2025 fue el año en que la IA recibió una revisión de onda

El dinero no fue un problema para la industria de la IA a principios de 2025. Sin embargo, en la segunda mitad del año comenzó a sentirse un cambio de ambiente. 

OpenAI recaudó 40 mil millones de dólares con una valuación de 300 mil millones. Safe Superintelligence y Thinking Machine Labs obtuvieron rondas semilla individuales de 2 mil millones de dólares antes de lanzar un solo producto. Incluso fundadores primerizos levantaban capital a una escala que antes solo pertenecía a las grandes tecnológicas. 

Estas inversiones astronómicas fueron seguidas por gastos igualmente increíbles. Meta desembolsó casi 15 mil 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 grandes jugadores 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, trayendo consigo una especie de chequeo de realidad. El optimismo extremo por la IA, y las valoraciones alocadas que lo acompañan, todavía se mantiene. Pero esa visión positiva ahora se modera con preocupaciones sobre una posible burbuja de IA, la seguridad del usuario y la sustentabilidad del progreso tecnológico al ritmo actual. 

La era de la aceptación y celebración desenfrenada de la IA empieza a desvanecerse en los bordes. Y con eso, surgen más escrutinio y preguntas. ¿Pueden las empresas de IA sostener su propio ritmo? ¿Escalar en la era post-DeepSeek requiere miles de millones? ¿Existe un modelo de negocio que devuelva aunque sea una fracción de los multi-miles de millones invertidos? 

Estuvimos 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 comenzó el año

Los laboratorios de IA más grandes se hicieron aún más grandes este año. 

Solo en 2025, OpenAI levantó una ronda de 40 mil millones de dólares liderada por Softbank con una valuación post-money de 300 mil millones. También se reporta que la empresa tiene inversores como Amazon orbitando con acuerdos circulares ligados a cómputo, y está en conversaciones para levantar 100 mil millones de dólares con una valuación de 830 mil millones. Eso acercaría a OpenAI a la valuación de 1 billón de dólares que, según se informa, busca en una IPO el próximo año. 

El rival de OpenAI, Anthropic, también cerró 16,5 mil millones de dólares este año en dos rondas, su recaudación más reciente llevó su valuación a 183 mil millones con participantes de peso como Iconiq Capital, Fidelity y la Autoridad de Inversiones de Qatar. (El CEO Dario Amodei confesó al personal en un memo filtrado que no estaba “muy contento” de aceptar dinero de estados dictatoriales del Golfo). 

Luego está xAI de Elon Musk, que recaudó al menos 10 mil millones de dólares este año tras adquirir X, la red social antes conocida como Twitter que también pertenece a Musk.

También vimos a startups nuevas y más chicas recibir un impulso de inversores ansiosos. 

La startup Thinking Machine Labs, de la ex jefa de tecnología de OpenAI, Mira Murati, obtuvo una ronda semilla de 2 mil millones de dólares con una valuación de 12 mil millones, pese a compartir casi nada sobre su producto. La Serie A de 200 millones de dólares de Lovable, una startup “vibe-coding”, la convirtió en unicornio apenas ocho meses después de su lanzamiento; este mes, Lovable levantó otros 330 millones con una valuación post-money de casi 7 mil millones. Y no podemos olvidar a Mercor, una startup de reclutamiento con IA, que recaudó 450 millones este año en dos rondas, llevando su valuación a 10 mil millones. 

Estas valuaciones ridículamente altas siguen ocurriendo incluso frente a cifras aún modestas de adopción empresarial y fuertes limitaciones de infraestructura, aumentando el temor a una burbuja de IA. 

Construir, construir, construir

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

El resultado ha creado un círculo vicioso. El capital recaudado para financiar cómputo está cada vez más atado a acuerdos donde ese mismo dinero vuelve a fluir hacia chips, contratos de nube y energía, como se vio en el financiamiento vinculado a infraestructura de OpenAI con Nvidia. En la práctica, esto difumina la línea entre inversión y demanda de clientes, alimentando el temor de que el boom de la IA se sostiene más por economía circular que por uso sustentable.

Algunos de los mayores acuerdos de este año que impulsaron el boom de infraestructura fueron: 

• Stargate, una empresa conjunta entre Softbank, OpenAI y Oracle, que incluye hasta 500 mil millones de dólares para construir infraestructura de IA en EE.UU. 
• La adquisición por parte de Alphabet del proveedor de energía e infraestructura de data centers Intersect por 4,75 mil millones de dólares, mientras la empresa anunció en octubre que planea aumentar sus gastos de cómputo en 2026 hasta 93 mil millones.
• La acelerada expansión de data centers de Meta, que llevó sus gastos de capital proyectados a 72 mil millones en 2025 mientras la empresa corre para asegurar suficiente cómputo para entrenar y ejecutar modelos de próxima generación. 

Pero empiezan a verse grietas. Un socio financiero privado, Blue Owl Capital, se retiró recientemente de un acuerdo planeado de 10 mil millones de dólares para data centers de Oracle vinculado a la capacidad de OpenAI, destacando lo frágil que pueden ser algunos de estos esquemas de capital. 

Si todo ese gasto finalmente se materializa es otra cuestión. Las limitaciones de la red eléctrica, los crecientes costos de construcción y energía, y la resistencia creciente de residentes y legisladores –incluyendo llamados de figuras como el senador Bernie Sanders para frenar la expansión de data centers– ya están ralentizando proyectos en algunas regiones. 

Aunque la inversión en IA sigue siendo enorme, la realidad de la infraestructura empieza a enfriar 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 subirse a la ola. Este año, la magia se desvaneció, y nada reflejó mejor ese cambio que el lanzamiento de GPT-5 de OpenAI. 

Si bien fue relevante en el papel, no tuvo el mismo impacto que lanzamientos anteriores como GPT-4 y 4o. Se observaron patrones similares en toda la industria, donde 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 supuso un avance en tanto puso a Google nuevamente al nivel de OpenAI –lo que desató el infame memo ‘código rojo’ de Sam Altman y la lucha de OpenAI por mantener su dominio.

También hubo un reajuste este año respecto a dónde esperamos que surjan los modelos de frontera. El lanzamiento de R1 de DeepSeek, su modelo de “razonamiento” que compitió con el 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 achica, los inversores se enfocan 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 e integre en su vida diaria? 

Ese cambio se manifiesta de varias maneras a medida que las empresas ven qué funciona y qué aceptan los clientes. Por ejemplo, la startup de búsqueda Perplexity insinuó brevemente la idea de rastrear el movimiento online de los usuarios para venderles anuncios hiperpersonalizados. Mientras tanto, se informó que OpenAI consideraba cobrar hasta 20.000 dólares mensuales por IA especializada, una señal de cuán agresivamente las empresas probaron hasta dónde pueden llegar con los precios.

Sin embargo, más que nada, la pelea se trasladó a la distribución. Perplexity intenta mantenerse relevante lanzando su propio navegador Comet con capacidades agenticas y pagando 400 millones de dólares a Snap para impulsar la búsqueda dentro de Snapchat, comprando así su entrada a flujos de usuarios ya existentes. 

OpenAI sigue una estrategia paralela, expandiendo ChatGPT más allá de ser un chatbot para convertirlo en una plataforma. OpenAI lanzó su propio navegador Atlas y otras funciones orientadas al consumidor como Pulse, mientras también corteja a empresas y desarrolladores lanzando apps dentro del propio ChatGPT. 

Google, por su parte, apuesta a su posición dominante. En el segmento de consumo, Gemini se integra directamente en productos como Google Calendar, mientras que en el segmento empresarial, la compañía hospeda conectores MCP para hacer más difícil que los clientes abandonen su ecosistema. 

En un mercado donde cada vez es más difícil diferenciarse solo lanzando un nuevo modelo, poseer al cliente y el modelo de negocio es el verdadero foso defensivo. 

Chequeo de realidad en confianza y seguridad

Las empresas de IA recibieron un escrutinio sin precedentes en 2025. Más de 50 demandas por derechos de autor pasaron por los tribunales, mientras que los informes de “psicosis por IA” —resultado de chatbots reforzando delirios y supuestamente contribuyendo a suicidios y otros episodios de riesgo de vida— desataron pedidos de reformas en confianza y seguridad. 

Si bien algunas batallas por derechos de autor llegaron a su fin —como el acuerdo de Anthropic de 1,5 mil millones de dólares a autores— la mayoría sigue sin resolverse. Aunque la conversación parece moverse de la resistencia a usar contenido protegido para el entrenamiento, hacia exigencias de compensación (ver: New York Times demanda a Perplexity por infracción de copyright).

Mientras tanto, las preocupaciones de salud mental por las interacciones con chatbots de IA —y sus respuestas serviles— surgieron como un grave problema de salud pública tras múltiples suicidios y delirios de riesgo en adolescentes y adultos luego de uso prolongado de chatbots. El resultado han sido demandas, preocupación generalizada entre profesionales de la salud mental y respuestas políticas rápidas como la ley SB 243 de California que regula los bots acompañantes de IA.

Quizás lo más revelador: los pedidos de límites no provienen de los típicos detractores anti-tecnología. 

Líderes de la industria advirtieron sobre chatbots que “exprimen el engagement”, e incluso Sam Altman advirtió contra la sobredependencia emocional de ChatGPT. 

Incluso los propios laboratorios empezaron a sonar las alarmas. El informe de seguridad de mayo de Anthropic documentó cómo 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 empezó a madurar y a enfrentarse a preguntas difíciles, 2026 será el año en que tendrá que responderlas. El ciclo de hype empieza a apagarse, y ahora las empresas de IA deberán probar sus modelos de negocio y demostrar valor económico real.

La era del “confiá en nosotros, los retornos llegarán” está llegando a su fin. Lo que viene a continuación será una reivindicación o una corrección que hará que el estallido de las punto com parezca un mal día de trading para Nvidia. Hora de hacer tus apuestas.