus objetivos de flujo de caja, la reacción del mercado podría ser grave:
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