Despertar: Cuando el creador de sueños OpenAI empieza a cobrar

OpenAI desde la visión de la Puerta Estelar hasta la realidad de los balances.

Por Ada

Una empresa valorada en miles de millones de dólares quiere pedir unos pocos miles de millones para construir una casa.

El prestamista dice: no prestamos.

La razón es simple: tu modelo de negocio aún no está validado, los analistas predicen que en 2027 podrías agotar el efectivo. ¿Con qué pagarías?

Esto no es un accidente de financiación de alguna startup. Es la verdadera experiencia de OpenAI en 2025.

Según un informe exclusivo de The Information, OpenAI envió ejecutivos a recorrer Estados Unidos en busca de ubicaciones, planeando construir su propio centro de datos y buscando financiación de varios miles de millones para comenzar la construcción. Pero los prestamistas lo rechazaron. Tom’s Hardware cita a analistas que estiman que OpenAI podría agotar su efectivo a mediados de 2027.

Hace un año, Sam Altman estaba junto a la tribuna en la Casa Blanca, anunciando el plan de la Puerta Estelar: 500 mil millones de dólares, cuatro años, junto a SoftBank y Oracle para construir la mayor red de centros de datos de IA del mundo. Trump lo llamó “el mayor proyecto de infraestructura de IA en la historia”.

Un año después, esa empresa conjunta no ha formado un equipo, no ha desarrollado ningún centro de datos, y los tres socios ni siquiera han acordado quién hace qué. OpenAI tampoco puede construir lo que quería.

Así que, OpenAI empezó a hacer cuentas.

El sueño de 500 mil millones, se rompió por “quién lo va a gestionar”

El informe de The Information revela una historia que ha estado pudriéndose tras las luces durante un año entero.

Pocas semanas después de la conferencia en la Casa Blanca, la Puerta Estelar quedó paralizada. Nadie tomó la iniciativa, no hay mecanismo de coordinación. OpenAI, Oracle y SoftBank luchan una y otra vez sobre quién construye, quién gestiona y cómo se reparte el dinero.

OpenAI quería construir su propio centro de datos, esa era su obsesión inicial. La lógica era convincente: alquilar capacidad a largo plazo es muy caro, solo construyéndolo uno mismo se puede tener control total.

Pero los prestamistas no piensan igual.

Una empresa que ha quemado 2.5 mil millones de dólares en medio año y que estima gastar 8.5 mil millones en todo el año, ¿pide unos pocos miles de millones para construir un centro de datos? Los prestamistas no miran tu PPT, miran tu flujo de caja. Y OpenAI estima que, como pronto, en 2029, podrá tener flujo de caja positivo.

Es como si alguien que aún no gana dinero pidiera un préstamo para construir una mansión, y el banco preguntara: ¿con qué lo vas a pagar? Y no supiera qué responder.

El camino de la autoconstrucción quedó bloqueado. OpenAI se vio obligado a volver a la mesa de negociaciones, a seguir hablando con sus socios de la Puerta Estelar.

Pero las negociaciones también fueron difíciles. SoftBank tiene varios grandes proyectos de centros de datos en Texas, y OpenAI quería usar uno de ellos como su primera instalación. SoftBank no aceptó, quería mantener el control. El equipo de OpenAI viajó varias veces a Japón en septiembre y octubre para negociar cara a cara con Masayoshi Son.

El resultado final fue que OpenAI firmó un contrato de arrendamiento a largo plazo, controlando el diseño; SoftBank, a través de su filial SB Energy, sería responsable del desarrollo y la propiedad.

En otras palabras, OpenAI pasó de querer ser el dueño a ser solo arrendatario.

Se evaporaron 800 mil millones de dólares

Si la confusión interna de la Puerta Estelar fue una herida oculta, ahora esta cifra representa una autocrítica pública.

Según CNBC, OpenAI redujo su objetivo de gasto total en capacidad de cómputo antes de 2030 a unos 600 mil millones de dólares, con un cronograma y previsiones de ingresos más claros. Se espera que para 2030 sus ingresos superen los 280 mil millones de dólares, con la mitad en consumo y la otra mitad en empresas.

De 1.4 billones a 600 mil millones, una caída del 57%.

La explicación oficial es: “para vincular mejor el gasto con el crecimiento de los ingresos”.

El significado real es: los inversores ya no están convencidos.

Esa cifra anterior parecía más una lista de sueños; 600 mil millones al menos era un número que se podía modelar. Pero incluso así, para que en 2030 los ingresos superen los 280 mil millones, se necesita un crecimiento compuesto anual superior al 50% durante cinco años consecutivos. ¿Quién puede garantizar eso?

Los ingresos de OpenAI en 2025 fueron 13.1 mil millones de dólares, con un gasto de 8 mil millones. Aún está lejos de ser rentable. La propia compañía estima que no logrará flujo de caja positivo hasta 2029. Antes de eso, las pérdidas acumuladas podrían llegar a 115 mil millones de dólares.

Eso es la voz del despertar.

No es que Altman no quiera gastar 1.4 billones. Es que la realidad le dice: no puedes.

Las cuentas no aguantan el sueño

¿Por qué OpenAI tuvo que pasar de ser el soñador a ser el que hace cuentas? No por un error estratégico, sino porque tres hechos fríos y duros llegaron simultáneamente.

Primero, el ritmo de gasto es mucho más rápido que el de ingreso.

OpenAI reportó en la primera mitad de 2025 ingresos de 4.3 mil millones de dólares, con un gasto de 2.5 mil millones en efectivo. En todo el año, ingresos de 13.1 mil millones y gasto de 8 mil millones. Según documentos de inversores citados por Fortune, la compañía prevé que las pérdidas aumentarán cada año, alcanzando hasta 74 mil millones en 2028, y solo en 2029 o 2030 podría volver a la rentabilidad. Las pérdidas acumuladas podrían llegar a 115 mil millones.

Actualmente, OpenAI gasta diez veces más rápido de lo que gana. Matemáticamente, esa línea se cruzará tarde o temprano, la diferencia es si será en 2029 o si nunca ocurrirá.

Segundo, ¿puede la eficiencia del cómputo compensar la expansión en escala? Aunque la “rentabilidad del cómputo” de OpenAI (ingresos menos costos de operación de modelos) aumentó del 52% en octubre de 2024 al 70% en octubre de 2025. La optimización de algoritmos y el mejor uso del hardware mejoran. Pero cada vez que lanzan modelos más grandes o funciones que consumen más capacidad (como generación de video), esas mejoras de eficiencia se ven erosionadas.

Tercero, la tasa de conversión a pago se estanca.

ChatGPT supera los 900 millones de usuarios activos semanales. Pero, según datos de Incremys, la tasa de conversión a pago es solo del 5%, con más del 95% en la versión gratuita. OpenAI ya prueba anuncios en la versión gratuita. Esto en sí mismo es una señal: cuando empiezas a cobrar por la atención de los usuarios, indica que el límite del modelo de suscripción ya se alcanzó.

Mientras tanto, competidores están captando usuarios con menos inversión. Según Similarweb, la cuota de tráfico global de ChatGPT cayó del 87% a aproximadamente 65% en un año. Google Gemini, con integración predeterminada en Android y en Workspace, subió del 5% al 21%, no por modelos más potentes, sino por distribución. Anthropic con Claude, con solo un 2% de cuota de tráfico, logra la mayor participación de usuarios (34.7 minutos diarios), enfocándose en clientes empresariales de alto valor, y gastando mucho menos que OpenAI.

“ChatGPT creó esta categoría, pero cuando aparecen sustitutos, los usuarios se dispersan”, dice Tom Grant, vicepresidente de investigación en Apptopia.

Y los competidores logran lo mismo con menos dinero. DeepSeek usa modelos open source y costos muy bajos para mover el mercado. Google domina con distribución. Anthropic, con estrategia de enfoque, obtiene clientes de alto valor. Si los modelos de IA tienden a converger en funciones similares, al final quien decide el mercado no será el modelo más potente, sino quien tenga el ecosistema más profundo y costos más bajos.

OpenAI intenta ganar en tres frentes: competencia en modelos, infraestructura y comercialización, pero en la historia ninguna empresa ha logrado triunfar en las tres simultáneamente.

El Plan B de Altman

El sueño se rompió, pero Altman no se detuvo.

Hizo algo que todos los manuales de negocios recomiendan, pero pocos soñadores hacen: abandonar la obsesión y seguir viviendo de manera pragmática.

Renunció a la idea de construir su propio centro de datos. En su lugar, firmó acuerdos masivos fuera del marco de la Puerta Estelar. Contrató un acuerdo de compra de capacidad con Oracle por 30 mil millones al año, profundizó la colaboración con CoreWeave, e incluso buscó complementar con AWS y Google Cloud. Diversificó también la cadena de suministro de chips, incluyendo AMD y la startup Cerebras además de Nvidia.

La CFO de OpenAI, Sarah Friar, dijo públicamente en el Foro de Davos que la compañía está intencionadamente protegiendo su balance a través de socios.

Hace un año, esto sería impensable. Entonces, Altman hablaba de infraestructura por billones de dólares, 10 GW de capacidad, y una IA general que cambiaría el destino humano. Ahora, su CFO habla de “proteger el balance”.

Pero la escala de financiación de OpenAI sigue siendo asombrosa, con una nueva ronda que podría superar los 100 mil millones de dólares. Según Bloomberg, la compañía está cerca de cerrar la primera fase de una nueva ronda de financiación, y la valoración total, incluyendo la inversión, podría superar los 850 mil millones. Se espera que los inversores incluyan a Amazon (que invertiría 50 mil millones), SoftBank (30 mil millones), Nvidia (20 mil millones) y Microsoft.

Pero atención a quiénes son estos inversores: proveedores de chips, plataformas de computación en la nube y estratégicos que exigen usar sus propios servicios. No es una apuesta de capital de riesgo por un sueño, sino una estrategia de cadena de suministro que busca asegurar un cliente grande.

Antes, invertir en OpenAI era como comprar un billete de lotería; ahora, firmar contratos de suministro, y el carácter de la inversión ha cambiado por completo.

La gravedad

Volvamos a la Puerta Estelar.

Hace un año, en el escenario de la conferencia en la Casa Blanca, Sam Altman anunció el plan de 500 mil millones de dólares para la “Puerta Estelar”.

Un año después, esa empresa conjunta está en caos. OpenAI evitó su marco original y firmó un acuerdo independiente con Oracle. No alcanzó los objetivos de capacidad, solo logró 7.5 GW de los 10 GW previstos. La inversión prevista se redujo de 1.4 billones a 600 mil millones.

Pero no es una historia de fracaso. OpenAI no se ha caído, sigue recaudando dinero, creciendo y con más de 900 millones de usuarios.

Pero es una historia de despertar.

De “querer construir el imperio de centros de datos más grande del mundo” a “sobrevivir primero, y luego usar el dinero y la infraestructura de otros para luchar”. De querer ser el dueño a ser solo arrendatario. De soñador a contador.

Frente a los obstáculos en el avance del proyecto “Puerta Estelar”, Elon Musk dejó en X una frase fría: “Hardware is hard.”

Aunque dura, esa frase apunta a una realidad que todos los AI enfrentan: la carrera armamentística en capacidad de cómputo ha llegado a un punto donde la verdadera barrera no es entrenar el modelo más potente, sino tener en físico la infraestructura de gigavatios sin quemarse.

Altman eligió no quemarse. Quizá esa sea la decisión más poco glamorosa, pero la más correcta.

El sueño de los 500 mil millones de dólares en la Puerta Estelar no murió, pero ya no es lo que era hace un año. De una narrativa que cambiaría el destino humano, pasó a ser una hoja de balance que hay que revisar línea por línea.