2025 fue el año en que la IA recibió una evaluación de ambiente

En la industria de la inteligencia artificial a principios de 2025, el dinero no era un obstáculo. En la segunda mitad del año, empezó a surgir una revisión del ambiente.

OpenAI recaudó 40.000 millones de dólares con una valoración de 300.000 millones. Safe Superintelligence y Thinking Machine Labs consiguieron rondas semilla individuales de 2.000 millones de dólares antes siquiera de lanzar un solo producto. Incluso fundadores primerizos estaban recaudando a una escala que antes solo pertenecía a las grandes tecnológicas.

Tales inversiones astronómicas fueron seguidas por gastos igualmente increíbles. Meta desembolsó casi 15.000 millones de dólares para asegurar al CEO de Scale AI, Alexandr Wang, y gastó millones más para atraer talento de otros laboratorios de IA. Mientras tanto, los principales actores de la IA prometieron cerca de 1,3 billones de dólares en gastos futuros de infraestructura.

La primera mitad de 2025 igualó el fervor y el interés inversor del año anterior. Ese ánimo ha cambiado en los últimos meses, proporcionando una especie de revisión de ambiente. El optimismo extremo por la IA, y las valoraciones desorbitadas que lo acompañan, siguen presentes. Pero esa visión optimista ahora se matiza con preocupaciones sobre el estallido de una burbuja de IA, la seguridad de los usuarios y la sostenibilidad del progreso tecnológico al ritmo actual.

La era de la aceptación y celebración sin reservas de la IA comienza a desvanecerse un poco en los márgenes. Y con ello, aparecen más escrutinio y preguntas. ¿Pueden las empresas de IA mantener su propia velocidad? ¿Escalar en la era post-DeepSeek requiere miles de millones? ¿Existe un modelo de negocio que devuelva una fracción de los multimillonarios fondos invertidos?

Hemos estado presentes en cada paso. Y nuestras historias más populares de 2025 cuentan la verdadera historia: una industria enfrentando un baño de realidad incluso mientras promete remodelar la realidad misma.

Cómo empezó el año

Los mayores laboratorios de IA se agrandaron aún más este año.

Solo en 2025, OpenAI recaudó una ronda liderada por Softbank de 40.000 millones de dólares con una valoración post-money de 300.000 millones. La empresa, según informes, también tiene inversores como Amazon con acuerdos circulares vinculados a cómputo, y está en conversaciones para recaudar 100.000 millones de dólares a una valoración de 830.000 millones. Eso acercaría a OpenAI a la valoración de un billón de dólares que, según se informa, está buscando en una salida a bolsa el próximo año.

El rival de OpenAI, Anthropic, también cerró 16.500 millones de dólares este año entre dos rondas; su recaudación más reciente elevó su valoración a 183.000 millones, con la participación de grandes nombres como Iconiq Capital, Fidelity y Qatar Investment Authority. (El CEO Dario Amodei confesó al personal en un memorando filtrado que no estaba "entusiasmado" con aceptar dinero de estados dictatoriales del Golfo).

Luego está xAI de Elon Musk, que recaudó al menos 10.000 millones de dólares este año tras adquirir X, la plataforma de redes sociales anteriormente conocida como Twitter y que también es propiedad de Musk.

También hemos visto a nuevas startups más pequeñas recibir un impulso exagerado de inversores eufóricos.

La startup Thinking Machine Labs, fundada por la ex directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, consiguió una ronda semilla de 2.000 millones de dólares con una valoración de 12.000 millones, pese a compartir casi ninguna información sobre su producto. La startup de "vibe-coding" Lovable obtuvo 200 millones en su Serie A, alcanzando el estatus de unicornio apenas ocho meses después de su lanzamiento; este mes, Lovable recaudó otros 330 millones alcanzando una valoración post-money de casi 7.000 millones. Y no podemos dejar fuera a la startup de reclutamiento de IA Mercor, que recaudó 450 millones de dólares este año en dos rondas, la última elevando su valoración a 10.000 millones.

Estas valoraciones absurdamente grandes siguen ocurriendo incluso en un contexto de adopción empresarial aún modesta y serias limitaciones de infraestructura, lo que aumenta los temores de una burbuja de IA.

Construir, construir, construir

Para las empresas más grandes, esos números no surgen de la nada. Justificar esas valoraciones requiere construir enormes cantidades de infraestructura.

El resultado ha creado un círculo vicioso. El capital recaudado para financiar cálculo está cada vez más ligado a acuerdos donde el mismo dinero regresa a chips, contratos de nube y energía, como se ha visto en la financiación vinculada a infraestructura de OpenAI con Nvidia. En la práctica, esto difumina la línea entre la inversión y la demanda del cliente, alimentando el temor de que el auge de la IA esté sostenido por una economía circular más que por un uso sostenible.

Algunos de los mayores acuerdos de este año que impulsan el auge de la infraestructura fueron:

• Stargate, una empresa conjunta entre Softbank, OpenAI y Oracle, que incluye hasta 500.000 millones de dólares para construir infraestructura de IA en Estados Unidos.
• La adquisición por parte de Alphabet del proveedor de energía e infraestructura de centros de datos Intersect por 4.750 millones de dólares, que llega cuando la empresa anunció en octubre que planea aumentar su gasto en cálculo en 2026 hasta los 93.000 millones.
• La acelerada expansión de centros de datos de Meta, que ha elevado sus gastos de capital proyectados a 72.000 millones de dólares en 2025, mientras la empresa corre para asegurar suficiente capacidad de cómputo para entrenar y operar modelos de próxima generación.

Pero empiezan a aparecer grietas. Un socio financiero privado, Blue Owl Capital, se retiró recientemente de un acuerdo planeado de 10.000 millones de dólares para un centro de datos de Oracle vinculado a la capacidad de OpenAI, lo que subraya lo frágiles que pueden ser algunas de estas estructuras de capital.

Si todo ese gasto finalmente se materializa es otra cuestión. Las limitaciones de la red eléctrica, el aumento de los costes de construcción y energía, y la creciente oposición de residentes y responsables políticos —incluidos llamados de figuras como el senador Bernie Sanders para frenar la expansión de los centros de datos— ya están retrasando proyectos en algunas regiones.

Aunque la inversión en IA sigue siendo enorme, la realidad de la infraestructura comienza a moderar el entusiasmo.

El reajuste de expectativas

En 2023 y 2024, cada lanzamiento de un modelo importante se sentía como una revelación, con nuevas capacidades y razones frescas para dejarse llevar por el entusiasmo. Este año, la magia se desvaneció, y nada capturó ese cambio mejor que el lanzamiento de GPT-5 de OpenAI.

Aunque fue significativo sobre el papel, no tuvo el mismo impacto que lanzamientos anteriores como GPT-4 y 4o. Se observaron patrones similares en toda la industria, ya que las mejoras de los proveedores de LLM fueron menos transformadoras y más incrementales o específicas de dominio.

Incluso Gemini 3, que lidera varios benchmarks, solo fue un avance en la medida en que devolvió a Google a la paridad con OpenAI, lo que provocó el infame memo ‘código rojo’ de Sam Altman y la lucha de OpenAI por mantener la dominancia.

También hubo un reajuste este año respecto a de dónde esperamos que provengan los modelos de frontera. El lanzamiento de R1 de DeepSeek, su modelo de "razonamiento" que compitió con o1 de OpenAI en benchmarks clave, demostró que nuevos laboratorios pueden lanzar modelos creíbles rápidamente y a una fracción del costo.

De los avances en modelos a los modelos de negocio

A medida que el tamaño de cada salto entre nuevos modelos se reduce, los inversores se centran menos en la capacidad bruta del modelo y más en lo que lo rodea. La pregunta es: ¿quién puede convertir la IA en un producto del que la gente dependa, pague y lo integre en su rutina diaria?

Ese cambio se está manifestando de varias maneras, a medida que las empresas ven qué funciona y qué aceptarán los clientes. Por ejemplo, la startup de búsqueda de IA Perplexity propuso brevemente rastrear los movimientos en línea de los usuarios para venderles anuncios hiperpersonalizados. Mientras tanto, según informes, OpenAI consideró cobrar hasta 20.000 dólares al mes por IA especializada, una señal de lo agresivamente que las empresas probaron el mercado para ver cuánto estarían dispuestos a pagar los clientes.

Sin embargo, más que nada, la lucha se ha trasladado a la distribución. Perplexity intenta mantenerse relevante lanzando su propio navegador Comet con capacidades agenticas y pagando 400 millones a Snap para potenciar la búsqueda dentro de Snapchat, comprando efectivamente su entrada en los flujos de usuarios existentes.

OpenAI está siguiendo una estrategia paralela, expandiendo ChatGPT más allá de un chatbot y convirtiéndolo en una plataforma. OpenAI ha lanzado su propio navegador Atlas y otras funciones orientadas al consumidor como Pulse, además de atraer a empresas y desarrolladores lanzando aplicaciones dentro del propio ChatGPT.

Google, por su parte, se apoya en su posición dominante. En el lado del consumidor, Gemini se integra directamente en productos como Google Calendar, mientras que en el lado empresarial, la empresa aloja conectores MCP para dificultar el reemplazo de su ecosistema.

En un mercado donde cada vez es más difícil diferenciarse solo lanzando un nuevo modelo, ser dueño del cliente y del modelo de negocio es la verdadera barrera competitiva.

El control de confianza y seguridad

Las empresas de IA recibieron un escrutinio sin precedentes en 2025. Más de 50 demandas por derechos de autor recorrieron los tribunales, mientras que los informes sobre "psicosis por IA" —resultado de chatbots reforzando delirios y supuestamente contribuyendo a múltiples suicidios y otros episodios potencialmente mortales— provocaron llamados a reformas de confianza y seguridad.

Mientras que algunas batallas por derechos de autor concluyeron —como el acuerdo de 1.500 millones de dólares de Anthropic con autores—, la mayoría siguen sin resolverse. Aunque la conversación parece estar cambiando de la resistencia al uso de contenido protegido para entrenamiento, hacia demandas de compensación (Ver: The New York Times demanda a Perplexity por infracción de derechos de autor).

Mientras tanto, las preocupaciones de salud mental en torno a las interacciones con chatbots de IA —y sus respuestas aduladoras— surgieron como un grave problema de salud pública tras múltiples suicidios y delirios graves en adolescentes y adultos después de un uso prolongado de chatbots. El resultado han sido demandas, una preocupación generalizada entre profesionales de la salud mental y respuestas rápidas de políticas como la SB 243 de California que regula los bots de compañía de IA.

Quizás lo más revelador: los llamados a restricciones no provienen de los habituales sospechosos anti-tecnología.

Líderes de la industria han advertido contra los chatbots que "aumentan el compromiso", e incluso Sam Altman ha advertido sobre la sobredependencia emocional en ChatGPT.

Incluso los propios laboratorios empezaron a dar la voz de alarma. El informe de seguridad de Anthropic en mayo documentó que Claude Opus 4 intentó chantajear a ingenieros para evitar su propio apagado. ¿El mensaje de fondo? Escalar sin entender lo que se ha construido ya no es una estrategia viable.

Mirando hacia adelante

Si 2025 fue el año en que la IA comenzó a madurar y enfrentar preguntas difíciles, 2026 será el año en que tendrá que responderlas. El ciclo de entusiasmo comienza a desinflarse, y ahora las empresas de IA se verán forzadas a demostrar sus modelos de negocio y mostrar valor económico real.

La era del ‘confía en nosotros, los rendimientos llegarán’ está llegando a su fin. Lo que venga después será una reivindicación o un ajuste de cuentas que hará que el estallido de la burbuja puntocom parezca un mal día de operaciones para Nvidia. Es hora de hacer tus apuestas.