Del crecimiento a la eficiencia: OpenAI eleva al 70% sus márgenes de cómputo

OpenAI ha logrado duplicar sus márgenes internos de computación hasta el 70% en menos de dos años, un hito clave en su estrategia para acercarse a la rentabilidad mientras intenta sostener una valoración privada de 500.000 millones de dólares en un sector cada vez más competitivo.

De la expansión sin freno al control del coste

Durante gran parte de 2023 y principios de 2024, OpenAI creció con una lógica clara: priorizar adopción y liderazgo tecnológico por encima de la eficiencia económica. Ese enfoque comenzó a cambiar de forma tangible a lo largo de 2024. Según datos financieros internos, el margen de computación —la proporción de ingresos que queda tras pagar el coste de ejecutar modelos de IA para clientes de pago— pasó de aproximadamente un 35% en enero de 2024 a un 70% en octubre de 2025.

La mejora no responde a un único factor, sino a una reconfiguración estructural del negocio. En primer lugar, OpenAI logró reducir el coste del alquiler de potencia de cálculo, renegociando acuerdos y optimizando el uso de infraestructura en la nube. En segundo lugar, introdujo mejoras sustanciales en la eficiencia de sus modelos, obteniendo más rendimiento por cada GPU consumida. Y, en tercer lugar, ajustó su estrategia comercial con planes de suscripción de mayor precio, entre ellos ChatGPT Pro, lanzado a finales de 2024 por 200 dólares mensuales.

Este cambio de rumbo se produjo en un contexto de creciente presión competitiva. El auge de modelos altamente eficientes desarrollados por actores emergentes —como DeepSeek— obligó a OpenAI a entrar en lo que internamente se describió como “código rojo”, una fase de máxima prioridad para reducir costes sin comprometer capacidades.

El resultado es significativo: los márgenes de computación de OpenAI superan ya las previsiones internas de competidores directos como Anthropic, cuyos márgenes esperados rondan el 53% para finales de 2025. En términos puramente operativos, OpenAI ha demostrado que es capaz de monetizar la IA a gran escala con niveles de eficiencia inéditos hasta ahora.

Sin embargo, este avance convive con una realidad incómoda. A pesar de haber generado 4.300 millones de dólares en ingresos en la primera mitad de 2025, un 16% más que en todo 2024, la compañía sigue siendo profundamente deficitaria, con una quema de caja anual estimada entre 8.000 y 9.000 millones de dólares.

Competencia, gasto y una carrera desigual

Aunque OpenAI ha mejorado notablemente su eficiencia por usuario de pago, el volumen absoluto de gasto en computación sigue siendo colosal. Las proyecciones internas indican que la compañía desembolsará unos 15.000 millones de dólares en cómputo en 2025, frente a los 6.000 millones estimados de Anthropic. Esta brecha no solo se mantiene, sino que se amplía en el horizonte temporal: para 2028, OpenAI podría gastar 111.000 millones de dólares, frente a los 27.000 millones de su rival.

La diferencia refleja estrategias distintas. Mientras Anthropic ha apostado por una contención más estricta del crecimiento, OpenAI continúa persiguiendo escala global, liderazgo en producto y dominio de mercado, incluso a costa de una infraestructura descomunal. En este contexto, mejorar los márgenes de computación no es un objetivo financiero aislado, sino una condición necesaria para sostener el modelo.

El desafío se intensifica por la presión de los mercados privados. En octubre de 2025, OpenAI cerró una venta secundaria de acciones por 6.600 millones de dólares, valorando la compañía en 500.000 millones. Entre los inversores figuran SoftBank, Thrive Capital y MGX de Abu Dabi. La operación convirtió a OpenAI en la empresa privada más valiosa del mundo, por delante de SpaceX.

Esa valoración implica expectativas extremas. Los analistas estiman que, de aquí a 2030, OpenAI podría enfrentar un déficit de financiación de más de 200.000 millones de dólares, debido a compromisos de infraestructura que incluyen más de 1,1 billones de dólares en hardware y servicios en la nube hasta 2035. Entre sus socios tecnológicos figuran Microsoft, Oracle, Broadcom y Nvidia.

Eficiencia como señal, no como solución

El salto al 70% de margen de computación es una señal clara de que OpenAI sabe operar con disciplina cuando el contexto lo exige. Demuestra que la IA generativa puede acercarse a una economía sostenible y que el crecimiento no tiene por qué estar reñido con la eficiencia técnica.

Pero este avance, por sí solo, no resuelve la ecuación fundamental. OpenAI sigue atrapada entre dos fuerzas opuestas: la necesidad de invertir cantidades históricas en infraestructura para mantener su liderazgo y la exigencia de los inversores de convertir escala en beneficios reales.

Si logra mantener esta trayectoria de eficiencia mientras controla el crecimiento del gasto, OpenAI podría acercarse a su objetivo declarado de flujo de caja positivo en 2029. Si no, incluso márgenes del 70% pueden resultar insuficientes frente a una máquina de costes que avanza a velocidad industrial.

En la carrera global por dominar la inteligencia artificial, la eficiencia ya no es una ventaja competitiva: es una cuestión de supervivencia.