Las empresas de IA generaron $25.000 millones en ingresos trimestrales, suficientes para cubrir por primera vez la depreciación de sus inversiones en centros de datos.
Las empresas de IA generaron $25.000 millones en ingresos trimestrales, suficientes para cubrir por primera vez la depreciación de sus inversiones en centros de datos.

Las ventas globales de IA, excluyendo China, alcanzaron los $25.000 millones en el primer trimestre de 2026, superando los $21.000 millones estimados en costos de depreciación de la industria vinculados a inversiones en centros de datos y chips por segundo trimestre consecutivo, según un informe de la firma de investigación Exponential View. Este hito sugiere que los cientos de miles de millones de dólares que las empresas tecnológicas están invirtiendo en infraestructura de inteligencia artificial podrían ser económicamente sostenibles, aunque los márgenes siguen siendo reducidos.
"Por ahora, la economía se sostiene. Pero el margen de error es estrecho", señala el informe. Los cargos por depreciación aún consumen más de dos tercios de los ingresos, dejando un pequeño colchón para cubrir otros costos como electricidad, mano de obra y financiamiento. Azeem Azhar, fundador de Exponential View e inversionista en docenas de startups, dijo que los datos muestran que la industria está "justo" superando el obstáculo de la depreciación y, "en términos generales, está mejorando con el tiempo".
Los hallazgos abordan una de las preguntas centrales que se ciernen sobre el auge de la IA: si la demanda de los clientes es lo suficientemente grande como para justificar el gasto de capital sin precedentes. Las mayores empresas tecnológicas de EE. UU. —Meta Platforms Inc., Alphabet Inc., Microsoft Corp. y Amazon.com Inc.— planean gastar hasta $725.000 millones este año en gastos de capital, en gran parte en infraestructura de IA, en uno de los mayores derroches de gasto corporativo de la historia. Gran parte del auge de la IA se ha medido desde el lado de la oferta a través de las revelaciones de Nvidia Corp. y los hiperescaladores, mientras que la demanda ha sido más difícil de cuantificar porque muchos de los laboratorios de IA más importantes, incluidos OpenAI y Anthropic, siguen siendo privados.
La Maquinaria de Financiación Detrás del Despliegue
El capital que fluye hacia la IA se extiende mucho más allá de los hiperescaladores. Más de 63 de los llamados neolabs —startups que recaudan miles de millones de dólares desde el inicio para centrarse en la investigación de frontera en lugar de productos— están valorados colectivamente en más de $300.000 millones y han recaudado alrededor de $48.000 millones, según datos recopilados por Deedy Das, socio de Menlo Ventures. Esto representa el 16% de los aproximadamente $283.000 millones invertidos en startups distintas a OpenAI o Anthropic durante el último año.
Muchas de estas rondas están estructuradas en tramos, lo que permite a los inversores principales comprar a una valoración más baja antes de que un segundo tramo, a un precio más alto, se comercialice a otras firmas. Ineffable Intelligence, la startup de aprendizaje por refuerzo fundada por el ex científico de Google DeepMind David Silver, recaudó $1.100 millones en lo que se promocionó como la ronda semilla más grande de Europa. En realidad, la empresa recaudó $11 millones de Sequoia con una valoración previa a la inversión de aproximadamente $55 millones, y luego $1.100 millones adicionales con una valoración previa a la inversión de $4.000 millones semanas después, un incremento de más de 70 veces para la misma empresa.
"En un mercado donde la recaudación de fondos se basa en la percepción, un titular de mil millones de dólares vale mucho más que uno preciso", dijo Jaya Gupta, socia de Foundation Capital. La práctica se ha vuelto lo suficientemente común como para que Brendan Foody, CEO de Mercor, la llamara la "Estafa de Sequoia" en una publicación en redes sociales, aunque luego reconoció que es una "práctica común en la industria en todas las firmas top".
Márgenes Reducidos, Poco Espacio para el Error
El informe de Exponential View señala que el riesgo de financiamiento se está trasladando a los mercados de capitales a través de arrendamientos, deuda y capital, particularmente entre las neoclouds —proveedores de nube más pequeños que alquilan GPU de Nvidia a startups de IA. Si la demanda se debilita o las tasas de interés suben, estas empresas enfrentan la mayor presión.
Para los inversores, los datos proporcionan la primera validación fundamental de que el gasto en IA podría ser autosostenible. Nvidia, cuyos ingresos del centro de datos han crecido más de cinco veces desde el inicio del auge de la IA, cotiza a aproximadamente 30 veces las ganancias futuras. El riesgo de una narrativa de "estallido de la burbuja de capex" —donde el gasto de los hiperescaladores colapsa porque las aplicaciones de IA no logran generar rendimientos suficientes— se ha reducido con dos trimestres consecutivos de ingresos que cubren la depreciación. Pero el margen estrecho significa que cualquier desaceleración en la adopción de IA o un cambio en los patrones de compra empresarial podría revertir rápidamente las cuentas.
"En esta etapa de una inversión en cualquier tipo de gasto de capital, no esperarías haber superado dramáticamente ese obstáculo porque, si lo hubieras hecho, probablemente estarías dejando algo sobre la mesa", dijo Azhar.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.