La victoria demócrata en el Congreso desató una ola de ventas en el sector tecnológico, mientras las grandes empresas comienzan a migrar hacia modelos abiertos más económicos y la inminente salida a bolsa de Anthropic queda bajo la lupa de un mercado que muchos consideran roto.
La Bolsa de Nueva York vivió jornadas de extrema turbulencia que dejaron al descubierto las tensiones que recorren el vertiginoso negocio de la inteligencia artificial. El detonante inmediato fue el triunfo demócrata en las elecciones de medio término, que despertó el temor de que el nuevo Congreso frene la construcción de centros de datos, una actividad que genera un rechazo cada vez más extendido en las comunidades donde se radican estas instalaciones. El miércoles, las compañías dedicadas a erigir esas infraestructuras se derrumbaron en bloque, con seis de ellas cerrando con pérdidas de entre diecisiete y veintitrés por ciento. Al día siguiente, el vendaval se propagó a todo el sector: el Nasdaq, el índice que agrupa a las tecnológicas, llegó a hundirse un 5,7 por ciento y entró en zona de corrección. Durante buena parte de la mañana, Nvidia, la fabricante de los chips que impulsan este negocio, borró toda la ganancia que había acumulado a lo largo del año.
Sin embargo, el nerviosismo no nació con el resultado electoral. El multimillonario Bill Ackman lo resumió con crudeza al afirmar que el mercado está «roto» y que volvió a operar como un casino, empujado por el endeudamiento. Esa fragilidad de fondo explica por qué una noticia política bastó para sacudir a un sector que venía acumulando valorizaciones extraordinarias.
En medio de ese clima, una de las grandes incógnitas es si la tormenta puede afectar el debut bursátil de Anthropic, la empresa desarrolladora de Claude. La compañía presentó su prospecto el 26 de octubre y aspira a cotizar en el Nasdaq durante la última semana de noviembre. Se especula con una valuación de entre 1,5 y 2 billones de dólares, por encima de los 1,77 billones que alcanzó SpaceX en junio, lo que la convertiría en la mayor salida a bolsa de la historia. La operación promete fortunas: con 5300 empleados, algunas estimaciones calculan que podría dejar más de cuatro mil nuevos millonarios gracias a las acciones recibidas como parte del salario, y cada uno de sus siete fundadores posee cerca del 1,4 por ciento de la compañía, una porción que superaría los veinte mil millones de dólares.
No obstante, el resultado dista de estar asegurado, porque el modelo de negocio de las tecnológicas de inteligencia artificial norteamericanas no termina de consolidarse. Estas empresas invierten cientos de miles de millones con la expectativa de que compañías de todo el mundo paguen cada vez más por usar sus modelos, pero algunas de las grandes multinacionales están haciendo exactamente lo contrario.
El caso de Revolut ilustra con nitidez ese problema. El neobanco más grande de Europa, con más de ochenta millones de clientes en cuarenta y cinco mercados y una valuación cercana a los 115.000 millones de dólares, aspira a alcanzar los cien millones de usuarios a mediados de 2027. Sus aproximadamente dos mil ingenieros programaban con Claude Code y con Codex, de OpenAI, pero bajo límites estrictos de gasto por persona, ya que los tokens, la unidad con la que se cobra el uso de estos modelos, resultaban caros y debían racionarse. En una reciente conferencia en Nueva York, David Abitbol, responsable de infraestructura de inteligencia artificial de Revolut, relató cómo la empresa cambió de estrategia y qué resultados obtuvo. Pasó a utilizar por defecto GLM, un modelo abierto de la china Z.ai, que ejecuta en su propia infraestructura en Estados Unidos sin pasar por los servidores chinos. Según la compañía, la factura de inteligencia artificial se redujo a la décima parte. El cambio también se reflejó en la productividad: sin límites de uso, el tiempo de programación cayó sesenta por ciento y el ciclo completo de cada tarea, setenta por ciento. Para Abitbol, el cuello de botella no pasa solo por escribir código, ya que gran parte del trabajo se consume en buscar en correos, tickets y documentación interna, y eso lo resolvieron con los modelos abiertos.
Revolut no fue la primera en dar ese paso y todo indica que no será la última. En junio, Brian Armstrong, CEO de Coinbase, la mayor plataforma de criptomonedas de Estados Unidos, contó que migró a sus ingenieros hacia modelos abiertos chinos como GLM y Kimi, con lo que el gasto en inteligencia artificial se redujo casi a la mitad mientras el uso seguía creciendo. Airbnb se movió en la misma dirección. Así, mientras Wall Street tiembla y Anthropic se prepara para una salida a bolsa histórica, el mercado empieza a preguntarse si el modelo de negocio que sostiene la fiebre de la inteligencia artificial resistirá el embate de sus propios costos.
