Ramp: el gasto en IA se estanca antes del IPO de Anthropic

El gasto en IA se estancó: qué dicen los datos de Ramp

El gasto en tokens de las empresas creció apenas 1,5% entre agosto y septiembre, según el nuevo reporte de Ramp. Para dimensionarlo: en julio ese mismo indicador había crecido 42% respecto del mes anterior. Las compañías usan más IA que nunca —los volúmenes de tokens siguen subiendo— pero pagan menos por ella.

Ese es el hallazgo central del informe que Ara Kharazian, economista jefe de Ramp, viene publicando bajo el título «Cracks in the AI Thesis». Y llega en un momento incómodo: Anthropic prepara su salida a bolsa y Bloomberg reportó que su valuación potencial cayó de los US$2 billones estimados a comienzos de octubre a un rango de US$1,2 a US$1,3 billones.

Para un founder, la lectura no es «la IA se pinchó». Es que el modelo de negocio de los proveedores de modelos está cambiando de forma, y eso reordena precios, contratos y decisiones de compra.

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El 1% de clientes que sostiene el boom

Ramp construye su índice con datos de tarjetas corporativas y pagos de más de 70.000 empresas estadounidenses, según el reporte del Financial Times. De ese universo surge el dato más incómodo: el 1% de las empresas concentra cerca del 80% del gasto en IA de OpenAI y Anthropic, según Ramp.

Ese grupo —los más «AI-pilled»— llegó a gastar cerca de US$10.000 por empleado en su pico de verano. En septiembre bajaron a US$9.568 por empleado, un 11,7% más que en agosto pero 3,1% por debajo del pico de julio, según el análisis de BeInCrypto sobre los datos de la compañía. Kharazian advierte que una desaceleración en esa cohorte «es suficiente para frenar los ingresos por completo, pese a que vemos volúmenes crecientes».

El resto del mercado está muy lejos. Las empresas medianas gastan entre US$12 y US$15 por empleado al mes; el top 10% gasta entre US$600 y US$1.000. La adopción paga llegó al 55,9% de las empresas relevadas por Ramp en septiembre.

La fragilidad es estructural: si el gasto del 1% se frena, no hay base ancha que lo compense. La periodista de CNBC Kate Rooney señaló que cerca del 80% de esos grandes gastadores son empresas respaldadas por venture capital. Es decir, el boom de la IA depende hoy del mismo capital de riesgo que financia a las startups.

La guerra de precios: más uso, menos facturación

Kharazian es explícito: la desaceleración no es un problema de demanda. Los volúmenes suben. Es un problema de precio.

En septiembre, OpenAI recortó a la mitad los precios de API de GPT-6 Sol y GPT-6 Luna. Anthropic respondió con reducciones significativas para Fable 5.1 y Opus 5.5, una decisión que la compañía reconoció en un filing reciente y que recortó su crecimiento de ingresos en unos US$600 millones.

A eso se suma la competencia de modelos abiertos y baratos de Meta, Nvidia y desarrolladores chinos y estadounidenses. Kharazian menciona un caso concreto: Jev, una herramienta liviana para elegir entre un puñado de respuestas predeterminadas, que gana terreno entre los mayores gastadores de Ramp. «Para muchos casos de uso de IA solo necesitas un Sí/No simple», explica. «Tomas tus modelos ya baratos, los pasas a Jev, y lo barato se vuelve más barato».

El resultado es un mercado de comprador. Y los compradores se volvieron más eficientes: presupuestos por empleado, routers que desvían tareas de modelos caros a modelos livianos, y defaults que evitan usar modelos premium en tareas largas. El cofundador de Notion, Akshay Kothari, lo resumió con datos internos que coinciden con los de Ramp: «tokens go brr. Costs go ahhh».

Anthropic y OpenAI ajustan expectativas antes del IPO

El contexto financiero se movió rápido. Según el reporte del Financial Times, Anthropic fue valuada en US$965.000 millones tras levantar US$65.000 millones en una Serie H anunciada el 28 de mayo, con un run-rate de ingresos que había cruzado los US$47.000 millones ese mismo mes. Los inversores proyectaban ingresos anualizados de US$100.000 a US$120.000 millones para fines de 2026.

Ahora la conversación es otra. Bloomberg reportó que la valuación potencial bajó a US$1,2-1,3 billones y que la compañía espera recibir una calificación crediticia de grado especulativo («junk») tras el IPO. OpenAI también redujo su valuación propuesta de US$1,4 billones a US$1,25 billones y recortó sus metas de recaudación en unos US$10.000 millones.

Para calibrar la escala: SpaceX salió a bolsa en junio con una valuación de US$1,77 billones tras levantar US$75.000 millones, el mayor IPO estadounidense registrado, según Reuters.

El dato de octubre mostró una reaceleración: el gasto en tokens subió 8,9% entre el 23 de septiembre y el 23 de octubre. Pero Kharazian no se entusiasma: «La era del hipercrecimiento puede haber terminado».

El trasfondo macro refuerza la lectura. Goldman Sachs estima que el capex en IA explica cerca de la mitad del crecimiento de beneficios del S&P 500, y las 15 mayores acciones concentran un récord de 46,7% del índice, según The Kobeissi Letter. La concentración no es solo un fenómeno de los proveedores de modelos.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres implicancias concretas para founders:

Tu costo de IA va a seguir bajando, y eso es una ventaja que puedes capturar ahora. Con OpenAI y Anthropic recortando precios y los modelos abiertos presionando a la baja, este es el momento de renegociar contratos enterprise o migrar cargas de trabajo a modelos más livianos. Cada dólar que ahorras en inferencia es margen que antes no tenías.
No construyas tu tesis de negocio sobre un proveedor que subsidia. La dinámica de precios actual es insostenible para los laboratorios y ya está golpeando sus ingresos. Diseña tu arquitectura para poder cambiar de modelo: usa routers, abstrae la capa de inferencia y evita dependencias profundas de una sola API.
El capital de riesgo se va a volver más selectivo. Si cerca del 80% del gasto en IA viene de empresas venture-backed, una corrección en el funding golpea a toda la cadena: modelos, nube y chips. Si estás levantando, prepara el pitch con métricas de eficiencia —costo por usuario, margen bruto— y no solo de crecimiento.

Conclusión

El informe de Ramp no dice que la IA dejó de crecer. Dice algo más útil: que el crecimiento dejó de ser automático. Los volúmenes suben, los precios bajan y la facturación de los laboratorios depende de un puñado de clientes muy concentrados.

Para los proveedores, eso es una advertencia sobre sus valuaciones. Para los founders, es una ventana: la IA nunca fue tan barata de usar, y quien sepa administrar ese costo tendrá una ventaja real cuando el mercado deje de premiar únicamente el crecimiento.