Diario Tech & IA
Anthropic quiere llegar a Wall Street con una cifra extraordinaria: entre US$190,000 y US$200,000 millones de ingresos en 2028. El problema —y también la razón por la que su salida a bolsa será una prueba especialmente importante para el mercado de inteligencia artificial— es que esos ingresos todavía no existen. En mayo de 2026, la compañía comunicaba un ritmo anualizado de ingresos superior a US$47,000 millones. Ahora banqueros e inversionistas están mirando dos años hacia adelante para decidir cuánto puede valer hoy el crecimiento que Claude promete producir mañana.
La discusión ya no consiste simplemente en determinar si Anthropic está creciendo. La compañía ha demostrado una expansión extraordinariamente rápida. La cuestión más difícil es cuánto crecimiento futuro puede incorporarse razonablemente al precio actual de una empresa cuya estructura de ingresos, costos y márgenes todavía está cambiando a enorme velocidad.
Reuters informó que Anthropic proyecta ingresos de aproximadamente US$190,000 millones a US$200,000 millones para 2028, frente a un revenue run rate superior a US$47,000 millones comunicado en mayo. A finales de 2025, ese mismo ritmo anualizado se situaba alrededor de US$9,000 millones.
La progresión explica por qué algunos inversionistas están dispuestos a mirar mucho más lejos de lo habitual.
Tomando como referencia US$47,000 millones y el punto medio de la previsión para 2028, unos US$195,000 millones, Anthropic tendría que multiplicar por algo más de cuatro veces su ritmo actual de negocio.
Eso sería extraordinario incluso para una compañía de software.
Pero Anthropic no es exactamente una empresa SaaS convencional.
Detrás de cada modelo Claude existen enormes cantidades de GPU, redes, memoria, almacenamiento, energía, entrenamiento, inference y talento especializado. Por eso el problema financiero no consiste únicamente en multiplicar los ingresos. Anthropic necesita demostrar que esos ingresos pueden crecer más rápido que los costos necesarios para producirlos.
Esa diferencia determinará buena parte de su valoración.
Reuters señala que banqueros e inversionistas están utilizando múltiplos de enterprise value sobre ingresos futuros para estudiar cuánto puede valer la empresa. Emplear múltiplos de ingresos es habitual en compañías tecnológicas de alto crecimiento que todavía no poseen un perfil de beneficios suficientemente maduro. Lo menos común es mirar dos años hacia adelante para aplicar esos múltiplos.
La razón es sencilla: los resultados actuales todavía no reflejan necesariamente la economía que los inversionistas creen que Anthropic alcanzará cuando opere a mayor escala.
Pero esa metodología también introduce un riesgo evidente.
Wall Street no estaría valorando solamente el negocio que Anthropic tiene hoy. Estaría pagando parcialmente por un negocio que todavía tiene que existir en 2028.
Ese es el verdadero centro de la historia.
El revenue run rate también necesita tratarse con cuidado.
No representa necesariamente ingresos anuales ya realizados. Es una extrapolación del ritmo actual del negocio. Si una empresa factura US$4,000 millones durante un mes y mantiene ese ritmo durante doce meses, su run rate sería de US$48,000 millones.
En una empresa que crece tan rápidamente como Anthropic, esta métrica permite observar la velocidad de expansión mejor que los ingresos históricos. Pero no debe confundirse con ventas consolidadas ya registradas durante doce meses.
Los datos trimestrales permiten acercarnos más a la economía real del negocio.
Anthropic proyectó al menos US$10,900 millones de ingresos durante el segundo trimestre de 2026, más del doble del trimestre anterior, y esperaba alcanzar su primer beneficio operativo trimestral, aproximadamente US$559 millones.
Ese último dato es probablemente más importante de lo que parece.
Hasta ahora, una gran parte de la conversación sobre las compañías frontier se ha concentrado en crecimiento, modelos, benchmarks y usuarios. Pero para que una valoración cercana o superior al billón de dólares resulte sostenible, Anthropic necesita demostrar algo diferente:
que puede transformar uso de IA en beneficio operativo y flujo de caja.
La dificultad es que la inteligencia artificial posee una economía distinta al software tradicional.
En muchas aplicaciones SaaS, una vez construida la plataforma, añadir otro usuario tiene un costo relativamente pequeño.
En los modelos generativos existe un componente físico mucho más importante. Cada solicitud consume cómputo. Los agentes utilizan herramientas, leen archivos, generan grandes cantidades de tokens y pueden ejecutar procesos durante minutos u horas. El entrenamiento de nuevas generaciones de modelos exige además enormes clusters de aceleradores.
Por eso el margen depende directamente de la eficiencia.
Si Anthropic consigue reducir rápidamente el costo de inference mientras aumenta el precio económico de las tareas que Claude puede completar, sus márgenes podrían expandirse con fuerza.
Si ocurre lo contrario —si los modelos consumen cada vez más recursos mientras la competencia obliga a reducir precios— el crecimiento de ingresos puede ser extraordinario y aun así producir retornos menos impresionantes.
Ese problema explica por qué precio por token es una métrica incompleta.
Lo realmente importante será el costo por tarea útil completada.
Un agente capaz de resolver una tarea empresarial que antes requería varias horas de trabajo humano puede justificar un costo elevado incluso si utiliza millones de tokens.
En cambio, un modelo barato que necesita múltiples intentos, supervisión y correcciones puede resultar económicamente más caro.
Aquí Claude Code se convierte en una pieza particularmente importante del modelo de Anthropic.
La programación es uno de los primeros mercados donde los agentes pueden producir valor económico relativamente fácil de medir: generación de código, corrección de errores, pruebas, documentación, refactorización y automatización de tareas.
Si Anthropic consigue extender ese modelo hacia otras actividades empresariales, puede dejar de vender simplemente acceso a modelos y empezar a vender trabajo digital ejecutado.
Ese cambio sería fundamental para justificar los ingresos proyectados para 2028.
Pero también obliga a considerar la competencia.
OpenAI, Google, modelos chinos y desarrolladores abiertos continúan reduciendo costos mientras aumentan capacidad.
Eso significa que Anthropic deberá producir simultáneamente tres cosas:
mejores capacidades, mayor utilización y menores costos unitarios.
Crecer únicamente en usuarios puede no ser suficiente.
La empresa necesita conseguir que cada dólar gastado en cómputo produzca cada vez más valor económico.
Por eso los comparables utilizados para valorar Anthropic son interesantes, pero imperfectos.
Reuters señala que Palantir, Cloudflare y SpaceX aparecen entre las compañías consideradas como referencias para la valoración.
Las tres representan negocios extraordinariamente distintos.
Palantir vende software empresarial y gubernamental.
Cloudflare proporciona infraestructura distribuida de internet.
SpaceX combina lanzamiento espacial, infraestructura orbital y telecomunicaciones.
Anthropic desarrolla modelos fundacionales y productos construidos sobre ellos mientras depende de enormes cantidades de infraestructura de cómputo.
Utilizar estas empresas como referencia puede ayudar a entender cuánto está dispuesto a pagar el mercado por crecimiento excepcional, pero no resuelve la pregunta central:
¿qué porcentaje de los futuros US$200,000 millones de ingresos puede terminar convertido en beneficios sostenibles?
Esa pregunta es mucho más importante que el múltiplo nominal.
Un ejemplo sencillo ayuda a entenderlo.
Una empresa con US$200,000 millones de ingresos y un margen operativo del 5% produce US$10,000 millones de beneficio operativo.
Con un margen del 20%, produciría US$40,000 millones.
Con un margen del 30%, serían US$60,000 millones.
El mismo nivel de ingresos puede justificar valoraciones radicalmente diferentes dependiendo de la estructura económica del negocio.
Ese será uno de los grandes interrogantes que la futura documentación pública de Anthropic deberá responder.
La compañía presentó confidencialmente documentación para una IPO estadounidense el 1 de junio de 2026. No reveló todavía el tamaño ni los términos definitivos de la operación. Semanas antes había completado una ronda de US$65,000 millones que la valoró en US$965,000 millones post-money.
Esa valoración privada ya coloca a Anthropic en un territorio excepcional.
Pero el mercado público es diferente.
Una ronda privada puede involucrar a un grupo relativamente reducido de inversionistas dispuestos a aceptar determinadas expectativas de crecimiento.
Una compañía cotizada tiene que enfrentarse cada trimestre a millones de inversionistas comparando resultados reales contra expectativas.
Eso convierte la IPO en algo más que una operación para obtener capital.
Puede convertirse en el primer gran examen público del modelo económico de los laboratorios frontier.
Una vez cotizada, Anthropic tendrá que mostrar ingresos, gastos, márgenes, compromisos de cómputo, riesgos regulatorios y evolución del negocio con un grado de transparencia muy superior al existente en el mercado privado.
Y esa información puede terminar afectando también la forma en que se valoran OpenAI y otros laboratorios.
Hay otra razón para observar la operación con prudencia.
El mercado tecnológico está viviendo una paradoja muy particular.
Por un lado, los inversionistas continúan apostando a que la inteligencia artificial transformará la economía global.
Por otro, empiezan a surgir advertencias de que una tecnología puede cumplir sus promesas y, aun así, las acciones vinculadas a ella pueden estar demasiado caras.
Un análisis publicado el 17 de agosto en un blog del Banco Central Europeo plantea precisamente esa posibilidad. El texto —que no representa necesariamente la posición oficial del BCE— sostiene que las revoluciones tecnológicas pueden producir expectativas financieras superiores a los beneficios finalmente realizables. Incluso si la IA genera grandes aumentos de productividad y beneficios empresariales, las acciones podrían caer si el mercado ya había incorporado expectativas todavía mayores.
Esa distinción resulta especialmente útil para analizar Anthropic.
No hace falta creer que la IA es una burbuja para cuestionar una valoración.
Pueden ser ciertas simultáneamente dos afirmaciones:
Anthropic puede convertirse en una de las compañías tecnológicas más importantes del mundo.
y
sus acciones pueden resultar demasiado caras dependiendo del precio pagado por ellas.
Esa es la diferencia entre analizar una empresa y analizar una inversión.
Supongamos que Anthropic realmente alcanza US$200,000 millones de ingresos en 2028.
Eso sería una hazaña empresarial extraordinaria.
Pero el retorno para quien compre sus acciones dependerá de otras variables:
margen operativo, flujo de caja, necesidad de capital, dilución futura, intensidad de cómputo y múltiplo que el mercado aplique en 2028.
Comprar crecimiento no garantiza comprar rentabilidad.
Todo depende del precio inicial.
Por eso sería incorrecto afirmar hoy que Anthropic saldrá a bolsa con una valoración concreta de US$2 billones.
Reuters recoge esa cifra como una posibilidad discutida dentro del proceso de valoración, no como precio definitivo. Un inversionista citado por la agencia señaló que Anthropic podría alcanzar ese nivel, pero también cuestionó si podría sostenerlo en el tiempo.
La diferencia entre una posibilidad y un precio establecido es fundamental.
Los términos finales de la IPO todavía no han sido publicados.
Lo que sí conocemos es el tamaño de las expectativas.
Anthropic pasó de un run rate aproximado de US$9,000 millones al cierre de 2025 a más de US$47,000 millones en mayo de 2026, según la compañía. Para 2028 proyecta acercarse a US$200,000 millones.
Si ese crecimiento continúa y los márgenes mejoran, Anthropic podría justificar una valoración extraordinaria.
Pero precisamente porque las cifras son extraordinarias, la disciplina financiera debe ser mayor.
No basta con preguntar cuánto factura Claude.
Hay que preguntar:
cuánto cuesta generar esos ingresos;
cuánto cómputo requiere cada dólar de ventas;
qué margen puede alcanzar Anthropic cuando el negocio madure;
cuánto capital adicional necesitará;
y, sobre todo,
cuánto de ese futuro ya estará incorporado en el precio de la IPO.
Ahí está la verdadera historia.
La primera etapa de la inteligencia artificial estuvo dominada por los modelos.
La segunda, por la carrera por conseguir GPU.
La tercera está empezando a ser financiera.
Las compañías necesitan demostrar que cientos de miles de millones de dólares invertidos en modelos, chips y centros de datos pueden producir beneficios suficientemente grandes para justificar el capital comprometido.
Anthropic puede convertirse en una de las primeras compañías obligadas a demostrarlo públicamente.
Su salida a bolsa no preguntará únicamente cuánto vale Claude.
Preguntará algo bastante más difícil:
¿cuánto está dispuesto Wall Street a pagar hoy por US$200,000 millones de ingresos que Anthropic todavía tiene que producir mañana?
Y esa diferencia entre crecimiento extraordinario y precio extraordinario puede convertirse en uno de los grandes exámenes financieros de la era de la inteligencia artificial.