OpenAI ha entrado en una de esas semanas que definen la narrativa de una empresa antes de salir al mercado. Por un lado, ChatGPT sigue siendo uno de los productos tecnológicos de crecimiento más rápido de la historia. Por otro, las cuentas filtradas de la compañía revelan una realidad mucho menos cómoda: crecer en inteligencia artificial generativa cuesta una cantidad de dinero difícil de encajar incluso para Silicon Valley.
Según documentos financieros auditados publicados por el periodista Ed Zitron y verificados posteriormente por Financial Times, OpenAI perdió alrededor de 38.500 millones de dólares en 2025. La cifra multiplica por más de siete la pérdida atribuible registrada en 2024 y llega, además, en un momento especialmente delicado: justo cuando la compañía habría presentado documentación confidencial para preparar su salida a Bolsa.
El titular asusta. Pero, como suele ocurrir con las grandes historias tecnológicas, la parte importante está en la letra pequeña.
OpenAI no está vendiendo humo: está vendiendo crecimiento carísimo
La primera lectura de las cuentas es evidente: OpenAI no es una empresa sin ingresos. Todo lo contrario. En 2025, la compañía habría facturado 13.070 millones de dólares, frente a los 3.700 millones de 2024. Es decir, más que triplicó sus ingresos en solo un año.
Ese dato, por sí solo, sería extraordinario en cualquier compañía tecnológica. Pero en inteligencia artificial generativa la pregunta ya no es únicamente cuánto ingresas, sino cuánto te cuesta generar cada dólar de ingreso.
Y ahí aparece el problema.
Los costes y gastos totales de OpenAI habrían alcanzado los 34.000 millones de dólares en 2025. Solo la partida de investigación y desarrollo se situó en 19.180 millones. Es decir: OpenAI gastó más en I+D que todo lo que ingresó durante el año.
La conclusión es incómoda pero fundamental: la inteligencia artificial de frontera no se parece al software tradicional. No basta con desarrollar un producto, escalar usuarios y dejar que el margen bruto haga su trabajo. Aquí cada salto de capacidad exige modelos más grandes, más cómputo, más centros de datos, más talento especializado y más inversión en infraestructura.
OpenAI no está perdiendo dinero porque nadie use sus productos. Está perdiendo dinero porque millones de personas los usan y porque mantener el liderazgo técnico exige una estructura de costes descomunal.
La pérdida de 38.500 millones no significa exactamente que salieran 38.500 millones de caja
El segundo matiz es clave. Una parte muy relevante de esa pérdida procede de un cargo contable sin salida directa de efectivo, vinculado a la transformación societaria de OpenAI y a la variación del valor razonable de determinados instrumentos convertibles y obligaciones asociadas.
Según el desglose publicado por Ed Zitron, ese ajuste alcanzaría los 41.550 millones de dólares. Es una cifra enorme, pero no equivale a dinero que haya salido físicamente de la caja de la empresa durante el ejercicio.
Aun así, conviene no dulcificar el problema. Si se mira la actividad ordinaria, OpenAI habría registrado una pérdida operativa de unos 20.920 millones de dólares. Y, según Financial Times, al excluir determinados cargos no monetarios y otros ajustes, la pérdida ajustada rondaría los 8.000 millones.
Dicho de otra forma: el titular de 38.500 millones necesita contexto, pero el contexto no convierte la situación en cómoda. Incluso después de limpiar la contabilidad extraordinaria, OpenAI sigue quemando miles de millones para sostener su posición en el mercado.
Microsoft, Azure y la dependencia del cómputo
Uno de los datos más reveladores de la filtración es la relación económica con Microsoft. OpenAI habría pagado a Microsoft unos 17.200 millones de dólares en 2025, principalmente por servicios vinculados a infraestructura, cómputo y costes asociados al entrenamiento y operación de modelos.
Este punto es decisivo para entender la economía de la IA. En el software clásico, una vez construido el producto, el coste marginal de servir a cada nuevo usuario tiende a bajar. En IA generativa, el coste marginal puede ser mucho más persistente: cada conversación, cada imagen, cada análisis, cada agente autónomo y cada integración empresarial consumen capacidad de cómputo.
Para el usuario final, ChatGPT parece una interfaz sencilla. Para la empresa que lo opera, es una fábrica permanente de inferencia, entrenamiento, almacenamiento, seguridad, distribución y actualización de modelos.
Esa es la verdadera factura de la IA.
El mercado ya no es de un solo jugador
La filtración llega, además, en un momento en el que la competencia empieza a erosionar el dominio inicial de ChatGPT.
Según el informe State of AI 2026 de Sensor Tower, ChatGPT sigue liderando la categoría de asistentes de inteligencia artificial y se convirtió en la aplicación móvil más rápida en alcanzar los 1.000 millones de usuarios activos mensuales. Pero el mismo informe apunta que su cuota de “True Audience”, métrica que mide usuarios únicos en web y móvil, cayó por debajo del 50% por primera vez en marzo de 2026.
Varios medios que recogen el informe sitúan la cuota de ChatGPT en torno al 46,4% a finales de mayo, con Gemini y Claude ganando peso en el mercado. La lectura es clara: OpenAI conserva una posición dominante, pero ya no compite contra experimentos marginales. Compite contra Google, Anthropic, xAI, Meta, DeepSeek, Perplexity y un ecosistema cada vez más fragmentado.
Esto cambia la narrativa financiera. Si una empresa pierde dinero mientras aumenta su dominio, el mercado puede interpretarlo como inversión para capturar una categoría. Si pierde dinero mientras su cuota relativa empieza a estrecharse, la pregunta se vuelve más exigente: ¿cuánto cuesta mantener el liderazgo?
El precedente de SpaceX: los inversores perdonan pérdidas si compran una visión
El contrapunto está en SpaceX. La compañía de Elon Musk acaba de protagonizar la mayor salida a Bolsa de la historia, según The Guardian, con una valoración que superó los dos billones de dólares tras su debut bursátil. Y lo hizo pese a no ser rentable y pese a acumular una narrativa financiera muy agresiva, con grandes pérdidas asociadas a su expansión, Starlink, xAI y otros proyectos de largo recorrido.
La lección para OpenAI es evidente: en las compañías de infraestructura tecnológica extrema, los inversores no compran únicamente la cuenta de resultados actual. Compran una hipótesis de futuro.
En SpaceX, la hipótesis es la integración entre espacio, conectividad, defensa, satélites, IA y una visión casi civilizatoria de largo plazo. En OpenAI, la hipótesis es que la inteligencia artificial se convertirá en la nueva capa operativa del trabajo, la empresa, la educación, la programación, la atención al cliente, la productividad y, probablemente, buena parte de la economía digital.
La diferencia es que OpenAI tendrá que demostrar que esa hipótesis puede traducirse en márgenes sostenibles.
El problema no es que OpenAI pierda dinero. El problema es saber cuándo dejará de necesitar perderlo
Toda empresa tecnológica que aspira a dominar una categoría suele atravesar una fase de pérdidas. Amazon lo hizo durante años. Tesla lo hizo durante años. Uber lo hizo durante años. La pregunta no es si una empresa ambiciosa puede perder dinero, sino si esas pérdidas están construyendo una ventaja competitiva difícil de replicar.
En OpenAI, esa ventaja puede estar en varios frentes:
1. Distribución masiva: ChatGPT sigue siendo la marca más reconocida de la inteligencia artificial generativa. La base de usuarios es gigantesca y la adopción en empresas, profesionales y consumidores continúa creciendo.
2. Calidad del producto: OpenAI mantiene una posición de referencia en modelos multimodales, asistentes conversacionales, generación de código, agentes y herramientas integradas para empresas.
3. Ecosistema empresarial: Microsoft sigue siendo un socio estratégico crucial. La integración con Microsoft 365, Azure y el mercado corporativo le da a OpenAI una vía de entrada que pocos competidores pueden igualar.
4. Capacidad de captar capital: La compañía ha demostrado una capacidad extraordinaria para atraer financiación. En un mercado que sigue premiando la IA, esa capacidad puede ser tan importante como los ingresos actuales.
Pero también hay riesgos evidentes: dependencia del cómputo, presión competitiva, costes crecientes, regulación, propiedad intelectual, seguridad, privacidad y una pregunta todavía sin resolver: cómo convertir el uso masivo en rentabilidad estructural.
La inteligencia artificial entra en su fase adulta
Durante 2023 y 2024, la IA generativa se explicó como una revolución de producto. En 2025 y 2026 empieza a explicarse como una revolución de infraestructura.
La diferencia es enorme. Una revolución de producto se mide en usuarios, titulares, descargas y demostraciones espectaculares. Una revolución de infraestructura se mide en inversión, costes, capacidad de cómputo, energía, centros de datos, contratos empresariales, regulación y márgenes.
OpenAI sigue teniendo una posición privilegiada. ChatGPT es una marca global, la adopción sigue siendo masiva y la compañía continúa marcando buena parte del ritmo de la industria. Pero la filtración de sus cuentas recuerda algo que el entusiasmo tecnológico suele olvidar: incluso las revoluciones tienen cuenta de resultados.
La pregunta ya no es si la inteligencia artificial será importante. Eso parece bastante claro.
La pregunta es quién podrá pagar la factura hasta que la tecnología sea rentable.
Y, sobre todo, quién conseguirá convencer al mercado de que esa factura no es una pérdida, sino el precio de construir la próxima infraestructura crítica de la economía digital.
