All-In Podcast: Gerstner afirma que Anthropic y OpenAI podrían eclipsar la OPI de $2 billones de SpaceX, mientras que el CTO de Chamath revela que los costos de tokens se duplican cada 45 días por apenas un 5% de ganancia en productividad
Los "Besties" analizan el pipeline de OPIs de IA, un dato aleccionador sobre el ROI empresarial, el creciente duopolio de modelos de frontera y la decisión de China de restringir sus modelos de código abierto
En el episodio 280 del All-In Podcast, los anfitriones Jason Calacanis, Chamath Palihapitiya, David Sacks y Brad Gerstner (Freeberg estuvo de vacaciones) utilizaron la OPI de SpaceX como modelo para lo que podrían ser las dos salidas a bolsa tecnológicas más grandes de la historia, al tiempo que presentaron un dato contundente sobre la monetización de la inteligencia artificial que contradice el optimismo predominante en la industria.
La advertencia de un CTO sobre la economía de los tokens
La revelación más trascendental provino de Chamath Palihapitiya, quien dirige varias empresas a través de su plataforma de inversión 8090 y compartió una conversación directa con su propio director de tecnología (CTO). "Nuestros costos de tokens se duplican cada 45 días", señaló Palihapitiya al relatar el intercambio. Cuando preguntó cuál había sido el aumento en la productividad, la respuesta fue "quizás un 5% máximo". La explicación de su CTO, según Palihapitiya, fue directa: "Lo que estamos descubriendo es que necesitas usar muchos más tokens para llegar a la siguiente iteración de mejora porque, efectivamente, ya hemos llegado a una asíntota". Palihapitiya dijo desconocer cuántas empresas se toparán con este muro, pero predijo que "todo el mundo, en los próximos tres o cuatro años, seguramente pasará por ello", y argumentó que los fundadores que contemplan una OPI deberían salir antes de que "eso empiece a filtrarse en el sistema".
El comentario replantea los comentarios posteriores, más optimistas, del panel sobre el gasto empresarial en IA. Tanto Sacks como Gerstner rechazaron la idea de que esto señale problemas generalizados, argumentando que el mercado todavía se encuentra en una fase experimental temprana donde el escrutinio del ROI a corto plazo es limitado. Sin embargo, el enfoque de Palihapitiya —que se avecina un "ajuste de cuentas" entre el gasto en tokens y el aumento de las ganancias por acción— plantea un debate que los inversionistas de los mercados públicos en Anthropic y OpenAI deberán evaluar antes de que cualquiera de las dos presente su formulario S-1.
SpaceX se convierte en el manual de referencia y las valoraciones que se barajan son enormes
Gerstner, quien fue inversionista en la oferta de SpaceX, la calificó como "de libro de texto". SpaceX recaudó $75.000 millones con una valoración de $1,75 billones y ahora cotiza a unos $150 por acción, con una capitalización de mercado cercana a los $2 billones, convirtiéndose en la séptima empresa más grande del mundo con lo que Gerstner estimó en aproximadamente $35.000 millones de ingresos a futuro. Reconoció a Elon Musk, Gwynne Shotwell y al equipo de SpaceX por ser pioneros en los mecanismos que otras empresas de frontera ahora copiarán: liberaciones escalonadas de periodos de bloqueo vinculadas a hitos, inclusión temprana en índices y una disciplina de precios diseñada para evitar las caídas del 50% entre picos y valles, comunes en los primeros seis meses de cotización.
Anthropic, que presentó su solicitud confidencial el 1 de junio, se rumorea —según el invitado anterior Gavin Baker— que está en camino de superar los $100.000 millones en ingresos para finales de 2026 mientras alcanza una rentabilidad significativa; Baker ha dicho que la empresa podría cotizar a $3 billones si saliera a bolsa hoy. Polymarket actualmente estima un 65% de probabilidad de una OPI de Anthropic este año, aunque con un volumen bajo. Gerstner señaló que Altimeter "sería un comprador a gran escala" tanto de Anthropic como de OpenAI con las métricas operativas actuales, aunque advirtió que un precio de entrada de $3 billones no sería una operación para "hacerse rico rápidamente": "No espero que tengan un precio que permita obtener un rebote duradero del 50 al 100% tras la OPI. Si fuera así, significaría que probablemente estaban mal valoradas justo en el momento de la salida a bolsa". No obstante, espera que ambas empresas aumenten sus ingresos a un ritmo de "bastante más del 30%" anual durante años, una tasa de crecimiento que calificó como sin precedentes a esta escala.
Sobre OpenAI, Gerstner afirmó que la compañía ha "recuperado su confianza y su mojo", señalando un nuevo ciclo de modelos, rumores de GPT-6 circulando para un lanzamiento en menos de 30 días, y una tasa de ingresos reportada cercana a los $70.000 millones —todavía por debajo de la trayectoria rumoreada de Anthropic, pero el doble de la base de ingresos de SpaceX—. Comentó que OpenAI probablemente llegue al mercado después de Anthropic dada la complejidad de su reestructuración corporativa, pero que ambas están listas para una OPI "cuando llegue el momento".
El duopolio de modelos de frontera se está ampliando, no estrechando
Un tema recurrente fue la brecha entre la comoditización a nivel de tokens y la concentración de ingresos. Sacks citó datos que muestran que la participación de los modelos de código abierto en el gasto empresarial cayó del 19% al 11% interanual, incluso cuando el uso total de tokens en toda la industria se disparó. "Cualquiera que diga que estos modelos cerrados van a perder o están perdiendo, simplemente no está viendo los datos", afirmó, atribuyendo esto a una dinámica donde "el espíritu es fuerte pero la carne es débil": las empresas quieren diversificarse fuera de los laboratorios de frontera por razones de costos y soberanía de datos, pero carecen del middleware técnico —enrutamiento inteligente, memoria portátil y contexto— para hacerlo realmente.
Gerstner fue más allá, argumentando que el mercado se está consolidando en un duopolio medido por ingresos, con Anthropic en aproximadamente $60.000 millones o más de ARR y OpenAI en el rango de los $40.000 millones, y "no sé si alguien más siquiera registra". Planteó la posibilidad de que esta brecha se amplíe en lugar de converger: "A medida que se vuelve recursivo, realmente extiendes la ventaja porque cuanto más inteligente se vuelve tu modelo, más ingresos obtienes y más capacidad de cómputo puedes comprar... Creo que existe la posibilidad de que, en el transcurso de los próximos dos a tres años... la distancia entre la frontera y todos los demás no converja. De hecho, se extienda". Palihapitiya se mostró menos seguro, señalando que clientes importantes nativos de IA como Lovable y ElevenLabs —ambos negocios con ingresos de cientos de millones que gastan decenas de millones con laboratorios de frontera— están construyendo simultáneamente modelos propietarios para reducir la dependencia de esos mismos proveedores.
Ejemplos de enrutamiento en el mundo real reforzaron ambos lados del debate. La organización de ingeniería de Uber, según comentarios del CTO citados en el podcast, ha construido 200 "habilidades agénticas" y enruta más del 70% de las solicitudes de extracción (pull requests) a agentes locales o en la nube, mientras que el CTO de DoorDash, Andy Fang, reveló públicamente que la empresa ahora delega la revisión de código de menor complejidad al modelo Kimi 2.6 de Moonshot, reservando el modelo de frontera de Anthropic para las tareas más difíciles, un punto de referencia que DoorDash ha publicado. Ali Ghodsi, de Databricks, informó que cambiar el "arnés" alrededor de un modelo abierto como GLM-5.2, independientemente del modelo subyacente, redujo los costos aproximadamente a la mitad.
China podría restringir sus propios modelos de código abierto
Citando reportes de Reuters, el panel discutió indicios de que los reguladores chinos se reunieron con Alibaba, ByteDance y Z.ai (creador de GLM-5.2) para discutir la limitación del acceso extranjero a los principales modelos de IA de China, y supuestamente se están moviendo para clasificar las filtraciones de investigación de IA como una ofensa contra la seguridad nacional. Sacks calificó la información como "probablemente un poco exagerada", señalando que el modelo insignia de ByteDance siempre ha sido cerrado y que el patrón —mantenerse abierto hasta alcanzar la frontera, y luego cerrar el modelo para capturar valor— refleja la propia transición de OpenAI bajo Sam Altman. Gerstner añadió que GLM-5.2 lleva "marcas de agua de mythos por todas partes", alegando una destilación de modelos estadounidenses, y dijo que es probable que Washington actúe contra las prácticas de destilación independientemente de la postura de China. Ambos coincidieron en que una represión regulatoria china dañaría más al ecosistema de IA de China de lo que ayudaría competitivamente frente a EE. UU.
La energía, no los chips, podría ser la verdadera limitación
Palihapitiya destacó un análisis interno que muestra que EE. UU. enfrenta un déficit energético equivalente a aproximadamente tres estados del tamaño de California para 2050, basado en el crecimiento proyectado de la carga de los centros de datos más la demanda ordinaria de los consumidores. Por separado, señaló la dependencia de Taiwán de las reservas de gas natural licuado que podrían agotarse en dos o tres semanas bajo un escenario de bloqueo, vinculando las limitaciones físicas del desarrollo de la IA directamente con el riesgo geopolítico en el Estrecho de Taiwán.
Lanzamiento de las "Trump Accounts" con más de $1.000 millones fondeados en 24 horas
Gerstner, quien ha dedicado cuatro años a convertir la "Invest America Act" en ley, detalló el lanzamiento el 4 de julio de las Trump Accounts: cuentas de inversión federales semilla de $1.000 para cada niño, invertidas en el S&P 500, financiadas además por contribuciones familiares de hasta $5.000 al año y contribuciones del empleador de hasta $2.500 libres de impuestos. La aplicación se convirtió en la descarga número uno en la App Store, con más de 1,5 millones de cuentas creadas y más de $1.000 millones depositados en las primeras 24 horas. Michael y Susan Dell se comprometieron con $250 por cada uno de los 25 millones de niños de ingresos bajos y medios, una promesa que supera los $6.000 millones; la presidenta de SpaceX, Gwynne Shotwell, contribuyó con $350 millones en acciones de SpaceX dirigidas por código postal y edad; Micron se comprometió con $250 millones, hasta $1.000 por hijo de empleado. Gerstner dijo que la plataforma podría recaudar $100.000 millones en capital filantrópico en sus primeros 12 meses y eventualmente escalar a más de 100 millones de cuentas en una década, calificándola como "la plataforma filantrópica directa más grande en la historia del país". Señaló que las cuentas funcionan como un Roth IRA de facto creado al nacer —algo anteriormente no disponible para nadie sin ingresos ganados— y apuntó a una ola de comentarios de contadores públicos (CPA) que describen los mecanismos fiscales como la mejor planificación patrimonial y de jubilación de su clase.