¿Puede ganar dinero un laboratorio de IA de frontera? Lo que el folleto de salida a bolsa de Anthropic revela sobre el negocio más caro de la historia

LA TESIS. Un laboratorio de IA de frontera sí puede ganar dinero. El folleto de Anthropic lo demuestra en parte: su caja operativa ya es positiva. Pero gana dinero un negocio distinto al que muestran los titulares. La pérdida de más de 100.000 millones es, sobre todo, un apunte contable. El problema de fondo es otro. Anthropic ha comprometido casi 901.000 millones en cómputo, es decir, en la capacidad de los centros de datos donde se entrenan y ejecutan sus modelos. Y los ha firmado antes de saber si los ingresos crecerán al mismo ritmo. Nuestra lectura: no es una estafa ni una máquina de imprimir dinero. Es una apuesta de infraestructura, como los ferrocarriles del siglo XIX. Esa infraestructura será útil aunque algunos inversores pierdan dinero.

LAS CIFRAS, EN EL ORIGINAL. Hemos contrastado los datos con la segunda enmienda del folleto, el documento S-1/A presentado ante la SEC el 10 de noviembre. Los ingresos de los nueve primeros meses de 2026 suman 33.242 millones de dólares, frente a 2.545 millones un año antes. Solo el tercer trimestre aporta 16.956 millones. La pérdida neta de esos nueve meses es de 104.039 millones. De esa cifra, 94.324 millones salen del cambio de valor razonable de bonos convertibles, derivados y SAFE, unos instrumentos de financiación que se convierten en acciones. Como la empresa vale cada vez más, esa deuda «vale» más en libros y figura como pérdida. Pero no sale dinero de la caja. La pérdida de explotación, que mide el negocio real, se queda en 1.260 millones en nueve meses. El segundo trimestre cerró con 974 millones de beneficio operativo y el tercero volvió a pérdidas, con 567 millones. Además, la caja generada por las operaciones fue positiva: 6.600 millones. Conviene ser precisos. Los titulares de «100.000 millones de pérdidas» son técnicamente ciertos, pero describen sobre todo un efecto contable de la financiación, no del negocio.

LA ECONOMÍA DE UN MODELO. Un modelo de IA tiene dos costes. El primero es entrenarlo, un gasto enorme y anticipado. El segundo es servirlo, es decir, el coste de cada respuesta o inferencia. El folleto no separa ambos. Los agrupa en una sola partida, «cómputo e infraestructura», que incluye investigación, desarrollo de modelos y atención a clientes. Esa partida suma 18.808 millones en nueve meses, el 57% de los ingresos. Un año antes era el 172%. Es decir, la empresa gastaba en cómputo casi el doble de lo que facturaba. Sobre el margen bruto de la inferencia no hay acuerdo. CNBC calculó en torno al 85% para el primer semestre, a partir de un «coste de ingresos» de 2.380 millones. Otros analistas, citados por Yahoo Finance, lo rebajan al 40-65%. Su argumento es que Anthropic contabiliza en bruto las ventas a través de las nubes de Amazon, Google y Microsoft, y el folleto lo confirma. Y el propio documento advierte de que el margen fluctuará. Nuestra lectura: servir el modelo probablemente ya es rentable. Lo que se come el margen es entrenar el siguiente. Según Epoch AI, el coste de entrenar un modelo de frontera crece unas 2,4 veces al año. Eso equivale a multiplicarlo por diez cada dos años y medio, más o menos. Además, cada modelo se queda viejo en meses, porque llega el siguiente o un rival lo iguala. Es como una fábrica que hay que derribar y reconstruir cada año, más grande. Hay un detalle más: el folleto reconoce 6.500 millones en cómputo comprado a corto plazo, que cuesta «bastante más» que el contratado a varios años. Ese sobrecoste explica en buena parte la vuelta a pérdidas operativas en el tercer trimestre.

EL DINERO QUE DA VUELTAS. Aquí está la parte más delicada. De los 900.900 millones comprometidos, 451.600 millones se pagarán antes de 2031 y el resto entre 2031 y 2045. Solo en los próximos doce meses vencen 70.700 millones. Muchos contratos son de tipo take-or-pay: se paga la capacidad aunque no se use. Con Amazon, por ejemplo, el compromiso es de al menos 110.000 millones entre 2026 y 2036, «con independencia del uso real». Mientras tanto, esos mismos proveedores invierten en Anthropic. Amazon puso 5.000 millones en mayo. Y junto a la salida a bolsa habrá una colocación privada de 26.000 millones: Google y Nvidia aportarán unos 10.000 millones cada uno, AMD 2.500 millones, Broadcom 1.000 millones, y también entran Micron, Microsoft y TSMC. Es decir, los fabricantes de chips y las nubes financian a un cliente que les devolverá ese dinero multiplicado en compras. Según Reuters, la propia empresa admite que depender de pocos socios puede generar conflictos de interés. A esto se suman las compensaciones en acciones: 3.300 millones en nueve meses, frente a 591 millones un año antes. Y la salida a bolsa activará otros 7.500 millones en acciones restringidas que solo se consolidan al cotizar. Nuestra lectura: la circularidad no es fraude, pero sí infla la sensación de demanda. Quien quiera medir la salud real del negocio debe mirar los ingresos de clientes finales, no las inversiones cruzadas.

CLIENTES Y PROGRAMACIÓN. El folleto rebaja un temor habitual. Ningún cliente supera el 10% de los ingresos, aunque los cinco mayores suman en torno al 25%. La empresa subraya que en el tercer trimestre el 79% de los ingresos llegó de fuera de esos cinco, frente al 64% del primero. Aun así, advierte de que muchos de esos grandes clientes no tienen contratos a largo plazo y pueden dejar de gastar «en cualquier momento». El motor comercial es la programación. Anthropic presenta Claude Code, su agente que escribe y revisa código, como el producto que mejor ha definido el trabajo autónomo de la IA. Ese es su punto fuerte y también su riesgo. Un negocio tan centrado en desarrolladores depende de un mercado donde los precios por token, la unidad en que se mide el texto que procesa un modelo, bajan rápido y los rivales chinos de pesos abiertos aprietan. Hay además un aviso poco comentado. La empresa reforzó en agosto y septiembre la detección de clientes que incumplen sus normas de uso, y prevé que eso reduzca ingresos. Es una señal honesta: parte del crecimiento no era sostenible.

FERROCARRILES, FIBRA Y LO QUE VIENE. La historia ofrece dos espejos. En la «manía ferroviaria» británica de la década de 1840 se construyeron vías de más y muchos inversores se arruinaron. Pero el país se quedó con una red que impulsó su economía durante un siglo. Con la fibra óptica de finales de los noventa pasó lo mismo: varias operadoras quebraron y gran parte de la fibra quedó años sin usar. Después, esa misma fibra barata hizo posibles el streaming y la nube. El folleto no fija una valoración. Con el precio medio de 74 dólares por acción, solo las clases A y N suman unos 970.000 millones. La cifra de 1,5 billones que manejan algunos medios depende de cómo se cuenten otras clases de acciones, opciones y la demanda final. OpenAI irá detrás con un perfil parecido: según la prensa, perdió unos 38.500 millones en 2025 y tiene cientos de miles de millones en compromisos. Las implicaciones son tres. A corto plazo, el riesgo es real: si la demanda se frena, los contratos take-or-pay convierten la capacidad ociosa en pérdidas, y los accionistas minoristas cargarían con parte de la factura. A medio plazo, el precio de la inteligencia seguirá cayendo, y ganará quien sea más eficiente sirviendo modelos, no quien tenga el más grande. A largo plazo somos optimistas. Si se construye de más, el cómputo sobrante abaratará la IA para todos: para investigar enfermedades, acelerar la ciencia y liberar tiempo de trabajo. Puede que no todos los inversores de este ciclo ganen dinero. La sociedad, probablemente, sí.

NUESTRA LECTURA FINAL. Anthropic ya vende inteligencia con beneficio por unidad. Lo que todavía no ha demostrado es que pueda pagar por adelantado la siguiente generación sin depender de capital nuevo. El dato que hay que vigilar no es la pérdida neta. Es la relación entre el gasto en cómputo y los ingresos, trimestre a trimestre, frente a esos 70.700 millones que vencen en un año.