¿La IA sigue siendo rentable?

 (isaiprofitable.com)
1 puntos por GN⁺ 3 시간 전 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Si se suman el gasto acumulado y los ingresos de las empresas de IA de frontera, en mayo de 2026 la industria de la IA en su conjunto todavía no genera ganancias
  • El gasto acumulado total de la industria es de 1.4 billones de dólares, y los ingresos acumulados son de 613 mil millones de dólares; la página también muestra un contador de gasto en IA después de cargar
  • Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta tienen grandes estimaciones de inversión de capital en IA desde 2022, pero todas muestran fuertes pérdidas acumuladas
  • Los laboratorios de IA y empresas de modelos como OpenAI, Anthropic y xAI también gastan más de lo que ingresan, y solo Nvidia registra una ganancia de +253 mil millones de dólares
  • Las cifras son estimaciones no auditadas basadas en documentos filtrados, reportes ante la SEC, presentaciones de resultados y estimaciones de la industria, y podría haber algo de doble conteo por inversiones circulares

Gasto, ingresos y ganancias/pérdidas acumuladas por empresa

  • Grandes tecnológicas

    • Amazon: estimación total de inversión de capital en IA desde 2022 de 313 mil millones de dólares, ingresos por IA de 22 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -291 mil millones de dólares
    • Alphabet (Google): estimación total de inversión de capital en IA desde 2022 de 287 mil millones de dólares, ingresos por IA de 25 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -262 mil millones de dólares
    • Microsoft: estimación total de inversión de capital en IA desde 2022 de 266 mil millones de dólares, ingresos por IA de 31 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -235 mil millones de dólares
    • Meta: estimación total de inversión de capital en IA desde 2022 de 230 mil millones de dólares, ingresos por IA de 3 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -227 mil millones de dólares
    • Oracle: estimación acumulada desde 2023 de 57 mil millones de dólares, ingresos por IA de 18 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -39 mil millones de dólares

  • Laboratorios de IA y empresas de modelos

    • OpenAI: estimación acumulada desde 2020 de 55 mil millones de dólares, ingresos por IA de 28 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -27 mil millones de dólares
    • Anthropic: estimación acumulada desde 2021 de 33 mil millones de dólares, ingresos por IA de 6.5 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -26.5 mil millones de dólares
    • xAI: estimación acumulada desde 2023 de 20 mil millones de dólares, ingresos por IA de 800 millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -19.2 mil millones de dólares
    • Mistral AI: estimación acumulada desde 2023 de 1 mil millones de dólares, ingresos por IA de 400 millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -600 millones de dólares
    • Cohere AI: estimación acumulada desde 2020 de 700 millones de dólares, ingresos por IA de 400 millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -300 millones de dólares
    • DeepSeek: estimación acumulada desde 2023 de 300 millones de dólares, ingresos por IA de 100 millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de -200 millones de dólares

  • Nvidia

    • Nvidia: estimación acumulada desde 2023 de 225 mil millones de dólares, ingresos por IA de 478 mil millones de dólares, ganancias/pérdidas acumuladas de +253 mil millones de dólares
    • Nvidia está clasificada como una de las grandes ganadoras del boom de la IA por ser el principal proveedor de chips del sector

Método de cálculo y limitaciones

  • Los totales acumulados son estimaciones para todo el período, y como muchas empresas son privadas, es difícil verlos como cifras contables exactas
  • Se elaboran con base en documentos financieros filtrados, reportes ante la SEC, presentaciones de resultados y estimaciones del sector de Bloomberg, WSJ, The Information y Epoch AI
  • Como incluyen tanto el gasto en infraestructura de las grandes tecnológicas como el gasto de laboratorios puros, Amazon o Google aparecen con montos de gasto mucho mayores que laboratorios puros como OpenAI o Anthropic
  • El contador en dólares por segundo no usa un promedio histórico, sino la tasa anual de consumo actual para reflejar el ritmo presente, y en la captura compartida aparece en 26,826 dólares
  • Las cifras de ingresos son las más difíciles de estimar por la poca información pública, y en su mayoría se estiman y extrapolan a partir de cifras de ARR
  • Las estimaciones actuales de ingresos se consideran algo optimistas, y se ajustarán cuando aparezca nueva información
  • La economía de la IA tiene una estructura circular: Google invierte en Anthropic y Anthropic usa Google Cloud, Amazon también invierte en Anthropic, y Microsoft coinvierte con OpenAI
  • Por esta estructura, en las cifras agregadas de toda la industria algunos flujos de ingresos pueden estar contados dos veces
  • Las cifras no son resultados de una auditoría financiera, sino la mejor estimación recopilada por una persona, y se indica que reciben mejores fuentes o aportes por LinkedIn

Lecturas relacionadas

1 comentarios

 
GN⁺ 3 시간 전
Opiniones de Hacker News

  • También habría que incluir a AMD y Alibaba. AMD está ganando bastante dinero con IA, y su gasto en I+D ni siquiera llega a la mitad de sus ingresos por IA. Si ves los extraños estados financieros de Alibaba, de todos modos hasta parece que es rentable
    Me da curiosidad cómo funciona el juego de manos de largo plazo de OpenAI/Anthropic. Ambas empresas hicieron acuerdos de participación con proveedores de infraestructura, y OpenAI usa Azure, mientras Anthropic usa AWS, GCloud y Colossus. Les prestan créditos de cómputo y con esos créditos pagan los costos de cómputo
    Entonces el PaaS básicamente da cómputo gratis y lo registra como ingreso, y el proveedor de IA ofrece inferencia y también lo registra como ingreso. Es como si comieran gratis en el buffet del otro, pero alguien tiene que comprar la ensalada de pasta con dólares reales. Por cómo se ve, esos dólares reales salen de la caja del PaaS
    Microsoft y AWS casi no tienen modelos propios, pero Google y SpaceX sí. Google tiene mucho efectivo y SpaceX es una empresa que siempre anda buscando efectivo, así que Google parece ser el único jugador que puede seguir aguantando este juego o simplemente salirse por completo

    • Con esa lógica, nadie habría construido refinerías, fabs de semiconductores ni nubes
      Los laboratorios frontier tienen márgenes de inferencia increíblemente buenos y además tienen la capacidad de ajustar libremente los insumos según la rentabilidad. No solo están innovando en modelos y herramientas, sino también en el costo de ventas
      Hablando de modelos, los costos de entrenamiento no crecen tan rápido como la demanda de inferencia. Antes, entrenar era por mucho el costo más grande, pero ya no
      Los márgenes están creciendo y los clientes sí están encontrando valor. Y da la casualidad de que los clientes que encuentran ese valor son los que tienen enormes presupuestos corporativos. En medio de todo eso también hay colusión implícita, dependencia y exageración, y los precios están subiendo
      No hay una burbuja de inferencia, y como también se puede ajustar la oferta, debería estar bien. Yo sí invertiría
    • Empresas famosas como Uber, Amazon, Blue Bottle Coffee y FedEx también siguieron durante años el mismo playbook de quemar dinero de inversionistas, y ahora están donde están
      El plan de largo plazo de todos es crecer lo suficiente y aguantar el tiempo suficiente para que al final el mercado lo acepte. Incluso el restaurante del barrio que todavía opera con pérdidas podría estar quemando la herencia de los abuelos esperando que le vaya bien
      Pero Theranos, WeWork y Pets.com también intentaron lo mismo
    • Hay mucho ingreso real e inversión externa entrando, pero quienes lo odian lo tratan todo como si fuera financiamiento circular

  • Aquí se siente raro que de pronto se cuestione la rentabilidad de empresas relativamente tempranas solo porque son de “IA”
    La empresa SaaS tradicional donde trabajé antes salió a bolsa hace años y todavía no muestra señales de generar ganancias, y hay muchas parecidas, pero no parece preocuparle mucho a nadie

    • Estas empresas están gastando sumas mayores que los presupuestos de varios países y agregando más de 2% al PIB de EE. UU., así que si se caen, la magnitud de las pérdidas sería enorme
    • Estrategias como “crecer para dominar el mercado a largo plazo” o “si lo construyes, la gente vendrá” dependían de la premisa de que la adopción ocurriría de forma orgánica
      El uso de IA parece estar estancado en general, salvo en casos específicos como programación. Por eso da la impresión de que las empresas están tratando de justificar el ROI obligando a sus empleados a usarla, creando “productos” con funciones de IA o metiéndoles elementos adictivos
      [1] https://news.ycombinator.com/item?id=48241012
      [2] https://news.ycombinator.com/item?id=48179021
      [3] https://news.ycombinator.com/item?id=48148337
      [4] https://news.ycombinator.com/item?id=48168626
    • Es algo que pasa en cada ciclo de startups. Muchas veces no se espera rentabilidad de una startup porque gasta mucho en crecimiento e I+D. Si no conoces la inversión en startups, puede confundirte la idea de operar una empresa deliberadamente en pérdidas
      Lo raro es que mucha gente cree que la inferencia da pérdidas. Hay grandes modelos abiertos con pesos públicos que operan con ganancias cobrando mucho menos que OpenAI o Anthropic. Deepseek V4 ya hizo permanente un descuento del 75% sobre un precio que ya era muy barato
      Claro que también hay que considerar el costo de entrenar modelos, pero conforme aumente el uso, su peso dentro del negocio irá siendo cada vez menor. Puede que algunos operadores de centros de datos y algunas empresas de IA revienten, pero quienes esperan que toda la IA reviente si los precios suben cuatro veces probablemente se van a decepcionar
    • Estas empresas están quemando recursos a una escala incomparable. Si esa confianza estuviera equivocada, el impacto económico sería muchísimo mayor
    • Para febrero de 2026 ya se habían gastado 1.6 billones de dólares en infraestructura de IA. En dólares de 2024, el Proyecto Manhattan costó 36 mil millones, la ISS 150 mil millones y todo el sistema interestatal de EE. UU. 620 mil millones
      O sea, en 10 años se habrá gastado en IA casi 3 veces el costo completo del sistema interestatal de EE. UU.
      Visualización útil como referencia: https://www.aljazeera.com/news/2026/2/19/visualising-ai-spen...

  • Para ser un sector nuevo de negocio creciendo rápido, no está nada mal

    • Pensé lo mismo al verlo por primera vez. Si estas cifras son correctas, la situación no está tan mal como pensaba
      Aunque sí me pregunto por qué incluyeron a Nvidia. Si metes a la empresa a la que todos los modelos frontier le están echando dinero, es obvio que el gasto neto total menos las ganancias se acerca a 0
    • Por desgracia, la barra verde ni siquiera es EBITDA, y además está sin descontar
    • En solo unos pocos años se gastó en infraestructura de IA unas 3 veces el costo completo del sistema interestatal de EE. UU. y 7 veces el proyecto Apollo
    • Sí. Sobre todo porque la mayor parte de esta inversión va a GPUs y centros de datos que se amortizan durante un periodo más largo, así que hasta se ve alentador
      Si ves la curva de crecimiento del gasto, son números bastante saludables
    • La persona que más critica la falta de rentabilidad de la IA parece ser Ed Zitron. Honestamente me pregunto si ha vendido en corto acciones de Facebook, Amazon o Google. O si tiene fondos indexados que incluyan ese tipo de tecnológicas
      Por ejemplo, yo tengo fondos indexados que incluyen estas acciones. Por preferencia revelada, eso significa que yo creo que no es una burbuja o que, incluso si explota, igual pienso seguir metiendo dinero
      Si la persona que hizo este sitio dijera “estoy vendiendo estas acciones en corto y estas son mis razones”, lo respetaría igual o incluso más

  • Soy relativamente pesimista sobre la rentabilidad de quienes están extrayendo oro en el mercado downstream de IA
    El cuello de botella central es la energía y la capacidad de cómputo, y ambas cosas en realidad se remontan al mismo problema: la energía física necesaria para voltear o mover un solo bit dentro de RAM o almacenamiento en disco, algo afectado por límites físicos fundamentales
    Hay formas de mejorar, como mayor eficiencia energética, reducir el tamaño de los modelos o avances de hardware, pero de cualquier manera lograr mejoras de decenas de veces requiere enormes cantidades de tiempo y dinero. No sé si gobiernos, empresas e inversionistas tengan la paciencia para esperar ese tipo de avances

  • ¿No será que Nvidia es la que en realidad está cosechando a todos los demás?

    • Otros fabricantes de hardware también son mucho más rentables. RAM, SSD, HDD y casi toda la cadena de suministro de centros de datos entran ahí
    • Históricamente eso se llamaba vender cubetas y palas en una fiebre del oro
      Es la única forma de hacerse rico de manera constante en cualquier economía de burbuja
    • Sí, y además están moviendo el dinero cavando otro círculo más: https://www.youtube.com/watch?v=xUbJDrL6ZfM
    • Nvidia y Broadcom
    • Es literalmente la metáfora de querer ser quien vende las palas en la fiebre del oro

  • Vaya, ¿ya recuperaron aproximadamente 50% de la inversión en apenas unos 3 años? Suena a una máquina brutal de hacer dinero. ¿O no era ese el punto del post original?

    • Hay que considerar que parte de los ingresos registrados se debe a transacciones circulares. Por ejemplo, AWS le da “créditos de CPU” a Anthropic, Anthropic los usa dentro de AWS, y AWS lo registra como ingreso
      Lo mismo al revés. Anthropic le da créditos de inferencia a AWS y Anthropic lo registra como ingreso. En la práctica se parece más a que dos empresas afirman haber ganado dinero con un servidor que ya existía
      Los acuerdos de participación también funcionan así. Se entregan acciones entre sí, o una parte entrega acciones a cambio de GPUs, y aunque no se haya creado más valor real, el precio de las acciones se infla y ambas partes salen beneficiadas

  • Si ese fuera el gasto total de Deepseek, la verdad lo estaría haciendo muy bien

  • ¿Cómo habrán calculado las cifras de Google? Vi que al lanzar Gemini aumentaron bastante sus ganancias netas. Eso da la impresión de que los tokens de Gemini sí son rentables, o al menos no extremadamente deficitarios
    Pero este sitio lo hace ver como si los tokens fueran muy deficitarios

    • Este sitio se parece más a un meme entretenido que a algo que muestre algo útil
      No es nada sorprendente que un negocio que construye centros de datos que producirán cientos de miles de millones de dólares en tokens a lo largo de décadas dé pérdidas en el año 1 o 2. Es un negocio con un enorme gasto de capital al inicio. No esperarías recuperar en un año la inversión por haber construido una fábrica de tractores
      Pero el sitio insinúa como si estas empresas vendieran tokens por debajo del costo de inferencia. Lo presenta como si fuera un libro de costo de ventas, y todavía más al meter a Nvidia. No hay que tomárselo demasiado en serio
    • De todas las empresas, considerando su propio silicio y demás, sí creo que Google podría estar en esa situación. Pero me pregunto dónde quedaría si se incluyen todo el capex y el gasto en I+D
    • Google está ganando dinero vendiendo cómputo en la nube. Su margen subió de 9% a 32%
      Está absorbiendo la fiebre de inversión en IA; no es que Gemini le esté haciendo ganar dinero
      Como referencia, el cómputo en la nube generó 20 mil millones de dólares en el trimestre y otros servicios 90 mil millones
    • Sí, si lo ves como poner publicidad sobre sitios web plagiados por IA. Si tomas contenido que no posees y con IA lo presentas como si fuera tuyo, sí se puede ganar dinero. El costo es matar por completo a los creadores

  • En sentido estricto, este sitio no muestra ganancias sino algo parecido al flujo de caja excluyendo flujos de inversión, o sea, si se gastó más dinero del que entró de clientes
    Un negocio nuevo siempre sale negativo visto así, porque es como depreciar inmediatamente los activos. Si construyes un hotel y restas el costo de construcción de los ingresos por habitaciones de inmediato, tardarás años en recuperar el dinero, pero bajo contabilidad GAAP aun así podría ser bastante rentable
    La contabilidad GAAP, es decir, principios de contabilidad generalmente aceptados, se usa para reportes oficiales y declaraciones fiscales, pero salvo que haya adquisiciones o fusiones, excluye el aumento en el valor de propiedad intelectual o goodwill. Si eso se incluyera, empresas como OpenAI o Anthropic probablemente habrían salido bastante bien
    No sé si exista una palabra exacta, pero básicamente se acerca a “valor del negocio menos el dinero invertido”. El valor del negocio es una estimación y por eso es vulnerable a tonterías, así que no se reporta, pero sí importa bastante para el resultado real. Bajo ese criterio, la IA probablemente sí estaría yendo bien
    Por eso la frase “¿La IA sigue siendo rentable? No. Todas están quebradas” no cuadra muy bien con el hecho de que las empresas que encabezan la lista tengan miles de millones de dólares en el banco

  • No vi Radeon, pero AMD sí tiene una página de IA: https://www.amd.com/en/products/graphics/radeon-ai.html