Karp lanza otro dardo a OpenAI y Anthropic: el modelo no es el negocio, la aplicación sí

Por TheStreet (vía Anthropic News/Google News) · 12 de julio de 2026.

El material disponible sobre esta noticia es un titular y una descripción sin el desarrollo del artículo, así que conviene ser prudentes: no tenemos la cita textual del "veredicto contundente" que TheStreet atribuye a Alex Karp sobre OpenAI y Anthropic, y no vamos a inventarla. Lo que sí podemos hacer, con honestidad, es situar el contexto en el que probablemente se enmarca.

Karp lleva años sosteniendo en llamadas de resultados y entrevistas una tesis reconocible: los laboratorios que entrenan los grandes modelos fundacionales —OpenAI, Anthropic, Google DeepMind— están librando una carrera de infraestructura carísima y cada vez más comoditizada, mientras que el valor real para clientes empresariales y gubernamentales se captura en la capa de aplicación: quién conecta ese modelo con los datos, procesos y flujos de trabajo concretos de una organización. Es, en esencia, el argumento comercial de Palantir con su plataforma AIP y su "Ontology": no vendemos el cerebro, vendemos el sistema nervioso que lo conecta a la realidad operativa.

Si el artículo original sigue esa línea, no sería una crítica técnica al rendimiento de los modelos de OpenAI o Anthropic —ambos siguen entre los más capaces del mercado, con Anthropic liderando de forma consistente en nuestros propios índices de calidad— sino una crítica de modelo de negocio: la sospecha de que entrenar modelos frontera es una apuesta de márgenes estrechos y commodity a medio plazo, mientras que la integración vertical en sectores regulados (defensa, salud, banca) es donde se defiende el precio.

Nuestra lectura, con las cautelas propias de no tener el texto completo, es que este tipo de declaraciones son parte de un pulso de posicionamiento más que de un veredicto objetivo: a Palantir le conviene narrativamente que el mercado perciba a los grandes labs como proveedores de infraestructura intercambiable, igual que a OpenAI y Anthropic les conviene lo contrario. En general, la industria vive este debate sobre dónde se acumula el valor —modelo, plataforma o aplicación— como uno de los más relevantes de 2026, y probablemente la respuesta no sea excluyente: habrá margen en los tres niveles, con distintos ganadores según el sector. Lo que sí parece consolidarse es que ni siquiera el mejor modelo garantiza por sí solo el dominio de mercado si no resuelve un problema de despliegue real, una idea que conecta con nuestra tesis de fondo: la abundancia que promete la IA llegará antes por la vía de la aplicación práctica que por la mera escala del modelo.