El Memo de OpenAI que Acusa a Anthropic de Inflar Ingresos en Miles de Millones

¿Qué pasa cuando dos empresas que prometen organizar tu trabajo, escribir código y acelerar tareas de oficina empiezan a discutir como si pelearan por el tablero eléctrico de la casa? Ahí, de golpe, la inteligencia artificial deja de parecer abstracta y muestra su costado más humano: poder, dinero y control.

Eso es lo que revela un memo interno filtrado de cuatro páginas firmado por Denise Dresser, directora de ingresos de OpenAI. El documento apunta directamente contra Anthropic en tres frentes: finanzas, capacidad técnica y estrategia de negocio, justo cuando ambas firmas se preparan para una posible salida a bolsa.

Según Dresser, Anthropic construyó su narrativa alrededor del miedo, la restricción y la idea de que una élite debe controlar el desarrollo de la IA. OpenAI, en cambio, se presenta como la compañía que busca democratizar el acceso y convertir esa tecnología en una pieza clave de productividad para millones de usuarios.

La acusación más concreta está en los números. Dresser afirma que Anthropic infla su run rate (ingreso anualizado estimado) de 30.000 millones de dólares en unos 8.000 millones, porque contabilizaría en bruto los ingresos compartidos con Amazon y Google.

OpenAI dice que usa un criterio distinto con Microsoft: reporta esos ingresos en neto, es decir, después de descontar la parte que no le corresponde. La clave no es solo cuánto entra, sino cómo se cuenta, y ese engranaje importa mucho cuando una empresa quiere seducir inversores antes de tocar la campana de Wall Street.

La analogía más simple es la de un consorcio. Si un edificio cobra expensas y luego debe repartir una parte entre mantenimiento, seguridad y administración, no puede presentar toda esa caja como ganancia propia. El memo de OpenAI sugiere que Anthropic estaría mostrando el tanque lleno sin aclarar cuánta nafta realmente le pertenece.

El cableado de una pelea que ya es pública

Luego aparece el frente técnico. Dresser sostiene que Anthropic no invirtió a tiempo en capacidad de computación, es decir, en la potencia de chips y servidores que permite que un sistema responda rápido y con fiabilidad. Según ese argumento, OpenAI vio antes el problema y movió primero ese interruptor.

Sin embargo, el propio artículo advierte que esa parte no está respaldada por datos externos. Es un punto importante, porque separa el hallazgo verificable de lo que parece más bien un documento de motivación interna.

OpenAI también reconoce una ventaja de su rival. Anthropic logró una adopción temprana entre programadores gracias a su foco en desarrolladores, una puerta de entrada muy valiosa en este mercado. Pero Dresser advierte que apostar a un solo producto puede ser un riesgo si la competencia se convierte en una guerra de plataformas completas.

Ahí aparecen dos nombres internos: Spud, orientado al trabajo profesional en la capa de modelos, y Frontier, pensado para agentes empresariales, sistemas que ejecutan tareas más complejas con cierta autonomía. La señal es clara: OpenAI no quiere vender solo una herramienta, sino el tablero completo.

Seguridad, velocidad y una oportunidad de mercado

La tensión no es nueva. Sam Altman ya había descrito a Anthropic como una compañía de productos caros para clientes adinerados, y un evento reciente en India, donde Altman y Dario Amodei evitaron darse la mano, dejó a la vista que la rivalidad ya no se disimula.

Del otro lado, Anthropic viene reforzando su perfil prudente. De hecho, tomó recientemente una decisión conservadora al no lanzar un modelo propio por considerar que implicaba un riesgo real de seguridad. Ese movimiento valida, al menos en parte, que su cultura prioriza el freno antes que la aceleración.

Para el usuario común, esta pelea revela algo más profundo. La IA no solo compite por ser más inteligente, sino por decidir qué interruptor se enciende primero: el de la seguridad o el de la velocidad. Y esa elección puede cambiar desde el precio de una herramienta hasta la confianza con la que se usa en el trabajo diario.

La pieza clave, al final, no está solo en los modelos ni en los balances. Está en quién logra construir una central robusta sin cerrar la puerta, porque en esta carrera el futuro no se juega únicamente en el laboratorio, sino también en la oficina y sobre la mesa de cada usuario.

Sofía Sicilia

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.