El líder de la IA, Anthropic, revela la verdad más cruel de toda la industria de la IA.

Hace unos meses, Anthropic todavía se comparaba con SpaceX y proclamaba el mito de una valoración de 2 billones de dólares. Pero acercándose el roadshow, no sólo la cotización en las plataformas de negociación de acciones antiguas cayó pronto por debajo de 1,7 billones, sino que, en privado, varias instituciones compradoras incluso afirmaron directamente: Si el precio de salida no baja de 1,5 billones, nadie querrá entrar a sostener posiciones altas.

Lo extraño es que Anthropic acaba de mostrar una gran carta: ingresos trimestrales de 16,800 millones de dólares en el tercer trimestre, rentabilidad ajustada por primera vez, y flujo de caja libre en verde.

Con datos inmejorables, ¿por qué los mercados capitales responden con agua fría? Porque, bajo estos datos brillantes, el mercado detectó olor a maquillaje contable:

• Un supuesto margen bruto calculado sin restar el coste del entrenamiento de nuevos modelos;
• Ingresos inflados capa tras capa usando el método del bruto total;
• Y la verdad de un frenazo donde el crecimiento se ha reducido a un tercio en un solo trimestre.

Este artículo es muy técnico. No es el típico contenido “rápido”, donde en tres minutos te cuentan lo básico o sacan conclusiones tras leer titulares. Es mi propio análisis, capa por capa, después de haber revisado el prospecto y detalles financieros.

Hoy nos centraremos en tres cuestiones:

• Primero, ¿por qué una empresa de IA que empieza a ser rentable recibe un recorte de valoración?
• Segundo, el “triángulo imposible del beneficio” en IA: empresas de modelos, gigantes de computación y clientes empresariales, todos quieren quedarse con más parte. Pero el beneficio es limitado, ¿quién gana más y quién puede quedarse sin margen?
• Tercero, ¿qué trucos financieros han usado Amazon y Google en sus informes para tapar o proteger a Anthropic?

Guarda o dale “me gusta” a este artículo antes de seguir. Al final, sabrás si deberías meterte en la IPO de los 2 billones y por qué tus acciones de IA pueden verse afectadas por esta batalla de Anthropic.

¿Qué necesita una valoración de 2 billones?

Vamos a hablar de valoración.

Dejemos una cosa clara: no estamos juzgando si Anthropic es una buena empresa. Queremos saber si la valoración de salida de 2 billones tiene fundamentos sólidos.

Miremos el ritmo de valoración:

• En la ronda G de febrero de este año: 380 mil millones de dólares;
• En la ronda H de mayo: el valor brincó a 965 mil millones;
• En menos de cuatro meses, la valoración se multiplicó por 2,5 aproximadamente;
• Con la expectativa actual de IPO, pide 2 billones, más del doble de la H.

La lógica de valoración es: esperan que en 2028 tengan ingresos anuales de 190,000 a 200,000 millones de dólares.

Si divides 2 billones entre 200,000 millones de ingresos, el ratio es unas 10 veces ventas anticipadas, lo cual no suena descabellado para un gigante tecnológico de súper rápido crecimiento.

Pero este cálculo sólo funciona bajo una premisa clave: ¡El crecimiento súper acelerado debe continuar!

El problema está aquí.

Veamos los datos más recientes:

• Ingresos anuales 2025: 4,590 millones de dólares;
• Ingresos primer trimestre 2026: 4,700 millones, casi igualando todo el año anterior;
• Ingresos segundo trimestre: 11,600 millones, crecimiento secuencial del 147%;
• Ingresos tercer trimestre: 16,800 millones, crecimiento trimestral baja a 45%.

Objetivamente, un 45% de crecimiento trimestral aún es buen dato. Pero para el mercado, lo que importa es la aceleración.

Caer de 147% a 45% es una desaceleración de dos tercios en solo un trimestre. Si apuntas a 2 billones, el foco estará en esta pendiente descendente.

Otro detalle clave:

16,800 millones en el tercer trimestre, anualizando darían unos 67,200 millones. Pero ya a finales de julio, la dirección comunicaba una tasa anualizada de 65,000 millones—apenas un 3% de diferencia.

¿Qué significa esto? O no hubo casi crecimiento entre julio y septiembre; o la cifra de 65,000 millones ya estaba inflada. En cualquier caso, la tasa anual del billón es inviable a corto plazo.

El tamaño de los ingresos depende primero del método de cálculo

Más allá de la desaceleración, hay un problema más profundo: la transparencia en los criterios financieros de los unicornios de IA no es real.

El famoso ARR (ingreso recurrente anualizado) consiste en multiplicar el ingreso mensual por 12, asumiendo que los clientes seguirán renovando. Pero en la práctica, cada empresa lo calcula de forma diferente.

Por ejemplo, Anthropic, que vende sus modelos a través de AWS de Amazon y Google Cloud, usa el “método bruto”; mientras OpenAI usa el “método neto”, restando primero las comisiones a los distribuidores y sólo después computando el ingreso restante.

Haciendo negocios similares, la diferencia en método contable puede resultar en una diferencia del 30-40% en ingresos reportados.

Antes hubo versiones contradictorias sobre los ingresos anualizados de OpenAI, causando volatilidad en el mercado secundario. Ahora el mercado mira con más escepticismo estos números “autoinformados”.

Detrás del alto margen bruto, siguen las inversiones de I+D a largo plazo

Si los ingresos están inflados, la rentabilidad es una consideración aún más realista.

Anthropic reportó para el tercer trimestre un margen operativo ajustado superior al 11% y margen bruto ajustado del 85%.

Pero ese 85% de margen bruto no descuenta el coste de entrenamiento de nuevos modelos. En IA, el pre-entrenamiento y la iteración de modelos no es un gasto de capital único, sino coste de I+D constante.

Si miramos bajo los estrictos estándares GAAP, las pérdidas operativas de 2025 son 8,060 millones y las pérdidas netas son unos 42,000 millones de dólares.

Aun excluyendo 34,000 millones en cargos no monetarios, sigue existiendo presión significativa en las operaciones.

Y por último, un riesgo estructural fácil de ignorar: su profunda vinculación con los gigantes de computación.

Amazon y Google son formalmente socios y canales, pero en el fondo son los suministradores de computación e incluso potenciales competidores en el ecosistema.

En los próximos 10 años, Anthropic ha prometido adquirir a sus principales socios servicios cloud y computación por más de 518,000 millones de dólares, de los cuales cerca del 80% son no cancelables.

Esto crea un desbalance financiero:

El gasto es fijo y debe cumplirse al expirar el contrato; pero los ingresos son variables, pues los clientes sólo pagan por uso y no tienen obligación de renovar.

Durante periodos de expansión, este modelo permite capturar cuota rápidamente; pero si la monetización aguas abajo se frena, los compromisos rígidos ponen presión sostenida sobre el flujo de caja.

Así que, ¿por qué el mercado reconsidera la meta de los 2 billones?

Porque para aguantar ese tamaño, se requieren condiciones muy duras: o bien mostrar robustos beneficios GAAP en el prospecto oficial, o bien que el crecimiento trimestral rebote sobre el 50%.

Si no se cumplen esas dos condiciones, lo más realista es que la valoración baje de 2 billones a entre 1,4 y 1,7 billones, es decir, un descuento del 15-30% sobre la expectativa previa.

Ese rango de precio deja un margen del 50% a los inversores de la ronda H, facilita la aprobación para los suscriptores y también cuadra con los intereses de los accionistas estratégicos.

Al final, la conclusión comercial es simple:

Que Anthropic sea una compañía tecnológica prometedora no significa que 2 billones sea un precio razonable.

Un buen activo comprado caro sigue siendo una inversión de alto riesgo.

El "triángulo imposible del beneficio" en IA

Si apartamos el foco de Anthropic y miramos toda la cadena de valor de IA, veremos un fenómeno contraintuitivo:

En los últimos tres años, Wall Street ha valorado casi cada eslabón clave de la cadena como “ganadores superestrella”.

• Empresas modelo como Anthropic o OpenAI: quieren márgenes brutos del 80% como el software, respaldando valoraciones de billones.
• Proveedores de chips como Nvidia o Broadcom: mantienen márgenes y retornos elevadísimos por barreras tecnológicas y escasez de computación.
• Gigantes de la nube como Microsoft, Amazon o Google: invierten cientos de miles de millones al año en centros de datos, esperando rentas estables a largo plazo por alquilar potencia.

¿Y los clientes empresariales reales?

Ellos también quieren IA cada vez más inteligente y barata, aspirando a que los beneficios en productividad se queden en sus cuentas de resultados.

Parece que todos pueden ganar, pero surge la cuestión: ¿quién paga por este superávit de beneficios?

Ese es el “triángulo imposible del beneficio” en la IA.

Las empresas modelo quieren márgenes como software, la cadena de computación quiere retornos altos, y los clientes finales precio bajo y máxima ganancia. Un único valor económico no puede repartirse infinitamente para todos.

Generando los mismos 100 dólares de valor, el margen puede variar mucho

¿Por qué? Hagamos un cálculo sencillo.

Supón que un servicio de IA crea 100 dólares de valor económico para una empresa. Restando 40 dólares en costes de I+D, depreciación y servicios, quedan 60 dólares a repartir entre los actores de la cadena.

Pero quién se quede ese dinero depende de quién controle el precio.

Primer escenario: dominio de proveedores de computación

Si siguen siendo escasos los GPU y la electricidad, Nvidia y las grandes nubes aumentan su poder de negociación.

El cliente gasta 65 dólares, de los cuales 50 van arriba. Tras descontar costes:

• Arriba ganan 20 dólares;
• El cliente se queda 35 dólares;
• La empresa de modelos en el medio sólo se queda con 5 dólares.

Segundo escenario: dominio de la empresa de modelos

Este es el escenario ideal a largo plazo que Anthropic quiere vender con su aspiración a 2 billones.

Si Claude lidera en inferencia, programación y agentes, está integrado a flujos empresariales y logra bajar el coste de computación, las ganancias se pueden inclinar hacia la empresa de modelos.

El cliente paga 70 dólares; la compra de computación baja a 35 dólares. Tras otros costes:

• La empresa modelo gana 25 dólares;
• Arriba sólo queda con 5 dólares;
• El cliente retiene 30 dólares.

Tercer escenario: homogeneización de modelos y guerra de precios

Con la proliferación de modelos open source y competencia, si las tareas pueden hacerse igual con cualquier modelo, ¿para qué pagar más?

El cliente sólo paga 40 dólares. Si la empresa de modelos baja la computación a 33 dólares, después de otros costos:

• La empresa modelo pierde 3 dólares;
• Arriba sólo gana 3 dólares;
• El cliente retiene 60 dólares.

Obviamente son simplificaciones, no cifras reales.

Pero demuestran algo:

La IA sigue creando los mismos 100 dólares de valor total, pero la distribución interna puede variar enormemente.

¿Por qué ha sido sostenible en los últimos tres años?

Porque el boom de demanda hizo crecer el “pastel” y ocultó los conflictos. Pero ahora hay un riesgo: la escasez de computación arriba y la competencia de precios abajo pueden coincidir.

Computation premium arriba y caída de precios API abajo: las empresas de modelos pueden acabarse comprimidas por ambos extremos.

Esto introduce una tendencia clave: deflación inteligente.

En síntesis: la IA es cada vez más potente, pero el precio del servicio por unidad es cada vez más barato.

• Si el precio API baja un 50%, el uso necesita duplicarse para mantener los ingresos;
• Si baja un 70%, el uso debe subir a 3,3 veces más.

Y con el progreso técnico, algunas tareas necesitarán menos tokens, otras (como los agentes complejos) consumirán más.

Por eso, gestionar más tareas IA no implica necesariamente que la empresa modelo gane más ingresos y beneficios.

Por eso Anthropic sigue profundizando Claude Code: infiltrarse en los flujos esenciales empresariales.

Porque lo que decide el poder de fijar precios no es sólo liderar en rankings, sino la dependencia que tiene el cliente corporativo de tu producto.

Si una empresa ha integrado profundamente Claude en sus repositorios, sistemas de permisos y automatización, aunque existan opciones más baratas, no será tan fácil cambiar. Esa lealtad y coste de migración podría ser la verdadera “moat” de Anthropic.

Pero si los modelos se hacen parecidos y el cliente puede saltar fácilmente a la competencia más barata, mantener altos márgenes será difícil.

Más importante aún, la presión sobre la rentabilidad de las empresas modelo puede afectar a toda la cadena IA. Ya dijimos que Anthropic tiene enormes compromisos de compra de computación. Si los ingresos futuros no cumplen, recortarán compras, retrasarán expansiones o renegociarán contratos.

Así, las nubes deberán repensar el uso de centros de datos y retorno de inversión; y los fabricantes de chips como Nvidia y Broadcom asumir el riesgo de menor demanda futura.

Toda la vertical de hardware e infraestructura IA podría enfrentar revaloraciones.

Así que el IPO de Anthropic no sólo destaca si sostienen una valoración de 2 billones, sino que podría ser el comienzo del repriceo en toda la industria IA.

¿Por qué Amazon y Google siguen invirtiendo tanto?

Llegados aquí, mucha gente se pregunta:

Si ya hay dudas sobre la valoración de Anthropic, ¿por qué gigantes como Amazon y Google siguen apostando tanto dinero y recursos?

¿Sólo por la fe en la tecnología? No, hay más: la evolución de la valoración de Anthropic afecta directamente a los propios resultados financieros de estos gigantes.

Esto introduce un fenómeno interesante: la reflexividad del valor.

Mucha gente cree que Amazon y Google sólo verán frutos cuando Anthropic salga a bolsa o vendan acciones. Pero en realidad, conforme a la contabilidad aplicable, ciertas inversiones pueden revalorizarse en libros conforme sube la valoración en nuevas rondas, y esas ganancias pueden ir directas a ganancias del periodo.

¿Sabes lo que significa?

En el primer trimestre de este año, Amazon reconoció 16,800 millones de dólares de ganancias antes de impuestos en sus cuentas, gracias a Anthropic.

En el segundo trimestre, el valor contable de las preferentes de Anthropic que posee Amazon subió otros 50,500 millones. La mayoría de los 53,400 millones en otras ganancias no operativas antes de impuestos vinieron de Anthropic.

No es dinero de ventas ni de AWS, sino beneficios por subidas de valoración. Pero igualmente disparan el beneficio neto y beneficio por acción de Amazon.

Más aún, este efecto ya impacta en las ganancias del S&P 500.

Según Reuters con datos de LSEG:

• En el segundo trimestre 2026, el beneficio total de las empresas del S&P 500 creció 52% interanual;
• Pero sin la revalorización de inversiones de Amazon y Alphabet, sólo subió un 33%.

Esto es, el espectacular crecimiento de los beneficios del S&P 500 no proviene, en buena parte, del negocio principal. Así que si los inversores sólo miran el beneficio neto y BPA, pueden sobreestimar el crecimiento de los negocios principales.

Aquí además existe un efecto de refuerzo mutuo.

Cuanto más alta es la valoración de Anthropic, más sube el valor contable para quienes son accionistas; estos ingresos mejoran resultados financieros, lo cual fortalece la confianza del mercado en la apuesta IA de los gigantes. A su vez, Amazon y Google son los principales proveedores de capital, computación y partnership comercial de Anthropic, y su inversión promueve la expansión del negocio.

Esa es la reflexividad: el optimismo del futuro afecta los resultados e inversiones del presente.

No se trata de manipulación, pero mantener alta la valoración de Anthropic es un interés financiero directo. En sentido contrario, si el valor baja, las inversiones pueden sufrir depreciaciones.

Las ganancias en libros reconocidas no son eternas ni inmutables.

De debates de valoración al riesgo crediticio

Al mismo tiempo, el mercado financiero ya empieza a evaluar la inversión IA también bajo otra óptica: el riesgo crédito.

El jueves, la empresa cloud de GPU CoreWeave (respaldada por Nvidia) cayó un 15% en bolsa en un solo día, y el viernes perdió otro 11,9%, acumulando casi un 25% de descenso semanal; algunos bonos a largo plazo ya rinden cerca del 15% en el mercado secundario.

¿Qué implica esto?

Que los inversores en bonos piden ya primas de riesgo elevadísimas para aceptar el riesgo crédito de estas empresas.

No puede decirse que Anthropic tenga problemas de liquidez, pero luce claro que el mercado analiza con mayor rigor la capacidad de financiarse de las empresas IA de gran capital intensivo.

El mercado accionario paga altas valoraciones por el crecimiento futuro, pero el de bonos sólo le importa si habrá dinero para pagar al vencimiento.

Estos cambios de apetito por el riesgo ya se ven en las discusiones sobre la valoración de salida de Anthropic.

1,5 billones no es el precio final, pero la actitud ante precios altos ya es más cautelosa.

Por eso, lo relevante de esta IPO no es sólo el precio final, sino que podría estar cambiando toda la lógica de valoración de inversiones de IA.

Hasta hace poco, Wall Street extrapolaba ingresos futuros a partir del CAPEX invertido por las nubes y contratos cerrados de computación.

Hoy, el mercado pregunta otra cosa:

¿Cuánto flujo de caja libre real genera finalmente esa inversión?

Especialmente si parte del crecimiento de beneficios en los grandes tecnológicos depende de ganancias de inversiones no realizadas, los inversores deben distinguir:

• Qué beneficios vienen del negocio principal;
• Y cuáles son producto sólo de revaloraciones contables.

Las expectativas pueden inflar rápidamente la valoración, pero la rentabilidad a largo plazo para el accionista depende del flujo de caja real del negocio.

Puede que Wall Street no se equivoque en la dirección de la revolución IA, pero las empresas capaces de generar retornos sostenidos pueden ser menos que lo que el mercado imagina hoy.

La IPO de 2 billones de Anthropic puede ser precisamente el punto de inflexión para que Wall Street empiece a recalcular.

Hasta aquí por hoy.

Y sobre Anthropic, ¿cuánto crees que valdrá al salir? ¿1,5 billones o 2 billones? ¿Tus acciones de IA se han visto afectadas? Coméntalo abajo.