Mary Meeker, referente histórico del análisis tecnológico en Silicon Valley, ha publicado su primer informe de tendencias desde 2019. Bajo el título Trends – Artificial Intelligence, el documento analiza el avance acelerado de la inteligencia artificial generativa y sus consecuencias técnicas, económicas y geopolíticas.
A lo largo de más de 300 páginas, Meeker traza un mapa denso y cuantitativo de la industria, centrado en la expansión de los modelos fundacionales, el gasto creciente en infraestructura, la evolución de los costes y la aparición de competidores emergentes que cuestionan el dominio de los líderes actuales.
Un regreso con contexto: Meeker y el legado de los informes de tendencias
Mary Meeker fue durante décadas una de las analistas más influyentes de la industria tecnológica. Desde su rol en Morgan Stanley a finales de los noventa, anticipó la relevancia de empresas como Amazon, Google o Apple. Posteriormente, como socia de la firma de capital riesgo Kleiner Perkins y fundadora en 2019 de Bond Capital, canalizó su enfoque analítico hacia la inversión en startups tecnológicas.
Entre 1995 y 2019, sus informes anuales sobre tendencias de Internet se convirtieron en un referente para inversores y directivos. Su vuelta en 2025 con un informe centrado exclusivamente en IA marca un punto de inflexión en su trayectoria y en la forma en que se mide el pulso tecnológico global.
Expansión sin precedentes: usuarios, uso y capital movilizado
Una de las principales conclusiones del informe es que la inteligencia artificial generativa se está adoptando a una velocidad sin parangón en la historia de la tecnología. ChatGPT, como caso paradigmático, ha alcanzado los 800 millones de usuarios semanales en 17 meses, un ritmo más de cinco veces superior al que logró Google para alcanzar cifras equivalentes de consultas anuales.
Esta adopción masiva está impulsada por factores estructurales: una base instalada de 5.500 millones de usuarios conectados, una infraestructura de datos acumulada durante décadas y la aparición de interfaces simples con capacidad de generar texto, imágenes o código en tiempo real. El informe resalta además que el gasto en infraestructura —principalmente centros de datos— por parte de las seis grandes tecnológicas estadounidenses superó los 212.000 millones de dólares en 2024, con un aumento interanual del 63%.
Estructura de costes: concentración, escalabilidad y riesgo económico
El informe también identifica un desequilibrio estructural en el modelo de negocio de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Mientras que los costes de entrenamiento de modelos punteros se han incrementado en un 2.400% desde 2015 —con estimaciones que superan los 1.000 millones de dólares por modelo—, los costes de inferencia (uso por parte de los usuarios) han caído un 99% en dos años. Esta dualidad está permitiendo el acceso masivo a la IA, pero al mismo tiempo dificulta la rentabilidad de los operadores principales.
En este escenario, Meeker destaca que el negocio de los LLM generalistas se asemeja cada vez más a una industria comoditizada, con márgenes estrechos, necesidad de inversión continua y presión por diferenciación. OpenAI, Anthropic y xAI, por ejemplo, han alcanzado una facturación combinada anualizada de unos 12.000 millones de dólares, pero para ello han requerido levantar más de 95.000 millones en capital.
Competencia estructural: China, modelos abiertos y fragmentación del mercado
El informe dedica un espacio relevante al análisis de la competencia internacional. Empresas como DeepSeek, con apoyo institucional en China, han comenzado a lanzar modelos competitivos tanto en capacidad como en eficiencia. Esta presión exterior, sumada al crecimiento de modelos de código abierto —como LLaMA de Meta o Mistral—, está debilitando la ventaja de los desarrolladores norteamericanos.
Gráficos incluidos en el informe muestran cómo la cuota de uso de modelos chinos ha aumentado rápidamente en plataformas de escritorio, mientras que la participación estadounidense se ha reducido en paralelo. La evolución del hardware también es relevante: Nvidia, con su GPU Blackwell de 2024, ha logrado reducir el consumo energético por token en un 99,999% respecto a modelos de 2014, una mejora que democratiza aún más el acceso a capacidades avanzadas.
Dinámica del talento: desarrolladores, algoritmos y crecimiento exponencial
Otro aspecto destacado del documento es la evolución del ecosistema de desarrolladores. En siete años, el número de programadores activos en el entorno de Nvidia se ha multiplicado por seis, hasta alcanzar los seis millones. Google, por su parte, ha quintuplicado el número de desarrolladores trabajando con su modelo Gemini en el último año. El desarrollo de modelos más eficientes —por combinación de mejoras algorítmicas y hardware— también ha reducido el coste computacional por tarea, incentivando el uso de la IA en aplicaciones empresariales.
La publicación incluye gráficos que ilustran el crecimiento del volumen de datos para entrenamiento (+260% anual), el incremento en capacidad de cómputo (+360% anual) y el aumento en la creación de modelos a gran escala (+167% anual). Esta escalada técnica refuerza la tesis del informe: el cambio en curso no es solo rápido, sino también estructural y acumulativo.
Incertidumbre financiera: inversión elevada, retorno incierto
El informe concluye con un análisis crítico sobre la sostenibilidad del actual ciclo inversor en IA. A pesar del entusiasmo del mercado, las empresas que lideran el desarrollo de modelos fundacionales siguen lejos de alcanzar márgenes sostenibles. Meeker advierte que, como ocurrió con Amazon o Tesla, la apuesta por escalar a toda costa implica riesgos significativos: “Solo se debe invertir lo que uno está dispuesto a perder”, afirma en declaraciones recogidas por Axios.
En paralelo, se subraya que la IA, como fenómeno técnico y económico, ya ha superado a revoluciones previas —como el móvil o el cloud— en velocidad de adopción, pero aún no ha demostrado retornos proporcionales en términos financieros. La presión competitiva, tanto por precio como por diferenciación, se intensificará.
Tensiones geopolíticas y reorganización del poder tecnológico
Finalmente, Meeker plantea que la supremacía tecnológica en IA podría traducirse en liderazgo geopolítico. Estados Unidos y China se sitúan a la cabeza en desarrollo, implementación y regulación de modelos, pero con enfoques distintos. Mientras que EE. UU. canaliza inversión privada a gran escala, China promueve una estrategia coordinada público-privada. Esta carrera, según el informe, redefine las nociones tradicionales de ventaja comparativa entre estados y acelera una transformación sin precedentes en la distribución del conocimiento global.
