OpenAI pierde 1,69 dólares por cada dólar que gana: los números auditados que reavivan la palabra "burbuja"

Los números que nadie en el hype quiere mirar

Durante meses, el relato sobre OpenAI ha sido de triunfo imparable: ChatGPT, cientos de millones de usuarios, valoración astronómica, salida a bolsa a la vista. Esta semana, unos números auditados han puesto la otra cara sobre la mesa, y es mucho menos brillante.

Según cuentas verificadas por el Financial Times, OpenAI perdió alrededor de 38.500 millones de dólares en 2025, sobre unos ingresos de 13.070 millones. Traducido a una imagen sencilla y demoledora: la empresa gastó cerca de 1,69 dólares por cada dólar que ingresó. No es un modelo de negocio. Es una cuenta atrás.

Y algunos analistas, extrapolando esa trayectoria, advierten de que la financiación actual de OpenAI podría agotarse en gran parte hacia mediados de 2027 si nada cambia.

Qué dicen exactamente las cifras (y qué no)

Conviene ser precisos, porque aquí se mezclan datos auditados con proyecciones, y no es lo mismo.

Lo verificado: las pérdidas de 2025 (unos 38.500 millones) y los ingresos (13.070 millones) provienen de financials auditados, según el Financial Times. Eso es hecho, no rumor.

Lo proyectado: OpenAI prevé unas pérdidas de en torno a 14.000 a 17.000 millones anuales a partir de 2026, y un gasto acumulado ("burn rate") de unos 115.000 millones de dólares hasta 2029. La empresa no espera ser rentable hasta 2029 o 2030, y para entonces necesitaría ingresos cercanos a los 200.000 millones anuales.

La advertencia: el cálculo de "se queda sin dinero en 2027" es una extrapolación de analistas, no una previsión de la propia OpenAI. Es un escenario, no una certeza. Conviene decirlo claro para no caer en el catastrofismo fácil.

Aun con esa cautela, el cuadro es incómodo: una empresa que pierde más de lo que ingresa, con un plan de gasto que crece más rápido que sus ventas.

El compromiso que lo hace vertiginoso: 1,4 billones

Aquí está el dato que convierte la situación de "preocupante" en "vertiginosa".

Sam Altman ha firmado compromisos de infraestructura por alrededor de 1,4 billones de dólares a lo largo de ocho años —centros de datos, chips, energía—, incluido el proyecto Stargate. El banco HSBC ha señalado un agujero de unos 207.000 millones entre esas ambiciones de expansión y la financiación que OpenAI tiene asegurada.

Dicho de otro modo: OpenAI no solo pierde dinero hoy, sino que se ha comprometido a gastar cantidades que ni siquiera tiene garantizado poder reunir. La apuesta es brutal, y el propio Altman la justifica con una frase reveladora: "el riesgo de no tener suficiente capacidad de cómputo es mayor y más probable que el riesgo de tener demasiada".

Traducido: prefiere pasarse de gasto que quedarse corto. Es una apuesta de fe en que la demanda futura justificará cualquier inversión presente.

El argumento de fondo: ¿problema de OpenAI o de todo el modelo?

Lo que hace esta historia importante no es solo la salud de una empresa. Es lo que sugiere sobre la economía entera de la IA.

El economista Sebastian Mallaby, del Council on Foreign Relations, lo plantea sin rodeos: el problema podría ser estructural. La mayoría de los usuarios gravitan hacia las herramientas gratuitas y se marchan en cuanto aparecen las suscripciones. La gran apuesta —que la "IA agéntica" (asistentes que gestionan tus compras, tu agenda, tu vida) genere una dependencia duradera por la que la gente pague— sigue siendo, por ahora, una proyección, no un modelo probado.

Su conclusión es la que debería quitar el sueño en Silicon Valley: en este entorno, quien sobrevive no lo decide la calidad del modelo, sino las matemáticas de la financiación. Puedes tener la mejor IA del mundo y aun así quedarte sin dinero para mantenerla encendida.

La conexión con lo que ya contamos

Esto encaja de forma inquietante con dos piezas recientes de esta web. Hace unos días contamos que OpenAI y Anthropic solas se llevaron el 43% de todo el capital riesgo mundial del semestre. Y contamos también que Zuckerberg admitió que la IA "no se ha acelerado como esperaban".

Júntalo todo y aparece una pregunta difícil de esquivar: el dinero está apostando por la IA como nunca en la historia, mientras los resultados llegan más despacio de lo prometido y las empresas líderes queman efectivo a un ritmo sin precedentes. Esas tres cosas a la vez son, precisamente, la definición clásica de una burbuja.

La cautela imprescindible

Dicho lo cual, un medio sin humo no debe rematar con "es una burbuja y va a estallar". Porque también hay argumentos serios en contra.

Los ingresos de OpenAI crecen a un ritmo vertiginoso —más de un 200% interanual—. Gigantes como Microsoft, con más de 80.000 millones en reservas, pueden absorber pérdidas que hundirían a otros. Y la historia de la tecnología está llena de empresas que quemaron dinero durante años (Amazon, Uber) antes de volverse enormemente rentables. Quemar caja no es, por sí solo, señal de fracaso: puede ser inversión adelantada que acabe pagando.

La pregunta honesta no es "¿es una estafa?" —no lo es—. Es más sutil: ¿llegará la rentabilidad antes de que se acabe el dinero y la paciencia de los inversores? Nadie lo sabe con certeza. Ni siquiera OpenAI.

La lectura sin humo

La palabra "burbuja" se usa demasiado y casi siempre mal. Pero estos números obligan a tomársela en serio, sin dramatismo y sin negacionismo.

Lo que tenemos es una empresa que ha construido una tecnología que funciona y que usa medio mundo, pero cuya economía todavía no cuadra. Gasta 1,69 dólares por cada dólar que gana, se ha comprometido a gastar más de lo que tiene, y apuesta a que un futuro rentable llegará a tiempo. Puede que acierte. Puede que no. Y de esa apuesta no depende solo OpenAI: depende buena parte del entusiasmo —y del dinero— que sostiene toda la industria de la IA.

Para quien usa estas herramientas cada día, la conclusión útil es esta: la IA que hoy te parece gratuita o barata está subvencionada por capital de riesgo con fecha de caducidad. Tarde o temprano, alguien tendrá que pagar el coste real. Y cuándo y cómo ocurra eso definirá los próximos años de esta tecnología mucho más que cualquier modelo nuevo.

Seguiremos contándolo según se sepa, con los números por delante.

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Fuentes: Financial Times (financials auditados) · Fortune / The Wall Street Journal · The Information, vía CNBC · Council on Foreign Relations (Sebastian Mallaby) — julio 2026