En una publicación de blog difundida el viernes, el economista jefe de Apollo, Torsten Slok, expuso un marcado desequilibrio estructural en la cadena de valor de la inteligencia artificial: los segmentos con los márgenes de beneficio más altos —fabricantes de chips y proveedores de equipos— se sostienen con capital aportado por inversores, y no con ingresos obtenidos de clientes finales. El hallazgo cuestiona la lógica empresarial convencional, según la cual las empresas que venden productos terminados a los consumidores suelen registrar los márgenes más sólidos.

Slok clasificó a las empresas de IA en cuatro grupos: modelos y aplicaciones, nube y computación, energía y red, y silicio y equipos. A partir de datos de Pitchbook y Bloomberg de compañías como OpenAI, Anthropic, Microsoft, Amazon, Constellation Energy, Nvidia, AMD y Micron, calculó que las firmas de silicio y equipos —como los fabricantes de chips— tienen el margen de beneficio más alto en la cadena de valor de la IA, con 41%. En cambio, las empresas de modelos y aplicaciones —la capa más cercana a los usuarios finales, donde compiten ChatGPT, Claude y otros productos orientados al consumidor— registran un margen operativo de -59%. La brecha subraya una realidad que a menudo queda oculta tras las cifras de ingresos del sector: el dinero que fluye hacia los fabricantes de semiconductores proviene en gran medida de financiación de capital de riesgo, emisiones de deuda y presupuestos corporativos de capex, más que de clientes que pagan.

Slok advirtió que esta fuerte divergencia refleja que el dinero que entra en el auge de la IA no surge de la demanda orgánica de aplicaciones de IA, sino de inversores que apuestan por la próxima revolución tecnológica.

"Las ganancias del auge de la IA actualmente están siendo financiadas por inversores, en lugar de ser obtenidas de los clientes", dijo Slok en su análisis de Apollo. "Los márgenes aguas arriba son reales, pero se pagan con el capital recaudado por la capa que está perdiendo dinero, no con el efectivo generado por la demanda final".

Goldman Sachs proyecta ahora que las inversiones en IA superarán $1 trillion en 2026, una cifra cercana a la inversión fija no residencial total de Estados Unidos en equipos y software de procesamiento de información en un año típico. Hasta ahora, sin embargo, la tecnología no ha mostrado cambios significativos en la productividad económica ni en el crecimiento de los márgenes de beneficio fuera de los Magnificent Seven —Apple, Microsoft, Nvidia, Amazon, Alphabet, Meta y Tesla—, que en conjunto representan aproximadamente un tercio de la capitalización bursátil del S&P 500. Si la financiación de la IA se desacelera, advirtió Slok, la estructura desigual de márgenes podría desestabilizar a toda la industria.

"La conclusión es que la parte más rentable de la cadena de valor de la IA depende de que la parte menos rentable siga aumentando sus ingresos o captando capital", concluyó. "El capital puede salvar la brecha durante un tiempo, pero no indefinidamente. Y ahí reside el riesgo: ¿aparecerá el retorno sobre la inversión para los clientes finales de la IA con suficiente rapidez como para sostener el gasto que está generando esos márgenes aguas arriba?"

Crecen las preocupaciones sobre una expansión de la IA insostenible

Slok no es el único que ha señalado la fuerte dependencia de la IA del capital de inversión. En su informe anual publicado en junio, el Bank for International Settlements —la institución con sede en Basilea que actúa como un banco central para los bancos centrales— observó que el gasto en IA, impulsado principalmente por los cinco grandes hyperscalers, está superando las ganancias y el flujo de caja libre, lo que ha llevado a estas compañías a emitir deuda para obtener financiación adicional. Un análisis de Bank of America de noviembre pasado concluyó que, en 2025, esos cinco hyperscalers emitieron $121 billion en deuda, cuatro veces el nivel promedio anual de deuda emitido por estas firmas durante los cinco años previos.

"La decepción en los retornos podría desencadenar una retirada repentina de la financiación y convertir el auge del capex en una prolongada caída de la inversión, con posibles efectos secundarios sobre las condiciones financieras", señaló el BIS en su informe. "Si los hyperscalers ralentizan o detienen el ritmo agresivo de despliegue de capex, muchos prestatarios de la cadena de suministro podrían tener dificultades para reemplazar los ingresos perdidos y atender su deuda".

El comentarista tecnológico Ed Zitron fue un paso más allá y argumentó que el gasto en IA es aún más precario de lo que parece en la superficie. En una publicación en Substack difundida en junio, señaló a Oracle como caso de estudio: la empresa reportó un flujo de caja negativo de $23.7 billion al cierre del ejercicio fiscal 2026, con casi $130 billion en deuda pendiente y $260 billion en compromisos de arrendamiento para proyectos de infraestructura de IA que aún no han comenzado. La enorme apuesta de Oracle por la construcción de IA está al servicio de OpenAI, con quien firmó un acuerdo por $300 billion en septiembre pasado.

"La existencia de Oracle —y la riqueza personal de Larry Ellison— depende de si OpenAI puede cumplir su promesa de gastar $300bn en compute", escribió Zitron.

Describió esta dinámica como la "parte más obvia y menos discutida de la burbuja de la IA". Aunque los gastos de capital de hyperscalers de 13 cifras están impulsando un auge de los semiconductores, hasta ahora hay poca evidencia de que el actual boom de la IA se traduzca en aplicaciones generalizadas de la tecnología que justifiquen todo ese gasto.

Zitron sostuvo que lo más preocupante, incluso más que un eventual incumplimiento de Oracle respecto de su compromiso de $300 billion con OpenAI, es la posibilidad de que otras grandes tecnológicas recorten sus propios desembolsos exorbitantes en IA.

"Si Microsoft, Google, Amazon y Meta deciden que es hora de dejar de gastar $30 billion o más por trimestre en GPUs, RAM, almacenamiento y construcción de centros de datos", dijo, "eso abrirá un agujero en el costado de lo que la gente asume que es un superciclo permanente".

This story was originally featured on Fortune.com