Las Finanzas de OpenAI: Pagos de Microsoft, Costos de Computación y la Burbuja de la IA?
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La Creciente Interdependencia Financiera de OpenAI y Microsoft
Filtraciones recientes de documentos internos han revelado la compleja relación financiera entre OpenAI y Microsoft, mostrando acuerdos significativos de reparto de ingresos y costos de computación en aumento. A medida que OpenAI se prepara para una posible oferta pública inicial (OPI), comprender estas finanzas es crucial para evaluar la viabilidad a largo plazo de la empresa y las implicaciones más amplias para la industria de la IA. Este artículo profundiza en los datos filtrados, analizando los flujos de ingresos, los gastos y las posibles señales de alerta sobre la salud financiera de OpenAI.
Pagos de Reparto de Ingresos de Microsoft a OpenAI
Según documentos obtenidos por el blogger tecnológico Ed Zitron, Microsoft pagó a OpenAI $493.8 millones en pagos de reparto de ingresos durante 2024. Esta cifra saltó a $865.8 millones en los primeros tres trimestres de 2025. Este acuerdo proviene de la inversión sustancial de $13 mil millones de Microsoft en OpenAI, donde la startup de IA comparte el 20% de sus ingresos con el gigante del software. Sin embargo, el panorama es más matizado. Microsoft también comparte ingresos con OpenAI, deduciendo sus propios gastos, incluidos los relacionados con los derechos de autor de Bing y Azure OpenAI, de los ingresos compartidos reportados.
Estimando los Ingresos de OpenAI
Basándonos en la estadística del 20% de reparto de ingresos, podemos estimar los ingresos de OpenAI. En 2024, los ingresos fueron probablemente de al menos $2.5 mil millones, y en los primeros tres trimestres de 2025, probablemente rondaron los $4.33 mil millones. Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, ha sugerido cifras aún más altas, prediciendo una tasa de ingresos anualizada de más de $20 mil millones y potencialmente alcanzando los $100 mil millones para 2027. Estas proyecciones, sin embargo, siguen siendo especulativas.
El Aumento del Costo de Inferencia
Si bien los ingresos son importantes, los documentos filtrados también resaltan los significativos costos de inferencia de OpenAI. La inferencia, el proceso de utilizar un modelo de IA entrenado para generar respuestas, está resultando ser increíblemente costosa. OpenAI reportó haber gastado aproximadamente $3.8 mil millones en inferencia en 2024, una cifra que aumentó a aproximadamente $8.65 mil millones en los primeros nueve meses de 2025. Esto representa una parte sustancial de los gastos totales de OpenAI.
Infraestructura de Computación: Azure, CoreWeave, Oracle, AWS y Google Cloud
Históricamente, OpenAI ha dependido en gran medida de Microsoft Azure para el acceso a la computación. Sin embargo, la empresa ha diversificado su infraestructura, estableciendo acuerdos con CoreWeave, Oracle, AWS y Google Cloud para gestionar estos costos crecientes. El cambio demuestra un esfuerzo estratégico para optimizar los recursos de computación y potencialmente negociar mejores precios.
Costos de Entrenamiento vs. Inferencia y Preocupaciones sobre el Flujo de Efectivo
Existe una distinción crucial entre los costos de entrenamiento y los costos de inferencia. Si bien los gastos de entrenamiento de OpenAI se compensan en gran medida con créditos de Microsoft como parte de su inversión, los costos de inferencia son principalmente gastos en efectivo. Esta discrepancia plantea preocupaciones sobre el flujo de efectivo de OpenAI. Los datos filtrados sugieren que OpenAI podría estar gastando más en inferencia de lo que está ganando en ingresos, una situación potencialmente insostenible.
Implicaciones para la Burbuja de la IA
Los datos financieros filtrados han alimentado las preocupaciones sobre la “burbuja de la IA”. Si una empresa líder de IA como OpenAI está luchando por lograr rentabilidad, esto plantea preguntas sobre las valoraciones de otras startups de IA y la sostenibilidad a largo plazo del rápido crecimiento de la industria. La situación requiere un escrutinio cuidadoso y una evaluación más realista del panorama de la IA.
Lecturas Adicionales y Recursos
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