Dos cifras para la misma empresa y US$20.000 millones de diferencia
El Financial Times publicó que los ingresos de OpenAI se acercaban a los US$50.000 millones. Una semana antes, Axios había reportado US$70.000 millones. Entre ambas versiones hay US$20.000 millones de distancia y, en el medio, acciones tecnológicas que subieron y cayeron con cada titular.
Para un founder, la lección no es quién tiene razón. Es que las cifras que hoy mueven al mercado de la inteligencia artificial no son resultados auditados: son estimaciones construidas con criterios que cada compañía elige.
Por qué el ARR de OpenAI y Anthropic no es comparable
Ninguna de las dos compañías publica estados financieros auditados. Lo que circula es el ARR (ingresos recurrentes anualizados), una métrica pensada para software de suscripción que se calcula tomando las ventas de un período y multiplicándolas por 12.
¿Y esto cómo se aplica en tu negocio?
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👥 Probar 7 díasEl problema aparece antes: qué cuenta como ingreso. Ambas empresas venden sus modelos de forma directa y también a través de plataformas cloud como Microsoft Azure y Google Cloud. Cuando la venta pasa por un socio, la compañía puede registrar el monto bruto que pagó el cliente o solo el neto que le queda después de la comisión del socio. Según el análisis de CryptoBriefing, esa sola decisión puede mover el ARR hasta US$8.000 millones entre empresas por lo demás similares.
Anthropic cuenta las ventas realizadas a través de proveedores cloud; OpenAI lo hace solo después de restar la parte de sus socios. Ambas prácticas son compatibles con los principios contables de Estados Unidos, pero producen números que no se pueden poner uno al lado del otro sin ajustes.
De ahí salió el malentendido: la cifra de US$70.000 millones no la publicó OpenAI. La armaron inversores aplicando el criterio de Anthropic a los ingresos de OpenAI para comparar ambas compañías en igualdad de condiciones. Los informes describen esa aplicación como incorrecta.
El mercado se mueve con rumores, no con resultados
El episodio dejó una estela de volatilidad. Hock Tan, CEO de Broadcom, comparó a los mercados con un casino, según Bloomberg. El inversor Paul Kedrosky lo describió ante Axios como «teatro absurdista» y calificó al ARR de las grandes compañías de IA como una métrica «inherentemente arbitraria y caprichosa».
El caso más reciente es Anthropic. El 14 de octubre dijo a sus inversores que sus ingresos del tercer trimestre habían llegado a unos US$17.000 millones (US$16.800 millones según las cifras reportadas por Bloomberg) y que era rentable según su propia medida ajustada. El problema es que no hay con qué compararlo: en julio su ARR era de US$65.000 millones y esta vez la compañía no desveló su facturación anualizada.
El detalle que sí importa es el ritmo. Según Reuters, el crecimiento secuencial de Anthropic pasó del 147% en el segundo trimestre al 45% en el tercero. La reacción fue inmediata: algunos inversores empezaron a evaluar una valoración de US$1,5 billones en lugar de los US$2 billones que se manejaban antes de la reunión, y el ETF de semiconductores SOXX acumuló ocho sesiones consecutivas de caídas.
Las métricas nuevas que nadie sabe leer
La creatividad contable no es nueva. La ola de fusiones de los años 80 llenó los balances de fondos de comercio; la compensación en acciones de la década de 2010 oscureció la salud corporativa de las tecnológicas. Lo que cambia ahora es la escala.
Coatue, una firma de inversión centrada en tecnología, calcula que los laboratorios deberían valer algún múltiplo de su Ebitda previo al entrenamiento, es decir, sus ganancias antes de intereses, impuestos, depreciaciones y amortizaciones, y antes del costo de entrenar sus modelos. Es un criterio que recuerda al EbitdaX de la industria petrolera o a las presentaciones financieras creativas de WeWork.
Los gigantes cotizados tampoco ofrecen claridad. En abril, Microsoft dijo que su negocio de inteligencia artificial tenía una «tasa de ejecución de ingresos anuales» de US$37.000 millones; en julio, Amazon situó su ARRR en US$25.000 millones. A la vez, los US$2,4 billones en compromisos fuera de balance asumidos por Amazon, Google, Meta y Microsoft superan lo que esas compañías han tomado prestado en los mercados de bonos.
¿Cuánto ingreso hace falta para sostener todo esto? Según investigadores de Goldman Sachs, si los gigantes de la nube obtienen un rendimiento de entre el 10% y el 20% sobre lo que invierten en centros de datos este año y el próximo, y los desarrolladores de IA logran un margen del 30%, se necesitan alrededor de US$1 billón en ingresos anuales. Nadie sabe todavía cómo se mide el retorno de productividad que debería respaldar esa cifra.
¿Qué significa esto para tu startup?
Si levantas capital o vendes software a empresas, este episodio te afecta de tres maneras concretas.
- Define y documenta tu ARR antes de que te lo pregunten. Si vendes a través de marketplaces o resellers, decide si reportas bruto o neto y dilo explícitamente en tu data room. Un inversor que descubre el criterio después de la due diligence pierde la confianza rápido.
- Pregunta «¿bruto o neto?» antes de comparar. Cuando un inversor o un socio te muestre el ARR de un competidor, esa pregunta puede explicar varios millones de diferencia. Aplicar el criterio de otra empresa a tus números, como hicieron los inversores con OpenAI, produce cifras que tu propia compañía no reconoce.
- Construye el puente entre tu métrica ajustada y tu resultado real. El margen operativo ajustado de Anthropic fue superior al 11%, con un margen bruto ajustado del 85% y un margen de cómputo por encima del 40%, según finanzas.com. Esos datos funcionan porque van acompañados de flujo de caja libre positivo. Una métrica ajustada sin puente al resultado contable es exactamente lo que el mercado empezó a castigar.
Cómo leer las cifras de IA antes de invertir o asociarte
- Identifica qué tipo de número es. No es lo mismo un ingreso trimestral, un run-rate anualizado y un ARR. Se calculan distinto y no son intercambiables.
- Mira el crecimiento secuencial, no solo el interanual. Anthropic creció 45% respecto del trimestre anterior frente al 147% del período previo: la desaceleración es la señal, no el total.
- Busca el costo del cómputo. El margen de cómputo y el retorno por dólar invertido en capacidad dicen más sobre la sostenibilidad del negocio que la facturación bruta.
- Desconfía de los comparables prestados. Ajustar los números de una empresa para que se parezcan a los de otra suena riguroso, pero puede terminar produciendo una cifra que la compañía nunca reportó.
Conclusión
El auge de la inteligencia artificial no está amenazado por falta de demanda, sino por falta de denominadores comunes. Mientras OpenAI y Anthropic sigan siendo privadas, los inversores van a seguir operando en un interregno donde la más leve sugerencia sobre números que ya son sugerentes mueve al mercado entero.
Para un founder, la oportunidad está en el otro lado de esa opacidad: quien puede explicar con precisión cómo calcula sus ingresos, qué excluye y por qué, se vuelve más creíble en una ronda que quien presenta la cifra más grande. En un mercado donde las métricas se volvieron borrosas, la claridad es una ventaja competitiva.
Fuentes
- El auge de la inteligencia artificial está amenazado por una epidemia de números poco confiables (fuente original)
- OpenAI and Anthropic count revenue differently, and investors are confused
- Anthropic IPO: Some Investors Reportedly Weigh Lower $1.5 Trillion Valuation
- The number fog of the AI wars
- Anthropic declara 16.800 millones de dólares en ingresos antes de su salida a Bolsa
- Anthropic confirma que sigue adelante con la OPV y anuncia ingresos de 16.800M$
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