OpenAI estima gastar $9b para mantener los modelos funcionando antes de salarios, alquiler o investigación.
que salarios, alquiler o investigación.
Cuando Oracle Corp. presentó un acuerdo de computación de varios cientos de miles de millones de dólares con OpenAI que se cerró en septiembre, su inventario saltó un 30-40 por ciento en un solo día. El rebote de $330 mil millones en el costo de mercado fue una vez más grande que los ingresos totales de Oracle de la década anterior. La organización luego admitió que perdería dinero en el contrato. Nvidia prometió $100 mil millones a OpenAI mientras le vendía los mismos chips que el gasto financiaría. Microsoft registró los pagos de computación de OpenAI como ingresos de Azure mientras reinvertía los ingresos en CoreWeave, otro proveedor de OpenAI que también cuenta a Nvidia como accionista. Se siente como una financiación redonda a escala planetaria. Las matemáticas no cierran.
Comience con lo básico. OpenAI malgastó aproximadamente $5 mil millones en 2024 sobre $3.7 mil millones en ingresos. Se estima que gastará $9 mil millones simplemente manteniendo sus modas funcionando antes de salarios, alquiler o investigación. Según documentos y proyecciones de inversores, las pérdidas deberían alcanzar $14 mil millones este año y $44 mil millones acumulativamente hasta 2028, y sin embargo su valoración se sitúa en casi la mitad de un billón de dólares. Está entre las agencias privadas más valiosas de la Tierra, a pesar de nunca haber obtenido ganancias. El desequilibrio no es único. Los proyectos de IBM en costos de computación empresarial se dispararán un noventa por ciento entre 2023 y 2025, con aproximadamente siete de cada diez ejecutivos culpando a la IA generativa. Las startups rastreadas por Kruze Consulting ahora gastan aproximadamente la mitad de sus ingresos en nube e inferencia de modelos, el doble del porcentaje de hace dos años. Cuando estás resolviendo $100 problemas con $120 en costos de computación, no tienes un modelo empresarial; tienes un programa de subsidios. Mientras tanto, el motor industrial al que todos señalan, el negocio de API de OpenAI, generó alrededor de $1 mil millones el año pasado, con pérdidas. Si la empresa de modelos principal no puede vender acceso de manera rentable, los $2.8 billones en gastos proyectados en infraestructura de IA hasta 2029 comienzan a parecer menos una inversión estratégica y más como la sobreconstrucción de fibra óptica de 1999. Citi estima que el gasto de capital en IA superará un porcentaje del crecimiento del PIB de EE. UU., un nivel de atención considerado por última vez en la movilización en tiempos de guerra o en una manía especulativa.
Ingresos circulares. El dinero en sí forma un bucle. Microsoft financia OpenAI, vende su capacidad de Azure, invierte en CoreWeave (que vende computación a OpenAI) y contabiliza todo eso como ingresos de la nube. Amazon y Google reflejan el patrón con Anthropic, cada uno de ellos como inversor y proveedor. Nvidia financia startups de IA que luego gastan miles de millones comprando chips de Nvidia. Se informa que OpenAI tomó una participación en AMD mientras se comprometía a comprar hardware de AMD. Esto es menos un mercado competitivo que un circuito cerrado donde inversor, cliente y proveedor se entrelazan. Los analistas estiman que Microsoft solo representó casi el 20 por ciento de los ingresos de Nvidia el trimestre pasado. El crecimiento que fluye en un círculo no es lo mismo que el crecimiento que fluye de la demanda independiente. La era de las puntocom tenía un término para este comportamiento: ventas de ida y vuelta. Las empresas de telecomunicaciones se pagaban entre sí por capacidad para contabilizar ventas recíprocas. En papel, los ingresos se dispararon. En la práctica, el dinero no lo hizo. El área de IA no ha cruzado esa línea, pero rima. Cuando el mismo dólar pasa por tres hojas de balance, la ilusión de rentabilidad se profundiza. Riesgo de concentración. En 1999, el exceso especulativo vivía en tecnología de pequeña capitalización. Cuando Webvan y Pets.com desaparecieron, el daño fue contenible. El modelo de hoy se sitúa en el corazón de los mercados globales. Siete empresas, Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia y Tesla, ahora representan más de la mitad de las ganancias del S&P 500 desde finales de 2022. Su gasto de capital combinado aumentó un cuarenta por ciento el año pasado; las otras 493 empresas gestionaron un 3.5 por ciento. Esto no es diversificación. Es dependencia: un fondo indexado construido sobre una sola apuesta de que la inteligencia artificial algún día se pagará por sí misma. JPMorgan estima que las acciones relacionadas con la IA han impulsado el setenta y cinco por ciento de los retornos del S&P y el noventa por ciento del crecimiento del capex desde el lanzamiento de ChatGPT. Cualquier corrección repercutiría a través de la riqueza familiar, pensiones y 401(k) atados a los llamados “Magníficos Siete.” Prueba del operador. ¿Cómo se distingue una expansión de una burbuja? Tres preguntas cortan a través del bombo: Economía unitaria: ¿Cuál es el valor real por inferencia frente al costo creado? Independencia de la demanda: ¿Cuánto ingreso proviene de socios que también financian tu infraestructura? Consumo de capacidad: ¿Qué sucede si los costos de energía se disparan o las arquitecturas de modelos se estancan?
Un ciclo de capex de un billón de dólares vive o muere en la utilización, el mismo factor donde cada sobreconstrucción anterior, desde ferrocarriles hasta fibra óptica, falló.
Cada burbuja comienza con algo de valor real, pero luego llegó el dinero barato, la narración circular y la convicción de que esta vez es diferente. Cuando las matemáticas dejaron de cerrar, la gravedad volvió.
La IA no será diferente. La ciencia es extraordinaria. Su manejabilidad es vasta. Pero las valoraciones de informes y el aumento en capex apuntan a una gran apuesta de que los ingresos aparecerán antes que la depreciación. El resultado puede no ser un colapso tanto como una revalorización lenta: demasiada infraestructura persiguiendo muy pocos casos de uso rentables.
