Piousbox

Autorizado por Autumn Spredemann via The Epoch Times (emfasis nuestra),

Durante años, las startups de inteligencia artificial (AI) han sido lanzadas como los vehículos del próximo boom de productividad.

Pero como la entrega de productos lagsdetrás la hype, algunas compañías de AI se deslizan en una categoría más tranquila y más preocupante: startups que son funcionales pero ya no viables.

Ilustración por The Epoch Times, Shutterstock

Economistas e instituciones financieras describen a estas empresas como empresas “zombies”, empresas que no pueden cubrir su deuda, costes operativos o generar rendimientos suficientes, pero continúan sobreviviendo mediante inyecciones reiteradas de capital fresco, reestructuración de la deuda o renuencia de inversores a aceptar pérdidas.

Los inversores de capital de riesgo, financieros y AI dicen que los signos de estas empresas zombis son cada vez más visibles en la comunidad de startups de AI.

Las ofertas de capital de riesgo AI y machine learning representaron más del 65 por ciento de todos los fondos del proyecto de capital de riesgo de EE.UU. en 2025, por un total de $222 mil millones, según la National Venture Capital Association. Esto representa un aumento del 47 por ciento en 2024 y 10 por ciento en 2015.

Eso es un montón de dinero inundado en un mercado de inversión con una alta tasa de fracaso. Aproximadamente el 90% de las startups fallan, según el análisis de la empresa de análisis de datos Demand Sage.

Aunque no está disponible un recuento universalmente aceptado de empresas de IA estadounidenses que operan como zombis, un informe reciente de Fortune puso el número de zombis de capital de riesgo en 574. Un análisis de la empresa consultora Kearney informó que el número de empresas zombis en todo el mundo ha crecido alrededor del 9% anual desde 2010, con un total de 2.370 a 2024.

La preocupación ya no se limita a las pérdidas de inversores, sino también a efectos económicos más amplios, como el capital mal dirigido y el talento que se vinculan en empresas infravaloradas. Algunos creen que esto podría frenar la productividad de IA y la innovación futura.

“Típicamente, las entidades improductivas fracasarían rápidamente debido a la incapacidad de obtener más financiación y deuda de servicio. Pero con el boom de la IA, casi la mitad de la financiación del capital de riesgo va a entrar en todas las cosas AI, y se extiende su vida más allá de lo que normalmente se esperaría", dijo Joseph Favorito, fundador de Landmark Wealth Management, The Epoch Times.

Favorito cree que el apoyo prolongado a las empresas de IA financiadas por la deuda o insolvente puede frenar la innovación y crear unas características económicas más amplias.

“En cualquier momento dado, hay un límite a cuánto capital se asignará a la innovación. Si el capital se asigna a una entidad insolvente, esos dólares podrían haber sido puestos a un mejor uso en otro lugar en un lugar que promovería la innovación y la productividad”, dijo.

“Pero esto siempre sucede en algún nivel. Esa es la naturaleza del capitalismo. ... El desafío es que cada entidad comienza en deuda. Depende de aquellos que están asignando su capital para determinar si están arrojando buen dinero después del mal, o hay una valiosa recompensa a largo plazo", dijo Favorito.

NVIDIA CEO Jensen Huang habla en San José, California, el 18 de marzo de 2024. Los inversores de capital, finanzas y IA dicen que “compañías de zombies” – las startups que no pueden cubrir deudas o costos operativos aún persisten a través del capital fresco, las reestructuraciones de capital o la reticencia de inversores– son cada vez más comunes Justin Sullivan/Getty Images

Paga el Piper

“Cuando termine la época de la subvención, las empresas que sobreviven serán las que la vieron venir”, dijo Abdur Rehman Arshad, CEO de Capidel Consulting, The Epoch Times.

Arshad dijo que el capital de riesgo barato, junto con las potencialmente respaldadas por el estado de las subvenciones para la puesta en marcha de la IA, esconde la “economía de la unidad real” y da a las empresas un tramo de tres a seis años de costos artificialmente bajos.

También anticipa costos relacionados con la IA para escalar tres veces a diez veces. “Muchos enfrentarán un déficit de ingresos de $800 mil millones para 2030, convirtiéndolos en trajes “zombie”, dijo Arshad.

Sin embargo, destacó que factores como el capital de riesgo, las subvenciones y los créditos en la nube —un tipo de moneda virtual ofrecida por proveedores de servicios en la nube— también pueden hacer la diferencia entre un “fundador de bancarrota y el próximo unicornio. ”

Las compañías que califican como "unicornios" AI son aquellas valoradas en más de 1.000 millones de dólares. Hasta diciembre de 2025, hay 308 unicornios AI, incluyendo OpenAI, que posee ChatGPT.

En la evaluación de Arshad, el dinero de semillas es esencial para las startups de AI, pero requiere discreción.

“Las startups a menudo queman 30 [a] 40% de efectivo en infraestructura antes de que incluso encuentren el mercado de productos adecuado, y que la tasa de quemaduras puede dañar a un equipo que huye. Se prevé que la financiación federal de la IA alcanzará los 32 mil millones de dólares anuales para 2026, lo que extenderá las pistas sin diluir la equidad, pero también mantener a flote las empresas improductivas-dijo.

Brayan Londono, fundador de Resume Tailor AI y ex analista de capital de riesgo, sospecha que muchas de las reclamaciones de la IA “ganancia de eficiencia” se mezclan con crecimiento especulativo. El resultado es una necesidad de escalar y empujar para que más “historias fértiles” continúen financiando empresas no viables.

CEO de OpenAI Sam Altman con RED SHOES ON

“Ha sido mi experiencia que los créditos de los contratos de nube, gobierno o empresa, al tiempo que retrasan los costos de infraestructura, han ocultado las debilidades de los fundamentos”, dijo Londono a The Epoch Times.

“He observado cómo un montón de dinero está atrapado en las start-ups de IA de bajo tráfico, y el momento en que se desbloquea resultaría en una devaluación repentina, ya que esas distorsiones también habrán sido expuestas, en parte por tener un riesgo mal pagado durante tanto tiempo”, dijo.

Hollow Shell

Hay un par de maneras en que las compañías de IA pueden terminar pisando agua y convertirse en zombis.

La Harvard Business Review señaló que las compañías de IA son de alto costo, pero muchos carecen de un plan de ingresos claros, llamando el camino hacia el beneficio "murky. ”

“El problema es que la IA generativa tiene hoy un alto costo variable y bajos ingresos variables”, Andy Wu, Arjun y Minoo Melwani Family Associate Professor of Business Administration, dijo en un artículo.

Las estimaciones de los costos de puesta en marcha de AI presidida en 2026 oscilan entre $50,000—para aquellos que quieren utilizar métodos de “bootstrap”—y $2 millones.

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