OpenAI vs Anthropic--“El informe financiero del AI más poderoso” ¿Realmente cómo es?

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（Fuente: NetEase Tech）

Las dos startups de IA más candentes de Silicon Valley están compitiendo por una oferta pública inicial (OPI) este año, pero un dato financiero poco común revela un mismo problema: los costos astronómicos de potencia de cálculo para entrenar modelos de IA están devorando el margen de beneficio de ambas empresas.

Según documentos financieros obtenidos recientemente por The Wall Street Journal, OpenAI prevé que en 2028 sus gastos en potencia de cálculo alcanzarán los 121 mil millones de dólares, incluso si sus ingresos casi se duplican para entonces, las pérdidas ese año seguirán siendo de hasta 85 mil millones de dólares — una cifra que superará casi todos los récords de pérdidas de empresas cotizadas en la historia.

Mientras tanto, Anthropic estima que sus gastos serán mucho menores que los de OpenAI, pero su predicción más optimista también refleja la escalada constante de los costos de potencia de cálculo. Además, según un informe de Bloomberg del martes, los ingresos anuales (Run Rate) más recientes de Anthropic superaron los 30 mil millones de dólares, un aumento significativo respecto a los 9 mil millones a finales de 2025.

Los datos financieros de ambas compañías delinean la lógica de la carrera armamentística en IA: ingresos en rápido crecimiento, pero la velocidad de expansión de los costos de entrenamiento también es asombrosa, y el camino hacia la rentabilidad sigue siendo largo. Para los inversores interesados en su OPI, este panorama financiero muestra tanto un potencial de crecimiento impresionante como los riesgos claramente señalados.

Ingresos en auge, pero pérdidas igualmente alarmantes

OpenAI y Anthropic prevén que sus ingresos este año se dupliquen o más, siendo la adopción acelerada de herramientas de IA por parte de clientes empresariales el principal motor.

Los ingresos de OpenAI provienen de suscripciones para consumidores, servicios empresariales y nuevos productos (incluido hardware); Anthropic depende casi por completo de clientes corporativos y registrará las ventas a través de socios en la nube.

Sin embargo, tras un crecimiento de ingresos tan destacado, las pérdidas también son alarmantes. OpenAI estima que, incluso en 2028, sus ingresos crecerán sustancialmente, pero aún así tendrá pérdidas de 85 mil millones de dólares ese año. La compañía espera alcanzar el equilibrio financiero completo solo en 2030, mientras que Anthropic prevé lograr ese hito antes.

Cabe destacar que ambas empresas utilizan un método de divulgación de beneficios con doble enfoque: excluyendo los gastos de “potencia de cálculo para investigación”, OpenAI podría lograr un pequeño beneficio operativo antes de impuestos este año, y Anthropic también en el escenario más optimista; pero si se incluyen los costos de entrenamiento, ambas están profundamente en pérdidas.

Carrera armamentística en potencia de cálculo: el costo es la mayor variable

El descontrol en los costos de entrenamiento es la principal fuente de presión en la estructura financiera de ambas empresas. Cada generación de modelos con mayor nivel de inteligencia requiere inversiones en potencia de cálculo mucho mayores que la anterior, y actualmente ambas iteran y lanzan nuevos modelos a una frecuencia sin precedentes.

OpenAI estima que en 2028 sus gastos en potencia de cálculo para investigación en IA alcanzarán los 121 mil millones de dólares. En comparación, los gastos de entrenamiento de Anthropic son menores, pero sus predicciones financieras también muestran una tendencia de costos crecientes en potencia de cálculo.

Los costos de inferencia (es decir, el gasto por procesar consultas de usuarios) también representan una carga importante. Actualmente, estos costos de inferencia superan el 50% de los ingresos de ambas empresas, aunque se espera que esa proporción disminuya gradualmente con mejoras en la eficiencia tecnológica. Los usuarios de pago de ChatGPT representan solo una pequeña proporción, lo que implica que muchos costos de inferencia no son cubiertos por los ingresos.

En términos de flujo de caja, ambas empresas seguirán consumiendo grandes cantidades de efectivo en los próximos años, y la recaudación en la OPI se considera clave para mantener sus operaciones.

Anthropic supera los 30 mil millones en ingresos anuales, asegurando nuevos aliados en potencia de cálculo

Según Bloomberg, los ingresos anuales de Anthropic superaron los 30 mil millones de dólares, más del doble que los 9 mil millones a finales de 2025. Actualmente, más de 1,000 empresas gastan más de 100,000 dólares al año en la plataforma de Anthropic, y esta cifra se ha duplicado desde febrero de este año.

Para sostener este crecimiento, Anthropic ha firmado importantes acuerdos de colaboración en potencia de cálculo con Broadcom y Google. Según documentos presentados por Broadcom el lunes, las tres partes ampliarán su cooperación estratégica, permitiendo a Anthropic acceder a aproximadamente 3.5 gigavatios de recursos de potencia de cálculo desde 2027. Broadcom desarrolla chips basados en los procesadores tensor de Google (TPU), ofreciendo una alternativa a Nvidia, y ambas partes han firmado un acuerdo de suministro a largo plazo que se extiende hasta 2031.

El director financiero de Anthropic, Krishna Rao, afirmó que la colaboración con Broadcom y Google ayudará a la compañía a construir “la infraestructura de potencia de cálculo necesaria para un crecimiento significativo en su base de clientes”. Tras el anuncio, las acciones de Broadcom subieron un 3.6% en las operaciones posteriores al cierre.

Además, para satisfacer la posible demanda récord de financiamiento en la OPI, Wall Street busca romper las reglas existentes. Los banqueros están presionando a los principales proveedores de índices para relajar los criterios de inclusión, y Nasdaq anunció recientemente que permitirá a las nuevas empresas cotizar en sus índices más rápidamente, para acceder a un pool de capital más amplio. OpenAI ha declarado que prioriza el crecimiento sobre la rentabilidad, y aunque puede reducir sus gastos en entrenamiento, espera que esas inversiones generen retornos sustanciales.