Hay una pregunta que recorre hoy los mercados financieros del mundo: ¿cuánto valen realmente los chips de inteligencia artificial? No al comprarlos, sino después. Cuando pasan los años, cuando llega la siguiente generación, cuando el brillo de la novedad se apaga. La respuesta tiene consecuencias enormes: sobre esos chips se están construyendo préstamos, fondos de pensiones y una de las mayores inversiones de la historia.

Vale la pena mirar los datos con calma, porque la realidad es más matizada —y más interesante— que los titulares alarmantes.

La depreciación no es una línea recta

Cuando una empresa compra un computador, sabe aproximadamente cuánto va a valer en tres años. Con los chips de inteligencia artificial, esa lógica se rompe. No pierden valor de forma gradual, sino a saltos: cada vez que llega una generación nueva, los anteriores caen de golpe.

La industria lo llama el "acantilado generacional", y está documentado:

• Cuando llegó el chip A100 (2020), el modelo anterior perdió 40% de su valor en seis meses.
• Cuando llegó el H100 (2022), el A100 cayó 35% en nueve meses.
• Con la llegada de la generación Blackwell (2025), se anticipó otra caída de 30% a 40%.

Los números concretos

Un chip H100 —el más codiciado para entrenar inteligencia artificial— se compraba nuevo entre 28.000 y 32.000 dólares. Hoy, dos años después, se transa entre 15.000 y 19.000 dólares: cerca de la mitad de su valor original.

¿Y los más antiguos? Un A100, con seis años de uso, todavía vale alrededor de 5.000 dólares. Y aquí viene el dato llamativo: su valor se ha mantenido estable desde fines de 2025. No siguió cayendo.

La razón es simple y poderosa: los chips viejos siguen trabajando. No para entrenar los modelos más avanzados, sino para tareas más livianas —responder consultas, ajustar modelos, procesar datos— donde cumplen perfectamente. Existen incluso contratos de arriendo de chips A100 vigentes hasta 2029, casi una década después de su debut.

Cada modelo envejece distinto

No todos los chips pierden valor al mismo ritmo. Los más nuevos, con más memoria, resisten mejor el paso del tiempo. Así se ve la comparación entre los principales modelos del mercado:

La escalera de usos

Los chips de inteligencia artificial no mueren de golpe: descienden por una escalera. Primero entrenan los modelos más avanzados, después pasan a responder consultas, luego a tareas más simples, y finalmente a aplicaciones de borde. Cada escalón estira su vida útil.

Por eso, aunque el precio de arriendo de un H100 ya bajó de 9,34 a 6,26 dólares por hora, sigue siendo un activo productivo. Un análisis sobre más de 600.000 transacciones reales de estos equipos concluye que su vida útil económicamente viable puede llegar a ocho años, bastante más de lo que se pensaba.

El argumento que sí conviene escuchar

Sería un error quedarse solo con la parte tranquilizadora. Hay una tensión real en el corazón de todo esto, y es esta: el fabricante de estos chips necesita que los suyos queden obsoletos. Para vender la siguiente generación, la anterior debe perder atractivo. Por eso aceleró su ciclo de lanzamiento: antes sacaba un chip cada dos años; ahora, cada año.

Esa es la contradicción de fondo: el financiamiento se está organizando como si estos chips fueran activos de muy largo plazo, estables como una casa, cuando en realidad son tecnología que envejece rápido. El riesgo no es que no valgan nada —los datos dicen lo contrario— sino que se esté prestando dinero con plazos que no calzan con la velocidad real de la tecnología.

Existe un precedente incómodo. En 1979, cuando IBM bajó los precios de sus computadores centrales para defender su mercado, las empresas que habían arrendado esos equipos contabilizando un valor de reventa optimista quebraron en meses. El riesgo de los chips de inteligencia artificial se parece más a eso que a una burbuja que estalla de un día para otro.

La lección

Lo que muestran los datos es un equilibrio delicado. Los chips de inteligencia artificial se deprecian más rápido que cualquier equipo tradicional —entre 22% y 32% anual, contra un 15% de un servidor común— y con caídas bruscas cada vez que aparece una generación nueva. Pero su piso no es cero: la enorme demanda de procesamiento los mantiene generando valor durante seis a ocho años.

En Streetflow trabajamos con visión por computadora y vemos este fenómeno desde la vereda práctica: la tecnología de inteligencia artificial no es un activo abstracto ni un papel financiero, sino una herramienta que entrega valor mientras resuelve problemas reales. Los equipos que hoy procesan imágenes de tránsito, puertos o faenas mineras no valen por su novedad, sino porque siguen haciendo un trabajo útil cada día. Esa es, al final, la única medida de valor que resiste el paso del tiempo.