Todo el internet está alabando la asociación con Noam, pero la factura de pérdidas de OpenAI se ha engrosado otra página

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Texto | AI en desacuerdo

Ultraman escribió en X: "Noam es una de las personas con las que más quería colaborar cuando fundé OpenAI. Solo tomó 10 años. Vale la pena."

El director de investigación de OpenAI, Mark Chen, anunció inmediatamente: Noam Shazeer será el responsable de investigación de arquitectura.

Toda la red aplaude, "El padre de Transformer en la posición, el próximo súper inteligente está asegurado."

La misma semana, otro documento también se difundió en la comunidad: los datos financieros auditados por primera vez en su totalidad, OpenAI reporta ingresos de 13,07 mil millones de dólares en 2025, con pérdidas operativas de 20,92 mil millones; tras una provisión no en efectivo por reestructuración de arquitectura, la pérdida neta casi alcanza los 39 mil millones. Incluso descontando esa pérdida contable fantasma que no se repetirá, la sangría real en operaciones sigue siendo un pozo sin fondo. En el primer trimestre de 2026, el gasto en efectivo fue de 3,7 mil millones, más de la mitad de los ingresos de ese período.

Así que no te apresures a celebrar "OpenAI está estable", esto no es una historia de tecnología impresionante, sino un cheque escrito sobre las pérdidas operativas de 209 mil millones. Lo que OpenAI compró no tiene que ver con el futuro, solo es una historia para la próxima ronda de inversores.

El talento se está yendo, las estrellas están reemplazando

El currículum de Noam es realmente impresionante. Autor principal de "Attention Is All You Need" en 2017, contribuyente clave en Transformer, MoE, T5. En 2021 dejó Google para fundar Character.AI, en 2024 Google lo invitó de nuevo con un acuerdo de licencia tecnológica por 2,7 mil millones de dólares, y fue nombrado co-líder de Gemini. Menos de dos años después, se fue otra vez.

Google demostró con 2,7 mil millones que: el dinero puede comprar tiempo, pero no la tierra que hace que la gente se quede. Ahora, OpenAI planea intentarlo con acciones.

Pero el terreno de OpenAI no es más adecuado para investigación pura que el de Google. En los últimos tres años, la empresa ha estado en una especie de reemplazo de talento: el cofundador Karpathy se fue, Ilya Sutskever se fue, John Schulman se fue, Jan Leike, líder del equipo de alineación, también se fue. La mayor parte del equipo fundador ha abandonado, y en la capa de decisiones clave quedan muy pocos.

Según datos públicos del sector, en 2021, el 23% de las contrataciones en investigación en OpenAI eran para puestos de investigación, para 2024 esa cifra cayó a 4.4%. Los antiguos investigadores internos lo califican claramente: el enfoque del equipo se ha desplazado completamente de "investigación exploratoria" a "iteración de productos". La apariencia de algunos cambios de empleo es solo eso, una apariencia. La tierra de investigación está siendo ocupada por los KPI de productos, y esa verdad ya no puede esconderse.

Lo que debe enfrentar no es un laboratorio desde cero. La estructura que no permite a Karpathy ni siquiera hacer "proyectos personales" es lo que Noam debe tomar a cargo. Solo está rellenando el agujero que Karpathy y otros dejaron al irse.

Comprar talento a precios exorbitantes no puede resolver el dilema de las cuentas

Todos discuten qué nuevas arquitecturas puede traer Noam a OpenAI. Pero la situación actual de OpenAI no tiene nada que ver con "falta de alguien que sepa escribir Transformer".

Los datos financieros están claros: en 2025, solo en gastos de I+D, pagaron 10,59 mil millones de dólares a Microsoft por alquiler de capacidad computacional, con un costo total de I+D de 19,18 mil millones, costos de inferencia de 7,5 mil millones, y gastos en marketing y ventas de 5,73 mil millones. Por otro lado, tienen 9 mil millones de usuarios activos semanales, con solo 50 millones de usuarios de pago. El flujo masivo de tráfico gratuito es un pozo sin fondo de costos, cuanto mayor sea la escala, mayor será la factura de capacidad computacional.

Incluso OpenAI está ahorrando: documentos filtrados muestran que han reducido el modelo de video Sora y recortado negocios no esenciales para controlar costos. Mientras recortan gastos, gastan sumas exorbitantes en talento, una compra por ansiedad.

No solo OpenAI está ansioso, la tendencia del sector ya cambió.

Microsoft, con su Copilot Cowork, ha abandonado el modelo de precios ilimitados por costos excesivos, pasando a un cobro por uso, e incluso se rumorea que consideren integrar DeepSeek V4 como opción económica; incluso GitHub, propiedad de Microsoft, busca apoyo en AWS por la escasez de capacidad computacional de IA. Los propios recursos de capacidad de los patrocinadores ya no son suficientes, ¿quién pagará la próxima factura de capacidad exorbitante de OpenAI?

Cook ha advertido públicamente que, desde 2024, los precios de los chips de almacenamiento impulsados por la ola de IA se han cuadruplicado, y esta tendencia continuará hasta 2027, lo que podría aumentar en 270 dólares el precio del próximo iPhone. Estas cifras parecen más un indicador de tendencia del sector, pero la verdadera carga en OpenAI está en sus propios costos internos: los costos de hardware de capacidad computacional siguen escalando, y las mejoras en eficiencia por optimización de arquitectura no pueden seguir el ritmo de la inflación de hardware. Noam puede diseñar modelos más eficientes, pero no puede arreglar la pesadilla del CFO. Por cada usuario gratuito adicional, surge una factura de capacidad rígida.

La solución técnica no puede dar respuestas, solo el capital.

OpenAI está en una ventana clave para preparar su IPO, con una valoración que llega hasta 1 billón de dólares. Los underwriters necesitan una historia impactante para sostener esa valoración, y "El padre de Transformer en la investigación" es la narrativa favorita del mercado de capitales. La inversión no se juzga por cuánto mejora el rendimiento del modelo, sino por si en la presentación pueden destacar un par de páginas más.

Los inversores minoristas se emocionan con "el padre de Transformer se une", pensando que la barrera tecnológica se refuerza. Pero los inversores institucionales solo preguntarán tres cosas concretas ante las pérdidas operativas de 2025, de 20,92 mil millones:

¿Esta persona hará que los usuarios gratuitos quieran pagar de repente?

¿Podrá Microsoft negociar un descuento en los 10,59 mil millones de factura de capacidad?

¿Podrá hacer que los investigadores que se fueron vuelvan?

Si la respuesta a esas preguntas es no, su valor será solo una nota en la historia de valoración. Los mayores beneficiados siempre serán los accionistas tempranos y los underwriters. Agregar una historia de "genio en la posición" permite transferir de manera digna el riesgo de las pérdidas operativas de 209 mil millones al mercado secundario.

El resultado de dos caminos ya está claro

¿Y qué está haciendo Anthropic en paralelo?

Según estadísticas de adopción en varias instituciones, la participación de Anthropic ha subido a entre 35% y 40%, reduciendo significativamente la ventaja de OpenAI e incluso superándola en algunos casos. Lo más importante es su estructura de clientes: aproximadamente el 80% de sus ingresos provienen de empresas, muchas de las cuales han incluido a Claude en sus listas de compras. La compañía, según informes, logró su primer trimestre rentable y se dice que ya presentó una solicitud de IPO en secreto. Anthropic tiene oficinas en Seúl, recibe pedidos de NAVER y Nexon, y obtiene flujo de caja.

Anthropic no contrató "al padre de Transformer", ni depende de un solo genio para sostener su valoración. Se basa en una posición neutral y conforme a regulaciones empresariales, en costos controlados de tokens y en una profunda integración de Claude Code en escenarios de desarrollo. Los clientes empresariales no se fijan en parámetros o en la escala del modelo, sino en "una póliza de seguro que no cause problemas" y en una contabilidad que puedan entender.

Google DeepMind, con Hassabis, no ha cambiado de sede en diez años, y Google no ha gastado 2,7 mil millones para "rescatarlo" de afuera. La verdadera tierra de innovación no se compra con decenas de millones anuales, sino que se cultiva con talento propio y retención de investigadores; esa es la verdadera tierra fértil.

Anthropic demuestra que: la rentabilidad no depende tanto del talento individual, sino de la base en un suelo comercial sólido.

OpenAI también demuestra que: el talento individual no puede ocultar la rigidez del suelo comercial. Especialmente cuando compras talento a precios exorbitantes y ves a tus propios investigadores irse.

Final

Los resultados de la próxima generación de arquitectura liderada por Noam tardarán al menos 1 o 2 años en concretarse. Y, considerando que en el primer trimestre de 2026 se queman 3,7 mil millones en un solo trimestre, el gasto anual en efectivo no será menor a 14,8 mil millones. Sin contar los gastos de marketing y cumplimiento que inevitablemente aumentarán antes del IPO.

Google gastó 2,7 mil millones en alquilar a una persona durante dos años; OpenAI ahora planea volver a alquilar con acciones. La diferencia no está en la forma de pago. Google al menos tenía un balance que respaldaba; OpenAI, esa cifra, está escrita en las pérdidas operativas de 209 mil millones, descontada con la burbuja de valoración del IPO.

Las cuentas no se preocupan por los genios. Solo se preocupan por: cuántos trimestres más puedes esperar.