Uber agotó todo su presupuesto anual de IA en cuatro meses. La empresa implementó Claude Code de Anthropic para aproximadamente 5,000 ingenieros en diciembre de 2025, y para abril de 2026, el dinero asignado para herramientas de IA como Claude Code y Cursor se había agotado.
El detalle: ni siquiera están seguros de que haya sido un gasto adecuado.
Los números son asombrosos, los resultados no lo son
Para la primavera de 2026, el 95% de los ingenieros utilizaban herramientas de IA mensualmente. Alrededor del 70% de los commits de código eran impulsados por IA. El uso de funciones de IA agente aumentó del 32% en febrero al 84% en marzo de 2026.
El COO de Uber, Andrew Macdonald, lo dijo claramente en una entrevista de mayo de 2026 con Rapid Response.
Ese enlace aún no está, ¿verdad? Creo que quizás implícitamente hay más cosas que se están lanzando, pero es muy difícil trazar una línea entre una de esas estadísticas y: “Bien, ahora realmente estamos produciendo un 25 por ciento más de funciones útiles para el consumidor.”
Los costos mensuales de la API por ingeniero variaron entre $500 y $2,000. El gasto total de Uber en I+D alcanzó $3,4 mil millones en 2025, lo que representa un aumento del 9% interanual. El presupuesto de IA para 2026 estaba destinado a durar doce meses. Duró cuatro.
La contabilidad interna
Las divulgaciones de Praveen Neppalli Naga, CTO, en abril de 2026 supuestamente desencadenaron una revisión interna del gasto en IA en la empresa. La pregunta sobre la mesa era incómoda pero necesaria: ¿debería Uber continuar aumentando las inversiones en IA o debería comenzar a reevaluar la plantilla en función de estos costos?
Un dato particularmente llamativo: el 11% de las actualizaciones en tiempo real del backend se estaban ejecutando mediante agentes de IA sin supervisión humana.
Uber no es la única que ha chocado con este muro. Se informa que Microsoft ha impuesto restricciones al uso de Claude debido al aumento de los gastos.
Qué significa esto para los inversores que siguen IA y cripto
El problema central que Uber acaba de exponer es que la fijación variable de precios de los tokens crea pesadillas presupuestarias para las empresas. Esta dinámica tiene implicaciones directas en la demanda de capacidad computacional relacionada con la IA, precisamente donde se posicionan varios proyectos nativos de cripto.
Las redes de cómputo descentralizadas como Akash, Render e io.net se han presentado como alternativas más económicas a los proveedores de infraestructura de IA centralizados. Los proyectos de criptomoneda más expuestos son aquellos cuyas valoraciones están implícitamente vinculadas a la suposición de que la demanda empresarial de IA crecerá exponencial e indefinidamente. Uber demostró que la demanda puede crecer exponencialmente mientras los presupuestos colapsan en un plazo mucho más corto.