¿Es OpenAI una Burbuja especulativa?

El auge de la inteligencia artificial generativa, ejemplificado por OpenAI y su ChatGPT, ha despertado tanto entusiasmo inversor como recelo entre analistas. Algunos datos recientes sugieren que podría estar gestándose una burbuja financiera en torno a OpenAI: levantamientos de capital gigantes condicionados a cambios estructurales, un modelo de negocio donde cada usuario genera pérdidas, costes operativos desbocados y paralelismos inquietantes con burbujas tecnológicas previas. Analicemos la situación con los datos que tenemos.

Inversiones masivas con condiciones riesgosas

OpenAI ha protagonizado rondas de financiación sin precedentes, pero no todo ese dinero está realmente en caja. En marzo de 2025 se anunció un colosal aporte de $40.000 millones, liderado por SoftBank, lo que la convirtió en la mayor recaudación privada de la historia tecnológica. Sin embargo, gran parte de esa suma está condicionada: según Reuters, OpenAI debe transformarse en una empresa con ánimo de lucro antes de fin de 2025 para asegurar la totalidad de los fondos. SoftBank solo desembolsó $10.000 millones inicialmente, reservándose el derecho a recortar la inversión a $20.000 millones si OpenAI no completa su transición a for-profit a tiempo. En otras palabras, $30.000 millones de la ronda están en el aire hasta que la empresa cambie su estatus legal. Este acuerdo refleja la presión por demostrar un modelo de negocio sostenible pronto: los inversores imponen cláusulas para protegerse en caso de que OpenAI no logre justificar su altísima valoración (unos $300.000 millones post-money) con resultados comerciales sólidos.

Además, los propios términos de financiación evidencian fragilidad. Documentos de SoftBank revelan que la firma tuvo que endeudarse para aportar su tramo: pidió préstamos por hasta $10.000 millones (por ejemplo, a Mizuho Bank) para financiar la inversión en OpenAI. SoftBank incluso planea sindicarse con otros fondos para repartir el riesgo. Que un inversor de ese calibre recurra a deuda para cerrar el trato sugiere que mantener el flujo de capital hacia OpenAI requiere apalancamiento y maniobras financieras poco usuales. En conjunto, la financiación de OpenAI se sostiene en expectativas a futuro y en la indulgencia de sus patrocinadores, más que en desempeño económico presente.

Crecimiento de usuarios, pero sin rentabilidad

OpenAI ha logrado expandir enormemente su base de usuarios de pago, mas esto no se traduce en beneficios debido a costos unitarios demasiado altos. A inicios de 2025 la plataforma ChatGPT superó los 20 millones de suscriptores de pago, un salto de 4,5 millones respecto a finales de 2024. Con el plan básico a $20 dólares mensuales, esa cifra implicaría ingresos recurrentes de al menos $415 millones al mes (unos $5.000 millones anuales) solo por suscripciones personales. Sumando planes corporativos y un nuevo plan “Pro” de $200 mensuales lanzado a finales de 2024, la compañía proyecta alcanzar $12.700 millones de ingresos en 2025, casi el triple que el año anterior.

Paradójicamente, cada usuario le cuesta más dinero del que paga a la empresa. El propio CEO Sam Altman reconoció en enero de 2025 que incluso la suscripción ChatGPT Pro de $200 al mes resulta deficitaria, porque los usuarios intensivos consumen más recursos de los previstos. “Pensé que ganaríamos algo de dinero”, admitió Altman sobre este plan premium, pero la realidad es que OpenAI pierde dinero incluso con sus clientes de mayor pago .

Esto confirma un problema estructural: cada consulta o respuesta generada por la IA conlleva un coste computacional significativo, de modo que tanto los usuarios gratuitos como los de pago generan pérdidas netas. De hecho, analistas estiman que OpenAI “pierde dinero en cada cliente de ChatGPT, sea gratuito o de pago”. En 2024, pese a ingresar alrededor de $4.000 millones, se calcula que la empresa perdió en torno a $5.000 millones ese año, evidenciando una falta de rentabilidad básica.

Este fenómeno apunta a que OpenAI carece de unit economics saludables. No ocurre como en un negocio de software tradicional donde añadir usuarios casi no incrementa los costes. En los grandes modelos de IA, cada usuario adicional supone ejecutar complejos cálculos en costosas GPU, elevando la factura eléctrica y de hardware. “Los productos de IA generativa no escalan como el software tradicional: mientras más usuarios consiguen, más caro resulta operar el servicio porque sus modelos son muy intensivos en cómputo” señala el analista Ed Zitron. Un usuario extra en Instagram o Google apenas añade costo marginal, pero un usuario extra de ChatGPT sí consume recursos significativos de centro de datos.

Así, la eficiencia no mejora con la escala de usuarios; al contrario, la popularidad dispara el consumo computacional y los gastos crecen más rápido que los ingresos por suscripciones. Esto configura un modelo de negocio inherentemente ineficiente, donde el éxito de uso agrava las pérdidas en vez de mitigarlas.

Costes de computación fuera de control

Buena parte de la insostenibilidad financiera proviene de los astronómicos costes de infraestructura para entrenar y ejecutar los modelos de IA. Las cifras internas sugeridas son difíciles de asimilar. En 2024 OpenAI gastó unos $5.000 millones en cómputo en la nube (principalmente a través de Azure, de Microsoft) solo para servir inferencias de sus modelos y unos $3.000 millones adicionales entrenando nuevos modelos. Es decir, de cada dólar ingresado, más de uno se fue únicamente en costos de computación, sin contar salarios, ni otros gastos operativos. Y lejos de estabilizarse, estas facturas están creciendo exponencialmente: según reportes, OpenAI planea gastar $13.000 millones en servicios de cómputo de Microsoft en 2025. Esto supone casi triplicar el gasto computacional respecto a 2024, un salto asombroso que refleja las necesidades de ampliar capacidad para atender a más usuarios y modelos más complejos. Aun anticipando optimizaciones, la empresa sigue esperando pagar alrededor de $13.000 millones a Azure este año, cifra que prácticamente consume todo su ingreso proyectado.

Estas proyecciones han llevado a estimaciones estremecedoras sobre la quema de dinero a futuro. OpenAI podría necesitar del orden de $40.000 millones anuales en financiamiento sostenido para seguir operando si mantiene este ritmo de pérdidas. Zitron argumenta que la compañía “quema tanto dinero que necesita recaudar al menos $40.000 millones cada año a perpetuidad” (@edzitron.com on Bluesky). Aún alcanzando los $12,7 mil millones de ingresos planificados para 2025, OpenAI perdería alrededor de $14.000 millones ese año, según este análisis, por lo que tendría que cubrir ese enorme déficit con más capital externo. En cinco años, de 2025 a 2029, el agujero acumulado podría fácilmente superar los $200.000 millones si no hay un cambio radical en la economía del negocio. Estas cifras implican que la viabilidad de OpenAI depende de una inyección constante de capital a escala colosal, algo insólito incluso en la industria tecnológica.

Dependencia de proveedores e infraestructura incierta

Otro factor que alimenta las dudas es la compleja red de proveedores de hardware y la infraestructura que OpenAI necesita para funcionar, la cual presenta sus propios riesgos financieros. Inicialmente, OpenAI se apoyó casi por completo en Microsoft para su infraestructura en la nube: Azure provee los centros de datos y GPU que ejecutan ChatGPT y entrenan modelos, a cambio de una tajada de los ingresos de OpenAI y acuerdos preferentes. Sin embargo, recientemente Microsoft ha mostrado señales de repliegue en su apoyo infraestructural. En 2023 Microsoft tenía una opción para ampliar en casi $12.000 millones su capacidad de centro de datos dedicada a IA (a través del proveedor especializado CoreWeave), pero decidió no ejercer esa opción .

Un informe de TD Cowen indicó que Microsoft se echó atrás en más de 1 gigavatio de expansión de centros de datos planificada – una cantidad enorme de capacidad que ya no proveerá. Esto fue interpretado como que Microsoft, tras invertir miles de millones y ver la magnitud de los costes, ha optado por no seguir aumentando su exposición. En consecuencia, OpenAI tuvo que buscar por su cuenta dicha infraestructura adicional, firmando un contrato de $12.900 millones en cinco años con CoreWeave (proveedor de nube GPU) para asegurarse potencia extra a partir de 2025.

La apuesta por CoreWeave trae consigo sus propios problemas. Esta startup se dedica a ofrecer potencia de cómputo con GPU de NVIDIA a terceros (como OpenAI), pero su situación financiera es precaria. CoreWeave perdió $863 millones en 2024 pese a ingresos de $1.900 millones, y depende de un crecimiento “explosivo” del sector para justificar sus enormes inversiones en hardware. De hecho, más del 60% de su facturación proviene de Microsoft/OpenAI, lo que la vuelve extremadamente vulnerable. Además, NVIDIA es a la vez su principal proveedor y accionista, otorgándole acceso prioritario a sus últimos chips gráficos. Esta dependencia extrema de NVIDIA subraya la fragilidad del ecosistema: cualquier problema en la cadena de suministro de GPUs impactaría tanto a CoreWeave como, por extensión, a OpenAI. Para colmo, se reportó que Microsoft llegó a cancelar ciertos servicios contratados a CoreWeave por demoras en la entrega (si bien la startup lo negó públicamente), revelando posibles cuellos de botella en la construcción de nuevos centros de datos. En suma, OpenAI se apoya en un proveedor con pérdidas millonarias y cargado de deudas, en un contexto donde hasta su aliado Microsoft ha preferido no seguir ampliando infraestructura dedicada. Esto dibuja un panorama operativo lleno de incertidumbres, donde fallos de terceros (retrasos, sobrecostes, falta de hardware) podrían golpear a OpenAI justo cuando más necesita escalar.

Voces críticas: ¿un modelo insostenible?

Diversos analistas y expertos del sector tecnológico han alzado la voz advirtiendo que el modelo financiero de OpenAI y similares es insostenible y recuerda a episodios especulativos del pasado. El columnista Ed Zitron, uno de los críticos más francos, sostiene que OpenAI no es realmente un negocio, sino un sumidero de capital riesgo. En su análisis, destaca que la empresa carece de los elementos básicos de un boom tecnológico sostenible: “la IA generativa no tiene la unidad económica básica, el encaje producto-mercado ni la penetración de mercado asociadas a un auge de software significativo”. En otras palabras, falta un modelo claro para convertir la popularidad de la IA en ganancias sostenibles. Zitron subraya que incluso la compañía líder (OpenAI) “no tiene forma de dejar de quemar dinero” continuamente bajo las condiciones actuales. De hecho, describe a OpenAI como el único jugador realmente destacado de esta industria incipiente, pero «definitivamente no un negocio real» en términos de viabilidad económica.

Otros expertos han hecho eco de estas preocupaciones. El filósofo y comentarista tecnológico Luciano Floridi comparó la actual euforia por la IA con el hype del boom puntocom a fines de los 90 o el furor por las criptomonedas más recientemente. En todos estos casos, se inflaron expectativas de cambios revolucionarios que no se correspondían con los fundamentos financieros de las empresas, llevando a burbujas especulativas. Observadores en medios financieros también advierten paralelismos: empresas con valoraciones altísimas basadas en el potencial de la IA, pero que podrían no sostener ese valor si los costos siguen superando a los ingresos. Como señaló Erik Gordon, profesor de negocios en la Universidad de Michigan, “muchas empresas dot-com que impulsaron el cambio de internet quebraron en el intento; muchas empresas de IA que lideran un cambio igual de grande también quebrarán o perderán la mitad de su valor” . La lección es que, incluso si la IA transformará el mundo a largo plazo, no todas las empresas pioneras sobrevivirán al camino – especialmente si sus modelos financieros son tan débiles como sugieren las cifras de OpenAI.

Paralelismos con las burbujas puntocom y cripto

La preocupación de fondo es que estemos viviendo una burbuja tecnológica similar a las anteriores, donde las inversiones se disparan por expectativas futuristas más que por rendimientos reales presentes. En la burbuja puntocom (1997-2000), decenas de startups de Internet alcanzaron valoraciones estratosféricas sin lograr beneficios, y el mercado colapsó cuando se acabó la paciencia de los inversores. Sin embargo, aquella fiebre dejó infraestructura útil (redes de fibra óptica, bases de usuarios en la red) que luego fue aprovechada por la siguiente generación de compañías ya sustentables. De modo parecido, la burbuja cripto de 2016-2021 vio subir el precio de activos digitales y empresas blockchain a niveles descomunales antes de desplomarse, aunque legó ciertos avances en tecnología de cadenas de bloques.

La IA generativa en 2023-2025 presenta rasgos comparables: una innovación real y prometedora (modelos capaces de generar texto, imágenes, código) que ha encendido la imaginación popular, pero unos modelos de negocio aún inmaduros y una avalancha de capital especulativo que podría no recuperarse. Como en las burbujas previas, hay un pequeño número de grandes ganadores indirectos – por ejemplo NVIDIA, cuyo valor de mercado se multiplicó gracias a la demanda de chips para IA – mientras que la mayoría de proyectos directos de IA están lejos de ser rentables. Los grandes fondos de inversión y Big Tech (Microsoft, Alphabet, etc.) han invertido sumas enormes en esta carrera, similar a cómo los gigantes de telecomunicaciones invirtieron en Internet en 1999. Si la burbuja revienta, el golpe podría ser significativo dado el nivel de capital involucrado actualmente.

No obstante, también hay diferencias: en el caso de la IA, las empresas líderes tienen bolsillos más profundos (muchos son gigantes establecidos) y podrían aguantar pérdidas por más tiempo que las dot-com de antaño. Eso podría prolongar el ciclo antes de cualquier ajuste drástico. Aún así, la lógica económica no puede ignorarse indefinidamente. Si una compañía como OpenAI sigue costando decenas de miles de millones más de lo que gana, eventualmente deberá reducir gastos, aumentar precios, encontrar nuevas fuentes de ingresos o enfrentar la corrección de su valuación. En la historia de la tecnología, ninguna empresa ha podido operar con pérdidas perpetuas a esta escala sin consecuencias.

Datos financieros clave de OpenAI

Para visualizar mejor la situación, la siguiente tabla resume datos financieros destacados de OpenAI conocidos hasta 2025, contrastando inversiones recibidas, ingresos, gastos y compromisos:

Nota: mm = mil millones (en escala corta, billion en inglés).

Como se aprecia, los ingresos actuales quedan muy por debajo de los gastos operativos. OpenAI se sostiene gracias a la confianza de sus financiadores en un crecimiento futuro extraordinario (se habla de alcanzar ~$13 mil millones de ingresos en 2025 frente a $4 mil millones en 2024). Mientras tanto, los compromisos de gasto en computación y datos (Azure, CoreWeave, construcción de centros “Stargate”) suman decenas de miles de millones a varios años vista, creando una pesada carga fija. El panorama se complica si consideramos que incluso los proveedores clave enfrentan sus propias pérdidas y deudas, trasladando el riesgo de colapso en cascada.

Solución: Romper la tendencia de costes crecientes

El panorama pintado por estas cifras y análisis críticos sugiere que existe una desconexión preocupante entre la valoración eufórica de OpenAI y la realidad de su negocio. La empresa ha logrado hitos técnicos impresionantes y un crecimiento de usuarios sin precedentes, pero a un coste financiero enorme y con un modelo de ingresos insuficiente para cubrirlo. Dependiendo de a quién se escuche, esto podría ser la antesala de una corrección dolorosa (si la burbuja estalla y los inversores retiran su apoyo) o simplemente una fase temprana de inversión intensa antes de alcanzar estabilidad (si se descubren nuevas vías de monetización o se reducen drásticamente los costes unitarios).

El tono crítico de muchos observadores sugiere inclinarse más hacia lo primero: ven en OpenAI y la IA generativa un síndrome de “crecer a toda costa” similar al de las puntocom, donde la promesa de revolucionar mercados justificaba quemar dinero indefinidamente… hasta que dejó de hacerlo. Salvo que OpenAI logre romper la tendencia de costes crecientes (por ejemplo, mediante avances en eficiencia de hardware/softwares o limitando el uso gratuito) y convertir su liderazgo tecnológico en ganancias reales, el riesgo de que esta burbuja de IA se desinfle es alto. La historia de la tecnología muestra que las revoluciones sí ocurren, pero no siempre benefician a las primeras empresas en encabezar la hype. OpenAI enfrenta el desafío de demostrar que su imperio de inteligencia artificial puede sostenerse económicamente, o de lo contrario podría terminar siendo recordada como el emblema de una burbuja de IA que estalló.

Daniel Pajuelo es ingeniero informático y SEO Senior, actualmente trabajando en Guruwalk. En su blog personal escribe sobre Inteligencia Artificial, SEO, Vibe Coding, Blockchain... Ver más