Anthropic dice: “Despacio”. El cuello de botella no escucha.

A principios del verano de 2026, la empresa privada más costosa del planeta eligió un momento extraño para hablar sobre el ritmo de su actividad. El 28 de mayo, Anthropic, la empresa que desarrolló los modelos Claude, cerró una…Una ronda de 65 mil millones de dólares, que la valoró en 965 mil millones de dólares.– Más grande que las 852 mil millones de dólares de su competidor OpenAI y la valoración más alta para una startup en los registros. Días después, publicó un artículo que el Wall Street Journal resumió en una sola frase destacada: la empresa instaba a los principales laboratorios de IA a…Considerar reducir la velocidad de los avances en los modelos de IA.“Se menciona el riesgo de que los sistemas puedan mejorarse por sí mismos en poco tiempo. En un podcast unos días antes, el CEO Dario Amodei ya había dicho al mundo que este campo está en una etapa en la que los sistemas pueden mejorarse por sí mismos”.Cerca del final de la función exponencial.

Si sigues las tendencias en el uso de nombres relacionados con la IA, entenderás cómo este titular afecta al público minorista: las personas dentro de las máquinas intentan acceder al pedal de freno, así que las máquinas prácticamente se van a ralentizar. Ese instinto vale la pena ser examinado detenidamente, porque la noticia sobre el ralentecimiento no hace nada realmente; simplemente cambia el punto de control. ¿Dónde está, exactamente, la pregunta importante?

La advertencia, y quién la emite.

Comience con lo que realmente dijo Anthropic, ya que los medios de comunicación han distorsionado su mensaje más de lo que el texto original indica. El artículo, titulado “Cuando la IA se auto-mejora”, teme un futuro de “mejora recursiva” por parte de la IA: un sistema lo suficientemente poderoso como para mejorar su propio código. Además, argumenta que la humanidad debería mantenerse alejada de este tipo de sistemas.OpciónPara reducir la velocidad. Jack Clark, cofundador, lo expresó de manera más clara en una entrevista: Anthropic no tiene…“Pedal de freno” hoy en día… Y “vamos a seguir construyéndolo”.Se trata de una empresa que solicita la opción de pausar sus actividades, pero no realmente de detenerlas.

Luego, hay que evaluar la calidad de la fuente. La solicitud de Anthropic llegó pocas semanas después de que se desplazara a OpenAI como la empresa de IA más valiosa. Los competidores no pasaron por alto esta coincidencia: Sam Altman de OpenAI llamó a los mensajes sobre seguridad de Anthropic “increíbles”.“Marketing basado en el miedo”Y los críticos acusaron a la empresa de intentar obstaculizar a la competencia mientras se desarrollaba su producto. Profesor de WhartonEthan Mollick leyó el mensaje como algo que solo sirve para reflexionar sobre sí mismo.“Parte del marketing… y muchas creencias muy sinceras”. No es necesario decidir quién tiene razón en cuanto al fondo del asunto, pero se puede darse cuenta de que el partido que pide una marcha más lenta es el mismo que está ganando actualmente. En inversiones, trate la solicitud de que la industria ralentice como cualquier otro mensaje proveniente de un partido que obtiene beneficios de alguna manera, independientemente de cómo se presente ese mensaje.

La declaración del CEO sobre “el fin de la exponencialidad” merece el mismo escepticismo en cuanto a lo que realmente afirma. Amodei dice que el crecimiento de las capacidades está comenzando a estabilizarse; es decir, la ley de escalado previo al entrenamiento ha cambiado.“Régimen RL”.Pero la aplanación de la curva de capacidad no es lo mismo que la aplanación de la demanda. Su propia teoría económica contradice la idea de una desaceleración: en la misma entrevista, él tiene un 90% de confianza en ello.“Un país de genios en un centro de datos” en diez años.Y proyectando que el gasto en computación de esa industria llegará a…“Múltiples trillones al año, para el año 2028 o 2029”.Con una capacidad de aproximadamente 300 gigavatios. El gráfico de sus ingresos muestra bien lo que es: Anthropic pasó de no tener nada a obtener unos 100 millones de dólares en ingresos en 2023, hasta 1 mil millones de dólares en 2024.9–10 mil millones en 2025Una empresa que insiste en seguir construyendo no es una empresa que vaya a consumir menos recursos informáticos.

Donde se movió la restricción

Aquí está la parte que cambia la forma en que se lee el titular.En 2024, el recurso escaso en la IA fue el chip.En el caso de H100, la capacidad de empaquetado relacionada con él, la memoria HBM… Los equipos se clasificaban según la cantidad de tarjetas GPU que podían obtener. Para el año 2026, esa clasificación específica se ha abierto, y otra se ha cerrado: el “grid”.

La implementación de capacidades computacionales ahora depende de que un centro de datos tenga suficiente energía. La parte eléctrica de esta cadena es donde se encuentran los tiempos reales de implementación.Gartner projeta que aproximadamente el 40% de los centros de datos de IA estará sujeto a restricciones de energía para el año 2027.Y las aprobaciones para la conexión a la red en los grandes centros de EE. UU. y Europa llevan entre 24 y 36 meses. Los transformadores de alta tensión —metales sin vida, hasta que se necesita uno— tienen un tiempo de entrega de aproximadamente cinco años; los analistas proyectan que el retraso podría…Detener la mitad de los centros de datos de IA en Estados Unidos para el año 2026.Ese es el patrón de migración de restricciones en su forma más simple: se resuelve la capa del chip, y las restricciones de unión se deslizan hacia los transformadores, equipos de conmutación y la conexión al sistema eléctrico. Esto lleva varios años y requiere los recursos de una compañía de servicios públicos.

La demanda que subyace en ello no disminuye cuando los modelos se vuelven más eficientes; simplemente se desplaza. El entrenamiento es una tarea limitada en tiempo; la inferencia, por su parte, se realiza las 24 horas del día. Los análisis de la industria indican que…Se espera que la inferencia represente aproximadamente el 75% del consumo de energía en el ámbito de la IA para el año 2030.Si se invierte demasiado tiempo en el proceso de razonamiento, se observa la consecuencia mecánica: cada nuevo modelo más capaz se utiliza una y otra vez durante el proceso de inferencia. Por eso, el punto crítico se encuentra en la potencia de salida, y no en las operaciones de entrenamiento puntuales. En los vehículos públicos, esto se manifiesta en los proveedores de GPU que venden máquinas de inferencia, así como en los proveedores de energía, como los suministradores de celdas de combustible y turbinas, quienes construyen microredes donde se puede utilizar la propia energía para evitar el uso del sistema eléctrico estatal. Un ejemplo notable es el caso de Bloom Energy, que utiliza celdas de combustible para su producción.El microred de Oracle, que está diseñado para funcionar de manera autónoma, con una potencia de hasta 2.85 gigavatios..

¿Qué es lo que realmente lleva un inversor consigo?

Se siguen dos disciplinas. La primera es separar los discursos regulatorios de las actividades físicas reales. La narrativa de un CEO sobre la pausa en sus actividades no es importante; lo que sí importa son los gastos en infraestructura y el poder adquisitivo de las empresas. Miren los gastos y compromisos de Anthropic, OpenAI y las grandes empresas tecnológicas para saber si la industria está disminuyendo su ritmo de crecimiento… No son las declaraciones públicas las que realmente importan. La historia de “disminuir el ritmo” y “fin de la tendencia exponencial” es una historia que se presenta como una historia de seguridad, pero en realidad no cambia mucho en cuanto a la cantidad de chips, watts y transformadores que se consumirán en los próximos años.

La segunda cuestión es la dependencia estructural de la empresa en cuestión: una verdadera dependencia estructural no es lo mismo que una ventaja competitiva atractiva. El nodo de energía es realmente difícil de reemplazar y se necesita tiempo para aumentar su capacidad… Es un verdadero punto de estrangamiento. Pero el trabajo más difícil es el test de exposición: ¿las condiciones económicas de una empresa determinada realmente están determinadas por ese nodo limitado, o es una de las muchas ventajas que esa empresa tiene? ¿La capacidad de producción ya está incluida en la valoración de la empresa, bajo la suposición de que todo funciona perfectamente? El mercado ha encontrado los centros de datos y hasta la situación relacionada con la energía. Pero no ha necesariamente valorado los aspectos poco atractivos: el retraso en la producción de transformadores, las microredes, las cantidades de energía necesarias para que funcionen los chips… Y quizás nunca sea necesario hacerlo, si la exposición de esa empresa se diluye.

El titular invita a pensar en el modelo incorrecto. Un artículo de primera página que anuncia que la empresa de IA más valiosa del mundo quiere frenar el desarrollo de la IA no es una razón para que la demanda por la IA disminuya. Es como un mapa que señala hacia abajo, pasando por el modelo y el chip, hasta llegar al tomacorriente. Ese es el punto donde se encuentra el cuello de botella; y sigue funcionando a toda velocidad.