OpenAI y Anthropic: pérdidas récord y la carrera por la rentabilidad en la era de la IA

La discusión sobre la IA de gran escala ha llegado a un punto crítico: crecimiento acelerado y gasto masivo, pero también la posibilidad de liquidez mediante una IPO. The Wall Street Journal ha tenido acceso a documentos financieros presentados a inversores antes de las OPV de OpenAI y Anthropic, mostrando dos caras de la misma moneda.

OpenAI prevé duplicar sus ingresos este año y, si se excluyen los costos de entrenamiento de modelos, podría acercarse a la rentabilidad en 2026. Pero, según los documentos, OpenAI también proyecta gastar 121.000 millones de dólares en potencia de cómputo en 2028, lo que implicaría perder 85.000 millones de dólares. Nadie ha perdido esa cantidad y sobrevivido, pero la empresa sostiene que logrará sobrevivir y que esas pérdidas serán casi anecdóticas gracias a su estrategia.

Los documentos muestran dos escenarios: uno que incluye los costos de entrenamiento y otro que los excluye bajo el epígrafe de “cómputo para la investigación”. Si se excluyen esos costes, OpenAI estaría en camino de un pequeño beneficio operativo este año; Anthropic también sugiere lo mismo en su escenario más optimista. En cuanto a 2030, la rentabilidad real solo se alcanzaría si se suman los costos de entrenamiento, con OpenAI previniendo rentabilidad para 2030 y Anthropic apuntando a 2028.

Los costes de inferencia, que ya representan la mitad de los ingresos actuales, siguen creciendo junto a las inversiones en entrenamiento, pero se espera que la tecnología de inferencia se abarate y reduzca esos gastos. Además, la comunidad de inversores ha apostado por un futuro en el que estas empresas acudan al mercado público: el Nasdaq podría facilitar su acceso a reservas de capital, permitiendo a firmas recién cotizadas atraer más inversión minorista.

Paralelamente, Microsoft rompe con la dependencia de OpenAI al presentar sus propios modelos de IA para competir con sus antiguos aliados. Entre las novedades, MAI-Imagen-2 llega para la generación de imágenes y se ha establecido un precio inicial de 5 dólares por cada millón de tokens de entrada y 33 dólares por cada millón de tokens de salida de imágenes.

En el ámbito del desarrollo y la práctica, OpenRouter coloca a Claude 3.5 Sonnet como el LLM de programación más potente en ese entorno, generando debates sobre cuál modelo ofrece mejor rendimiento para escribir y depurar código. La conversación subraya la creciente competencia entre laboratorios y plataformas, y el papel de agregadores que permiten comparar herramientas sin reconstruir infraestructuras desde cero.

En el lado del hardware, la noticia de Pixel 10 y GameNative 0.9.0 muestra avances para ejecutar juegos de PC en Android sin Wi‑Fi, con compatibilidad inicial para la GPU PowerVR, rompiendo barreras que históricamente favorecían otras arquitecturas y acercando la experiencia de PC a dispositivos móviles sin conexión.

Por último, OpenAI aboga por inversiones en redes eléctricas y redes de protección social para la nueva era de la IA. En paralelo, la demanda de acciones de OpenAI cae en el mercado secundario mientras Anthropic continúa atrayendo a inversionistas, marcando un pulso entre la confianza pública y el hambre de capital en un sector que se prepara para una mayor apertura de mercado.