Source: The Conversation – (in Spanish) – By José María López de Pedro, Profesor de Estrategia Corporativa, Universidad Villanueva
A mediados del siglo XIX se descubrió oro en los ríos de California y cientos de miles de personas lo dejaron todo para ir en su búsqueda. Muy pocas se hicieron ricas. Las grandes fortunas de aquella fiebre no las amasaron los buscadores de oro, sino aquellos comerciantes que les vendían picos, palas y ropa. Estos cobraban siempre, ganase quien ganase en la carrera del oro.
Casi dos siglos después, la industria de la inteligencia artificial está repitiendo el guión. Los agentes que se están enriqueciendo no son los que crean los modelos que todos conocemos –ChatGPT, Claude, Gemini– sino aquellos que les venden las herramientas para diseñarlos y desarrollarlos, es decir, chips, máquinas para la fabricación de chips y almacenamiento en la nube.
En pleno auge de la inteligencia artificial, las empresas más visibles gastan mucho más de lo que ingresan y, aun así, el sector genera fortunas. Entonces, ¿a dónde va la mayor parte de ese dinero?
Quién aporta el valor y quién se lo queda
Si analizamos la industria de la inteligencia artificial como un ecosistema –un conjunto de entidades que dependen unas de otras– descubrimos rápidamente una asimetría: crear valor ya no garantiza capturarlo.
El ecosistema se articula en torno a dos posiciones estratégicas. En un lado está la posición más visible: los desarrolladores de los grandes modelos –OpenAI, Anthropic, Google–, que los distribuyen a gran escala y con quienes interactúan los usuarios. En el otro lado, está la posición de la captura efectiva de la riqueza generada: los proveedores de infraestructuras (CPUs, redes, servidores, entre otros), que permanecen a la sombra pero retienen el dinero.
Los primeros son los grandes protagonistas del relato. Los segundos, los que se están enriqueciendo: entre abril y julio de 2026 NVIDIA duplicó sus ingresos, y TSMC (la primera fundición de semiconductores del mundo) y ASML (el mayor proveedor del mundo de sistemas de fotolitografía para semiconductores) aumentaron su beneficio un 77 % y un 27 % respecto al mismo trimestre del año anterior.
Lo llamativo es que los actores más visibles operan como intermediarios. Cobran por el uso de sus modelos y, a pesar de ello, no consiguen retener el valor: el dinero entra por una puerta (el cobro a sus clientes) y sale por otra (el pago a sus proveedores).
Quién ingresa y quién se queda el dinero
| Periodo | Ingresos | Resultado | Margen | |
|---|---|---|---|---|
| Buscan oro | ||||
| OpenAI | Año 2025 | 13 000 M$ | −20 900 M$ | −161 % |
| Anthropic | 2T 2026 | 10 900 M$ | +559 M$ | 5 % |
| Venden picos y palas | ||||
| NVIDIA | Año fiscal 2025-26 | 215 900 M$ | +120 100 M$ | 56 % |
| TSMC | Año 2025 | 119 700 M$ | +53 900 M$ | 45 % |
| ASML | Año 2025 | 32 700 M€ | +9 600 M€ | 29 % |
| Fuente: cuentas anuales de NVIDIA, TSMC y ASML; OpenAI y Anthropic no cotizan y su resultado es de explotación |
Los que venden los picos y las palas
Tres razones que se refuerzan entre ellas provocan este resultado:
-
Concentración extrema: cada eslabón de la cadena que fabrica un chip de inteligencia artificial depende de un número reducido de actores. NVIDIA concentra el 81 % del mercado de esos chips y ASML fabrica el 100 % de las máquinas de litografía ultravioleta extrema que permiten producirlos. TSMC produce el 72 % de los chips fabricados por encargo, y los tres grandes proveedores de servicios en la nube –Amazon, Microsoft y Google– controlan cerca de dos tercios de ese eslabón. Basta con que uno de esos eslabones se tense para condicionar a todos los demás.
-
Dependencia técnica: quien usa los chips de NVIDIA no puede cambiar de proveedor sin pagar un precio muy alto. La razón es CUDA, el lenguaje propio de NVIDIA con el que se programan sus chips. Casi todo el software de inteligencia artificial se ha escrito para él y abandonarlo obligaría a reescribir años de trabajo. Esto no es casualidad: NVIDIA lleva veinte años cultivando esa dependencia.
-
Circularidad del capital: los gigantes proveedores de la nube invierten miles de millones en los desarrolladores de modelos. Esos desarrolladores, a su vez, les devuelven buena parte de la inversión comprándoles capacidad de cómputo. Es el mismo dinero: lo que sale como inversión vuelve luego como ingreso. Alphabet (Google) es el único que juega en los dos lados del tablero: desarrolla el modelo, diseña el chip y vende la nube. Puede permitirse perder dinero con Gemini porque lo recupera vendiendo la infraestructura sobre la que funciona.
Estas tres razones no son circunstanciales: definen la estructura del sector.
Los buscadores de oro
Este contraste es fácil de apreciar si nos fijamos en dos actores clave en la industria de la inteligencia artificial.
OpenAI es una de las empresas más visibles del sector. En 2025, esta empresa ingresó unos 13 000 millones de dólares, gastó más del doble (cerca de 34 000 millones de dólares), y no espera ser rentable hasta 2030. La empresa que todos asocian con la inteligencia artificial es también la que más dinero pierde con ella.
NVIDIA, en cambio, ingresó más de 89 000 millones de dólares solo con su negocio de centros de datos en un único trimestre, un 117 % más que el año anterior. Esto es más de lo que OpenAI gasta en todo un año.
Y así, la asimetría se refuerza a sí misma. Los grandes de la nube no esperan a que surja la competencia: la financian ellos mismos. Microsoft en OpenAI, Amazon y Google en Anthropic. De este modo se aseguran el negocio antes de que nadie pueda disputárselo.
Mientras tanto, ¿qué hace Europa?
Europa dedica a la inteligencia artificial una fracción de lo que dedican Estados Unidos y China. Concentra el 7 % de la inversión mundial, frente al 40 % estadounidense y el 32 % chino. En capacidad de cómputo la distancia es aún mayor: controla en torno al 5 % de esa capacidad, frente al 74 % y el 14 %, respectivamente. Y no es por falta de intención.
La Unión Europea se comprometió por escrito alcanzar el 20 % del mercado mundial de semiconductores en 2030, pero hoy está aún en el 9 %. Los grandes modelos son estadounidenses o chinos. La nube y el diseño de los chips, estadounidenses.
Europa tiene dos excepciones, sin que ninguna llegue a cambiar en exceso el escenario. Vende una pala: la holandesa ASML, que fabrica las máquinas para la fabricación de microchips, es un eslabón crítico, pero uno solo. Y busca algún lingote suelto: Mistral, francesa, es el desarrollador de modelos de IA de mayor peso de Europa. Vale más de diez veces menos que OpenAI o Anthropic, y compra a NVIDIA los chips con los que se entrena.
En la fiebre del oro de la inteligencia artificial, el dinero está en las palas. Europa fabrica una de las mejores, y aun así compra casi todo lo demás.
Beatriz Pou Chesa es coautora de este artículo, que tiene su origen en su investigación: “El ecosistema de la inteligencia artificial: análisis estructural y tendencias emergentes”, Universidad Villanueva, 2026.
José María López de Pedro no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.
– ref. En la fiebre del oro de la IA, la rentabilidad no está en el oro sino en los picos y las palas – https://theconversation.com/en-la-fiebre-del-oro-de-la-ia-la-rentabilidad-no-esta-en-el-oro-sino-en-los-picos-y-las-palas-289002