La inteligencia artificial generativa vive un ciclo de inversión sin precedentes. OpenAI —impulsora de ChatGPT— concentra gran parte del capital, pero también de las dudas: financiación condicionada, costes de cómputo que no dejan de crecer, dependencia de proveedores críticos y unit economics discutibles. Actualizamos los datos y el contexto para entender si hay riesgo de burbuja… y qué tendría que ocurrir para evitarla.
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Inversiones masivas con condiciones exigentes
En marzo–abril de 2025 se anunció una ronda de hasta $40.000 millones liderada por SoftBank que valora a OpenAI en unos $300.000 millones. El acuerdo incluye $10.000 millones iniciales y otros $30.000 millones condicionados a que OpenAI complete su transición a una estructura plenamente for‑profit antes de fin de 2025. Si no lo logra, el tramo podría reducirse, algo que subraya la presión por demostrar viabilidad económica a corto plazo.
El origen del dinero también importa: SoftBank financia parte del desembolso con deuda —por ejemplo, préstamos de Mizuho Bank— y ha estudiado más apalancamiento para ampliar la apuesta, lo que añade fragilidad al esquema de financiación. En paralelo, el macroproyecto de centros de datos Stargate prevé compromisos iniciales de ~$19.000 millones por parte de OpenAI y otros ~$19.000 millones de SoftBank, dentro de un plan plurianual de inversión muy superior.
Crecimiento de usuarios, monetización y límites
En abril de 2025, ChatGPT superó los 20 millones de suscriptores de pago. Con un plan básico de $20/mes, eso equivale —en cálculo grueso— a $415 millones al mes solo por suscripciones individuales; la cifra no incluye planes corporativos ni ofertas avanzadas.
Aun así, la monetización tiene techos operativos. El plan “ChatGPT Pro” de $200/mes —pensado para usuarios intensivos— no cubre costes según reconoció Sam Altman en enero de 2025: los heavy users consumen más cómputo del previsto. OpenAI explora vías complementarias (mayor empuje B2B, cobro por uso de API, y hasta publicidad en ChatGPT en pruebas) para diversificar ingresos, pero el reto de fondo sigue siendo el mismo: el coste marginal por uso.
Costes de computación: la variable que manda
La economía de la IA generativa depende de dos partidas: entrenamiento e inferencia. La segunda —ejecutar el modelo cada vez que un usuario pregunta— es la que más presiona el margen en el día a día. En 2025, documentos analizados por prensa y analistas independientes sugieren que OpenAI gastó en 2024 ~$3.800 millones en inferencia y ~$8.650 millones entre enero y septiembre de 2025, cifras que encajan con el patrón de costes al alza citado por críticos como Ed Zitron.
Con ese telón de fondo, la compañía proyectó $12.700 millones de ingresos en 2025 y a mitad de año comunicó un run rate anual de ~$10.000 millones, acelerando frente a 2024 pero todavía con la espada de Damocles de los costes recurrentes (Bloomberg/Reuters). La conclusión operativa no cambia: si el coste por token servido no cae de forma sostenida —vía modelos más eficientes, hardware propio/optimizado o precios dinámicos— la rentabilidad seguirá resistiéndose.
Dependencia de proveedores e infraestructura
OpenAI ha diversificado su cómputo. Microsoft Azure sigue siendo pilar, pero el acuerdo se flexibilizó para permitir capacidad adicional con Oracle y proveedores especializados como CoreWeave, además del proyecto Stargate. En marzo de 2025, OpenAI firmó con CoreWeave un contrato de hasta $11.900 millones a cinco años para asegurar GPU e infraestructura.
La relación entre hyperscalers y proveedores GPU no está exenta de tensiones. Informes de marzo de 2025 apuntaron a que Microsoft no ejerció una opción cercana a $12.000 millones para ampliar capacidad con CoreWeave y retiró algunos acuerdos por retrasos de entrega; CoreWeave lo negó públicamente y mantuvo contratos en vigor. Además, el S‑1 de CoreWeave mostró $1.900 millones de ingresos y $863 millones de pérdida neta en 2024 —crecimiento brutal con finanzas aún tensas (SEC).
Voces críticas y dudas sobre la sostenibilidad
Una corriente de analistas sostiene que, a día de hoy, la IA generativa tiene unit economics frágiles. Entre ellos, Ed Zitron argumenta que OpenAI “pierde dinero en cada usuario” y que el sector no escala como el software clásico (más uso implica más GPU, electricidad y depreciación), por lo que necesita capital externo de forma continuada. Son opiniones, pero ayudan a entender el principal riesgo: que la demanda crezca más rápido que la eficiencia.
Otros observadores —desde académicos como Luciano Floridi hasta analistas del mercado— trazan paralelismos con otros booms tecnológicos: expectativas desmedidas, capital abundante y fundamentos financieros por madurar. El consenso mínimo: la tecnología puede ser transformadora y, aun así, no todas las empresas líderes capturan el valor si su estructura de costes no acompaña.
Paralelismos con puntocom y cripto (y diferencias)
Como en las puntocom y la fiebre cripto, hoy vemos valoraciones altísimas apoyadas en promesas futuras y una carrera por captar capital. La diferencia respecto a 1999 es que los actores tienen bolsillos más profundos (Big Tech y fondos soberanos), lo que puede prolongar la fase de inversión antes de cualquier ajuste. Aun así, la aritmética manda: si el coste por servir IA no cae en picado o los precios no suben, llegará la corrección.
Datos financieros clave de OpenAI (2024–2025)
Resumen de magnitudes reportadas o estimadas públicamente entre 2024 y 2025 (fuentes indicativas en la tercera columna):
| Métrica | Valor (USD) | Fuente / referencia |
|---|---|---|
| Valoración post-money (2025) | ~$300.000 millones | Ronda liderada por SoftBank (2025) |
| Financiación anunciada (2025) | Hasta $40.000 millones | Reuters |
| Desembolso inicial asegurado | $10.000 millones | Reuters |
| Tramo condicional | $30.000 millones (sujeto a transición for‑profit antes de 2026) | Reuters |
| Inversión de Microsoft (2023) | $10.000 millones | – |
| Usuarios de pago (abr 2025) | 20 millones+ | The Verge |
| Ingresos mensuales por suscripciones (abr 2025) | ~$415 millones | The Verge |
| Ingresos estimados 2024 | ~$4.000 millones | The Information |
| Pérdida neta estimada 2024 | ~$5.000 millones | The Information |
| Ingresos proyectados 2025 | $12.700 millones | Bloomberg |
| Run rate anual comunicado (jun 2025) | ~$10.000 millones | Reuters |
| Gasto en inferencia 2024 (estimado) | ~$3.800 millones | Análisis público (Zitron/TechCrunch) |
| Gasto en inferencia 2025 (ene–sep, estimado) | ~$8.650 millones | Análisis público (Zitron/TechCrunch) |
| Contrato 5 años con CoreWeave | Hasta $11.900 millones (2025–2030) | Reuters / PR de CoreWeave |
| Resultados CoreWeave 2024 | $1.900 millones ingresos / $863 millones pérdida | S‑1 CoreWeave (SEC) |
| Compromisos iniciales en proyecto “Stargate” | ~$19.000 millones (OpenAI) + ~$19.000 millones (SoftBank) | Reuters / The Information |
Nota: “mm” = miles de millones (escala corta).
El cuadro deja dos ideas claras: los ingresos crecen deprisa, pero los costes de servir modelo (inferencia) se comen buena parte del margen, y la compañía mantiene compromisos de cómputo multianuales con varios proveedores. El proyecto Stargate añade CAPEX masivo y complejidad operativa, con cronogramas y financiación que pueden moverse en función del mercado y la cadena de suministro.
Conclusión: Cómo romper la inercia de costes
El relato de “burbuja o no” se decide en la microeconomía del producto. Para que OpenAI (y la IA generativa en general) cuadre números a escala, deben alinearse varias palancas:
1) Eficiencia radical por token (modelos más compactos, distillation, caching agresivo, aceleradores especializados) y precios/planes dinámicos que internalicen el uso intensivo.
2) Mix de ingresos menos dependiente del “flat fee” de suscripción: más API por consumo, B2B/Enterprise y nuevas líneas (por ejemplo, publicidad con control estricto de experiencia).
3) Menos fricción infra: contratos diversificados pero con capacidad garantizada y menores cuellos de botella.
4) Disciplina de producto: limitar el uso gratuito cuando destruya valor y priorizar casos de negocio con ROI claro.
Si esas variables mejoran, el ciclo de inversión actual parecerá la antesala de una industria sostenible. Si no, veremos una corrección: menos proyectos, valoraciones a la baja y consolidación. Para evaluar la trayectoria sin ruido, sigue de cerca cinco métricas: coste de inferencia por 1M tokens, margen bruto, ARPU por segmento, penetración B2B (logos y expansion) y capex comprometido frente a ingresos. Ahí se sabrá si la promesa tecnológica se convierte en negocio.
