Cada vez que se anuncia una inversión multimillonaria en inteligencia artificial, reaparece la misma pregunta: ¿pero esta gente, gana dinero? Hemos visto demostraciones espectaculares, centros de datos gigantescos y valoraciones difíciles de imaginar. Mientras tanto, nos repetían que cada consulta generaba pérdidas y que la fiesta duraría hasta que los inversores se cansaran de pagarla.

Ahora podemos empezar a poner orden en este debate. Anthropic, la empresa de Claude, ha presentado el folleto para salir a bolsa en Estados Unidos y ha mostrado sus cuentas. Finalmente podemos ver cuánto ingresa, qué le cuesta prestar el servicio y adónde va a parar el dinero. Y la historia es bastante más interesante que la del pozo sin fondo que tantas veces nos han contado.

Empecemos por los clientes. Solo durante la primera mitad de 2026, Anthropic facturó más de 16.000 millones de dólares: catorce veces más que en el mismo período del año anterior. En seis meses ha ingresado más del triple que durante todo el año pasado. Cuesta encontrar una demostración más clara de que hay demanda.

El dato más interesante, sin embargo, es cómo se vende esta inteligencia. La gran mayoría de los ingresos – 80% - proviene de servicios facturados según el uso por agentes (API). Son empresas y desarrolladores que integran Claude en programas, agentes y procesos de trabajo. Las suscripciones, como las que podemos contratar nosotros, representan una parte muy menor del negocio, el 20%. Mientras el debate público continúa centrado en los chatbots, buena parte del dinero llega cuando la IA se pone a trabajar dentro de otras herramientas.

Anthropic ha abierto los libros para salir a bolsa y las cuentas cuestionan una de las ideas más repetidas sobre la IA: que es una máquina de quemar dinero

Y los clientes existentes también gastan más. En el grupo que Anthropic compara, los ingresos se han multiplicado aproximadamente por nueve en un año. Es un dato de un mercado muy joven y no podemos proyectarla indefinidamente, pero indica que el uso se está ampliando. Hay clientes que, después de probar la IA, deciden comprar mucha más.

Para entender esta disposición a pagar, pensemos en una empresa que consigue ahorrar horas de trabajo con un agente. Lo que le interesa es cuánto vale el trabajo que resuelve y con qué fiabilidad lo hace. Si el ahorro supera de largo el precio del servicio, tiene sentido ampliar su uso. Esta es la promesa económica de la IA, y el crecimiento de los ingresos de Anthropic sugiere que empieza a traducirse en compras.

Hasta aquí, fantástico. Pero entonces aparece una cifra que parece desmontarlo todo: más de 80.000 millones de dólares de pérdidas en un semestre. ¿Cómo puede ser?

La mayor parte se explica por la contabilidad de la financiación. Anthropic había recibido dinero mediante instrumentos que se pueden convertir en acciones. Cuando aumenta mucho el valor de la empresa, también aumenta el valor contable de algunos de estos compromisos. Y este incremento se registra como un gasto. Por paradójico que parezca, una revalorización de la empresa puede hacer crecer las pérdidas que declara.

Ahora podemos ver qué hay detrás, quién paga por Claude y cuánto cuesta mantenerse a la cabeza

Esto tiene consecuencias para los accionistas, pero no quiere decir que haya salido de la caja todo ese dinero para pagar electricidad, chips e investigadores. Confundir pérdidas contables con dinero consumido nos puede llevar a una conclusión completamente equivocada.

Miremos, pues, el resultado de la actividad: lo que queda después de pagar los gastos del negocio, antes del resultado financiero y los impuestos. En el conjunto del semestre todavía fue negativo. Pero entre abril y junio Anthropic obtuvo casi mil millones de dólares de beneficio operativo. Ya ha conseguido cubrir los gastos operativos con los ingresos, incluida la investigación. ¡Ahora hay que demostrar que lo puede repetir!

Para entender de dónde sale este beneficio, tenemos que distinguir dos actividades: usar un modelo y desarrollar el siguiente. Cuando pedimos a Claude que analice un documento o escriba un programa, utilizamos un modelo que ya existe. Esto se llama inferencia. Entrenarlo, en cambio, es el proceso que permite crear sus capacidades antes de que lo podamos usar.

La diferencia económica es decisiva. Si restamos de los ingresos el coste que las cuentas atribuyen a los servicios vendidos, obtenemos un margen bruto aproximado del 85%. Por cada cien dólares facturados, quedan unos ochenta y cinco antes de pagar la investigación, la comercialización, la administración y otros gastos. El cálculo no incluye toda la factura de computación de la empresa, pero muestra que atender clientes de pago puede dejar un margen considerable. En 2024, este mismo cálculo daba un margen negativo: prestar el servicio costaba más de lo que se ingresaba.

Necesitas ingresos para investigar y necesitas resultados de la investigación para conservar los ingresos

Vender IA puede dejar mucho dinero para financiar lo que vendrá. El problema es que lo que vendrá también cuesta mucho. Anthropic dedica cerca del 60% de la facturación a investigación y desarrollo: computación, investigadores y otros recursos necesarios para crear mejores modelos. Una buena parte del margen del producto actual se destina a desarrollar su sucesor.

La tentación es evidente: si lo que ya tienes deja tanto margen, ¿por qué no frenas la investigación y te dedicas a recoger beneficios? Porque el cliente puede irse con quien le ofrezca una herramienta mejor. Un dato lo explica bastante bien: más de cuatro de cada cinco dólares ingresados durante el tercer trimestre provenían de versiones de modelos lanzadas en los seis meses anteriores.

El producto que hoy te hace ganar dinero puede perder atractivo en pocos meses. Este es el reto del negocio. Necesitas ingresos para investigar y necesitas resultados de la investigación para conservar los ingresos. Si mantienes este círculo, puedes seguir creciendo. Si una generación de modelos falla, sufres por ambos lados: vendes menos y tienes que gastar para recuperar terreno.

Anthropic dispone de un gran colchón financiero enorme para afrontar esta carrera. Pero también ha asumido compromisos de computación de más de 600.000 millones de dólares a lo largo de los próximos años. Es capacidad de cálculo que ha reservado para poder entrenar modelos y atender clientes. Para aprovecharla, tiene que seguir vendiendo.

Que la IA pueda generar beneficios no nos dice automáticamente cuánto vale una empresa de IA

Estos acuerdos pueden ser una ventaja si la demanda sigue creciendo: tener capacidad disponible permite captar negocio. Pero se pueden convertir en una carga si las ventas se frenan. Los clientes pueden reducir el uso; muchos de los pagos comprometidos seguirán llegando.

Y queda la competencia. Imaginemos que Google, OpenAI o un modelo de pesos abiertos ofrecen una alternativa bastante buena a un precio inferior. Anthropic podría tener que bajar precios mientras sigue pagando la infraestructura y el desarrollo de nuevos modelos. El margen que hoy financia la investigación se estrecharía. Para mantenerlo necesita una diferencia tecnológica que los clientes estén dispuestos a pagar.

Por eso, que la IA pueda generar beneficios no nos dice automáticamente cuánto vale una empresa de IA. Quien compra acciones paga hoy por resultados de muchos años. Puede acertar plenamente sobre la importancia de la tecnología y equivocarse sobre el precio o sobre la empresa que acabará capturando su valor.

¿Gana dinero la IA? Anthropic ya ha demostrado que puede obtener beneficio operativo mientras desarrolla nuevos modelos. La incógnita es durante cuánto tiempo podrá mantener la ventaja que lo hace posible. Los clientes están dispuestos a pagar por una herramienta que les resuelva trabajo. El reto de Anthropic es conseguir que, cuando vuelvan a comprar, continúen eligiendo la suya.