La apuesta de 665.000 millones de dólares de OpenAI: El coste astronómico de la carrera hacia la IAG

OpenAI ha recalibrado una vez más su telescopio financiero, y la vista se está volviendo cada vez más costosa. La compañía ha revisado su previsión de gasto de efectivo (cash burn) acumulado hasta 2030 a unos asombrosos 665.000 millones de dólares, lo que supone un aumento de aproximadamente 111.000 millones de dólares respecto a las estimaciones anteriores. Este ajuste al alza, impulsado por la espiral de los costes de inferencia y entrenamiento, subraya la brutal realidad económica de la carrera hacia la Inteligencia Artificial General (Artificial General Intelligence).

Para la industria de la IA, esto sirve como una cruda llamada de atención. Mientras que los ingresos están subiendo —según se informa, OpenAI generó 13.100 millones de dólares en 2025, triplicando su rendimiento del año anterior—, el coste de operar modelos de vanguardia está creciendo a un ritmo aún más rápido. La narrativa ha pasado del puro crecimiento a una batalla de alto riesgo por la eficiencia del capital, donde la estrategia de "gastar ahora, obtener beneficios después" se está poniendo a prueba hasta sus límites absolutos.

La nueva realidad financiera

Según documentos internos citados por The Information, la revisión se debe a una combinación de costes de computación superiores a los previstos y a la magnitud de la infraestructura necesaria para entrenar los modelos de próxima generación. La empresa no espera tener un flujo de caja positivo hasta 2030, un plazo que aleja la rentabilidad más de lo que muchos inversores podrían haber anticipado.

Las proyecciones actualizadas pintan un panorama de consumo masivo de capital durante los próximos cinco años. Para poner la cifra de 665.000 millones de dólares en perspectiva, esta supera el PIB de muchas naciones medianas y eclipsa el gasto de capital de los gigantes tecnológicos tradicionales en sus primeros años.

Desglose del gasto de efectivo proyectado

La siguiente tabla resume el drástico cambio en las expectativas financieras de OpenAI, destacando el profundo déficit antes del giro proyectado en 2030.

Datos derivados de las proyecciones financieras internas informadas por The Information. Las cifras representan el gasto de efectivo (cash burn)/flujo anual.

La trampa de la inferencia y la presión sobre los márgenes

Un motor crítico de esta recalibración financiera es el coste de la inferencia —la potencia de cálculo necesaria para ejecutar los modelos cada vez que un usuario envía una consulta. En 2025, los costes de inferencia de OpenAI supuestamente se cuadruplicaron. Este aumento es un arma de doble filo: indica una participación masiva de los usuarios, con usuarios activos semanales (Weekly Active Users, WAU) alcanzando los 910 millones, pero también erosiona la rentabilidad de cada interacción.

El impacto en los márgenes ha sido severo. El margen bruto ajustado de OpenAI cayó en picado al 33% en 2025, quedando significativamente por debajo de su objetivo del 46%. Para ponerlo en contexto, las empresas típicas de software como servicio (Software-as-a-Service, SaaS) suelen presumir de márgenes que superan el 70%. Posteriormente, la empresa ha ajustado sus objetivos de margen a largo plazo, apuntando ahora al 52% o 67% para finales de la década —una clara admisión de que la "economía del software" que tanto gusta a los inversores puede no aplicarse plenamente a los proveedores de modelos fundacionales a corto plazo.

Los costes de entrenamiento son igualmente desalentadores. La empresa proyecta gastar casi 440.000 millones de dólares solo en el entrenamiento de modelos hasta 2030. Esto incluye 32.000 millones de dólares en 2026 y 65.000 millones de dólares en 2027, que irán a parar en gran medida a las arcas de socios como Microsoft, Oracle y NVIDIA para obtener capacidad en la nube y GPUs.

Fuentes de ingresos: más allá de las suscripciones

A pesar del gasto de efectivo, el motor de ingresos de OpenAI está funcionando a toda máquina. La división de consumo sigue siendo la joya de la corona, con una proyección de generar 150.000 millones de dólares para 2030. Sin embargo, la empresa se está diversificando agresivamente:

• Crecimiento empresarial: Se prevé que los ingresos B2B salten de 2.000 millones de dólares en 2025 a 70.000 millones de dólares para 2030.
• Ingresos por API: Se espera que contribuyan con 47.500 millones de dólares.
• Ambiciones de hardware: OpenAI apuesta por nuevos formatos, anticipando sus primeros ingresos por hardware en 2026 (100 millones de dólares), escalando a 15.000 millones de dólares para 2030.

Esta diversificación es esencial. Depender únicamente de suscripciones de 20 dólares al mes es insuficiente para cubrir el gasto de capital requerido para clústeres de cientos de miles de GPUs H100 (y de futuras generaciones).

El panorama competitivo: El camino más eficiente de Anthropic

La previsión revisada sitúa a OpenAI en una posición precaria en relación con sus competidores. Anthropic, su principal rival fundado por antiguos investigadores de OpenAI, supuestamente tiene como objetivo alcanzar el punto de equilibrio (breakeven) ya en 2028. Si Anthropic puede lograr un rendimiento de modelo comparable con una estructura de costes más sostenible, podría desafiar el dominio de OpenAI no solo en tecnología, sino también en atractivo para la inversión.

OpenAI está negociando actualmente una ronda de financiación que supera los 100.000 millones de dólares con una valoración de aproximadamente 750.000 millones de dólares. Aunque los patrocinadores como SoftBank y Microsoft parecen comprometidos, el prolongado plazo hacia la rentabilidad aumenta la presión sobre Sam Altman y su equipo para ofrecer capacidades de IA de "nivel divino" (God-level) que justifiquen el gasto.

Conclusión: El camino de alto riesgo hacia 2030

La decisión de OpenAI de elevar su previsión de gasto de efectivo en 111.000 millones de dólares es una declaración de intenciones. Indica que la empresa no ve la era actual como un momento para consolidarse, sino como una ventana para capturar agresivamente el futuro de la computación, sin importar el coste.

Para el ecosistema de la IA en general, esto plantea preguntas fundamentales sobre la sostenibilidad. Si el líder del mercado requiere casi tres cuartos de billón de dólares para alcanzar un flujo de caja positivo, la barrera de entrada para nuevas empresas de modelos fundacionales se ha vuelto, posiblemente, insuperable. La industria está siendo testigo de una consolidación en la que solo aquellos con acceso a capital de nivel soberano pueden permitirse seguir en el juego.

A medida que miramos hacia 2030, el éxito de esta apuesta dependerá de dos factores: si se puede alcanzar la Inteligencia Artificial General (Artificial General Intelligence) y si esta puede generar valor más rápido de lo que los hornos de la inferencia pueden consumir el efectivo.