OpenAI quema 34.000 millones de dólares: cuando el futuro cuesta más de lo que nadie puede permitirse

Este artículo está basado en la investigación exclusiva publicada por Ed Zitron en su newsletter independiente Where’s Your Ed At, titulada “Exclusive: OpenAI Losses Increased Nearly 8X in 2025, With Spending Hitting $34 Billion”. Zitron es uno de los analistas tecnológicos más incómodos —y necesarios— del panorama anglosajón.

El cohete más caro del mundo no tiene fecha de aterrizaje

Hay una escena en Oppenheimer en la que los científicos del Proyecto Manhattan empiezan a intuir que han construido algo que no saben del todo cómo controlar. No es miedo exactamente. Es esa sensación de haber cruzado un umbral sin billete de vuelta. Algo así parece estar pasando en las oficinas de OpenAI, aunque con menos glamour cinematográfico y muchos más inversores nerviosos.

Según los datos financieros filtrados y analizados por Ed Zitron, las pérdidas de OpenAI se multiplicaron casi por ocho en 2025, con un gasto total que alcanza los 34.000 millones de dólares. Para ponerlo en perspectiva: eso es más que el PIB de algunos países europeos de tamaño medio. Es más dinero del que la mayoría de empresas tecnológicas han gastado en toda su historia. Y lo han quemado en un solo año.

La pregunta no es si esto es sostenible —claramente no lo es, al menos no en el sentido convencional del término—. La pregunta real es: ¿qué nos dice este número sobre la naturaleza real del negocio de la inteligencia artificial?

La trampa del “crecer ahora, ganar después”

Llevamos décadas escuchando la misma melodía en Silicon Valley. Amazon perdió dinero durante años antes de convertirse en el monstruo que es. Uber quemó capital durante una eternidad antes de… bueno, antes de seguir quemándolo, pero en menor proporción. El mantra del sector tech siempre ha sido el mismo: escala primero, monetiza después.

Pero hay algo cualitativamente diferente en lo que está ocurriendo con OpenAI. No hablamos de una startup que no cobra suficiente por su producto. Hablamos de una empresa que ya ingresa varios miles de millones de dólares al año —se estima que sus ingresos rondan los 3.700 millones anuales— y aun así las pérdidas se disparan de forma exponencial. La brecha entre lo que entra y lo que sale no se está cerrando. Se está ensanchando.

Eso no es un problema de crecimiento. Es un problema estructural.

Cuando los costes escalan más rápido que los ingresos en una empresa que ya tiene decenas de millones de usuarios de pago, algo en el modelo de negocio no cuadra. O el producto es demasiado caro de producir para el precio que cobra, o el precio que cobra es artificialmente bajo para mantener la ilusión de adopción masiva. Probablemente ambas cosas a la vez.

El precio oculto de cada respuesta de ChatGPT

Cada vez que le preguntas a ChatGPT qué película ver esta noche, o le pides que te reescriba un email incómodo, o le encargas que genere el copy de una landing page, hay un coste computacional real detrás. Servidores, electricidad, refrigeración, chips de Nvidia que cuestan más que un coche de gama media. La IA generativa no es software en el sentido clásico, donde el coste marginal de un usuario adicional tiende a cero. Aquí, cada consulta tiene un precio.

OpenAI cobra 20 dólares al mes por ChatGPT Plus. Una tarifa que, según varios analistas del sector, no cubre ni de lejos el coste real de inferencia para usuarios intensivos. La empresa lleva esencialmente subvencionando el acceso a su tecnología con dinero de inversores que apuestan —con una fe casi religiosa— a que en algún momento la ecuación se invertirá.

Microsoft ha invertido más de 13.000 millones de dólares en OpenAI. SoftBank acaba de comprometerse con otros 40.000 millones más. Son cifras que marean, que generan titulares, que alimentan la narrativa del “mayor salto tecnológico de la historia”. Pero también son cifras que, tarde o temprano, exigen retorno.

¿Y si la IA generativa no es un negocio, sino una infraestructura?

Aquí es donde me pongo especulativo, que es mi derecho como redactor con lema de “hipertensión mental”. Hay una teoría que cada vez encuentra más eco en ciertos círculos: que los grandes modelos de lenguaje no son en sí mismos negocios viables de forma independiente, sino que son infraestructura. Como internet en los años 90, o como la red eléctrica en el siglo XX.

Nadie esperaba que los tendidos eléctricos fueran rentables por sí solos en los primeros años. La rentabilidad llegó cuando encima de esa infraestructura se construyeron electrodomésticos, fábricas, ciudades enteras. Quizás la apuesta de OpenAI —y de Microsoft, y de Google, y de todos los que están metiendo dinero a paladas— no es ganar dinero con los modelos, sino controlar la capa sobre la que se construirá todo lo demás.

Es una apuesta coherente. También es una apuesta que requiere una capacidad de aguante financiero que muy pocos actores del planeta tienen. Y que deja completamente fuera de juego a cualquier competidor europeo o independiente que no cuente con el respaldo de un estado o un fondo soberano.

El elefante en la sala que nadie quiere nombrar

Los 34.000 millones gastados en 2025 no son solo un número financiero. Son también una declaración geopolítica, una concentración de poder tecnológico sin precedentes en manos privadas, y una apuesta por un modelo de desarrollo de IA que prioriza la escala bruta sobre la sostenibilidad, la eficiencia o la accesibilidad.

Zitron, que lleva años siendo una de las voces más críticas con la industria tech, no publica estos datos como celebración. Los publica como advertencia. Una empresa que gasta así, que pierde así, que crece así… o está construyendo algo genuinamente transformador, o está protagonizando la burbuja especulativa más grande de la historia reciente. Posiblemente ambas cosas sean verdad al mismo tiempo.

Lo que sí es seguro es que este nivel de gasto tiene consecuencias. Condiciona qué tecnologías se desarrollan y cuáles no. Determina quién puede competir y quién queda excluido. Moldea qué versión del futuro digital se construye y para quién.

Y mientras tanto, ChatGPT te sigue respondiendo en décimas de segundo, con una fluidez que parece magia, a un precio que no refleja ninguna realidad económica conocida. Como una discoteca que sirve copas gratis porque el dueño necesita que todo el mundo esté dentro cuando llegue la hora de cobrar la entrada.

La pregunta es: ¿cuándo llega esa hora? ¿Y cuánto va a costar?