Por Qué OpenAI No Será Rentable Hasta 2030 Según Documentos Financieros

¿Alguna vez usaste una IA en segundos, como si encendieras una luz, sin pensar en todo lo que hay detrás del interruptor? Esa sensación de respuesta inmediata es cómoda para el usuario, pero también es la pieza clave de un problema mucho más caro de lo que parece.

Eso es lo que revela un informe de The Wall Street Journal sobre OpenAI y Anthropic, dos de las empresas centrales de la inteligencia artificial. Ambas ultiman detalles para salir a bolsa hacia finales de 2026, en medio de un crecimiento fuerte de ingresos y, al mismo tiempo, de gastos sin precedentes.

OpenAI y Anthropic ingresan más, sobre todo gracias a clientes comerciales, pero el desarrollo y el uso diario de modelos como ChatGPT o Claude siguen consumiendo una parte enorme de ese dinero. La clave está en dos mecanismos distintos. Uno es el entrenamiento, el proceso de construir un modelo desde cero. El otro es la inferencia, es decir, el costo de responder cada consulta que hace un usuario.

En la IA para entrenar un modelo exige inversiones gigantes en infraestructura, chips y energía. Y después, mantenerlo operativo para millones de pedidos diarios implica una factura constante, como si cada mensaje a ChatGPT o Claude prendiera una pequeña central eléctrica durante unos segundos.

OpenAI, según esos documentos financieros, enfrenta costos especialmente elevados para crear nuevos modelos y también para sostener su funcionamiento cotidiano. Incluso con usuarios pagos, como los suscriptores de ChatGPT Plus, no logra cubrir por sí sola toda la cuenta de la inferencia (procesamiento de cada pedido).

Eso ayuda a explicar una decisión que, vista desde afuera, puede parecer contradictoria. OpenAI mantiene un plan gratuito, aunque no sea el camino más rápido hacia la rentabilidad. La apuesta es otra: acelerar la adopción masiva y ganar escala antes que cerrar la caja en el corto plazo.

Una máquina que crece, pero todavía quema combustible

Anthropic también crece con fuerza y también gasta mucho. Sin embargo, el escenario que trazan esos papeles es algo más favorable: la empresa prevé alcanzar la rentabilidad antes que OpenAI, mientras que esta última no llegaría al punto de equilibrio hasta alrededor de 2030.

El dato revela un engranaje importante del sector. Las compañías de IA más visibles no se sostienen principalmente por el usuario particular que paga una suscripción. El motor central de ingresos está hoy en las empresas, que compran acceso, servicios y soluciones para automatizar tareas o integrar modelos en sus productos.

Hay una oportunidad en el horizonte. Se espera que los costos operativos bajen de forma progresiva gracias a mejoras técnicas, chips más eficientes y un uso más afinado de la energía. Es decir, la misma industria que hoy consume mucho combustible busca rediseñar el motor.

Para el usuario común, este hallazgo deja una lectura simple. Cada consulta que parece gratis o barata en realidad activa una maquinaria costosa, física y muy concreta. La nube, en este caso, se parece menos a algo etéreo y más a una fábrica encendida.

Si OpenAI y Anthropic finalmente salen a bolsa en 2026, no solo pondrán a prueba su crecimiento. También tendrán que demostrar que ese gran sistema eléctrico puede, algún día, gastar menos de lo que produce. Y ahí está la pregunta de fondo: si la IA quiere quedarse en la vida diaria como la luz o el agua, primero necesita aprender a funcionar sin que salte la térmica.

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.