Por Canuto  

Una filtración de estados financieros auditados expone la tensión entre el veloz crecimiento de OpenAI y una estructura de costos que sigue consumiendo miles de millones. La compañía multiplicó ingresos en 2025, pero sus gastos en investigación, cómputo e impulso comercial crecieron aún más rápido, complicando su meta de rentabilidad hacia 2030.
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  • OpenAI reportó ingresos por USD $13.070 millones en 2025, frente a USD $3.700 millones en 2024.
  • Los gastos de I+D subieron a USD $19.180 millones y solo los pagos a Microsoft en esa partida alcanzaron USD $10.590 millones.
  • La pérdida operativa aumentó a USD $20.920 millones, mientras la pérdida neta rozó USD $39.000 millones por un cargo contable extraordinario.

Documentos financieros auditados filtrados muestran que OpenAI atraviesa una etapa de crecimiento explosivo en ingresos, pero también de pérdidas multimillonarias. La información salió a la luz mientras la empresa presenta documentación ante la SEC de cara a una esperada oferta pública inicial.

La fotografía que dejan esas cuentas es la de una compañía que expande ventas con rapidez, aunque sus costos siguen avanzando a un ritmo todavía mayor. Ese desbalance ayuda a explicar por qué el negocio de la inteligencia artificial generativa sigue despertando entusiasmo, pero también dudas sobre su sostenibilidad financiera.

De acuerdo con la información reportada, OpenAI elevó sus ingresos desde USD $3.700 millones en 2024 hasta USD $13.070 millones en 2025. El salto confirma la fuerte monetización de sus productos empresariales y de consumo en un mercado donde ChatGPT se ha convertido en una plataforma de uso masivo.

El Financial Times, que revisó los mismos documentos, indicó que los ingresos mensuales de la empresa se acercaban a USD $2.000 millones hacia finales de 2025. Ese dato sugiere que la trayectoria de crecimiento no se frenó al cierre del ejercicio, sino que continuó acelerándose durante el año.

Para lectores menos familiarizados con el sector, conviene recordar que OpenAI opera en una industria donde entrenar y desplegar modelos exige grandes volúmenes de chips, energía, centros de datos y talento especializado. Esa combinación puede disparar tanto los ingresos como los costos en plazos muy cortos.

Los ingresos crecen, pero los gastos avanzan más rápido

La partida más pesada en las cuentas de OpenAI fue investigación y desarrollo. Ese rubro pasó de USD $7.810 millones en 2024 a USD $19.180 millones en 2025.

Ese nivel de gasto, por sí solo, superó ampliamente los ingresos anuales de la empresa en ambos ejercicios. La magnitud sugiere que la carrera por entrenar nuevos modelos sigue consumiendo recursos a una velocidad extraordinaria.

Dentro de esa cifra, los documentos reflejan que OpenAI pagó a Microsoft USD $10.590 millones en costos de I+D solo durante 2025. Ese detalle aporta contexto sobre el peso que tiene su infraestructura y relación estratégica con el gigante tecnológico.

El costo de ingresos, que agrupa el dinero gastado para producir y distribuir el producto, también se elevó con fuerza. Esa línea subió de USD $2.650 millones en 2024 a USD $7.500 millones en 2025.

En la práctica, ese rubro suele asociarse al costo computacional de la inferencia. Es decir, al gasto que implica responder consultas de usuarios y clientes cada vez que los modelos procesan texto, imágenes o código.

Las ventas y el marketing tampoco dieron tregua a la estructura financiera. Ese componente escaló desde USD $1.110 millones en 2024 hasta USD $5.730 millones en 2025.

La lectura general es clara: OpenAI no solo invierte enormes sumas en desarrollar modelos, sino también en sostener su distribución y captación comercial. En empresas de software tradicional, ese patrón puede ser intenso, pero en IA generativa la infraestructura vuelve cada dólar de expansión mucho más costoso.

Pérdidas operativas y pérdida neta bajo la lupa

La pérdida de operaciones de OpenAI aumentó de USD $8.780 millones en 2024 a USD $20.920 millones en 2025. Se trata del resultado cotidiano del negocio antes de considerar ciertos efectos contables adicionales.

Visto en términos absolutos, el deterioro es significativo. Sin embargo, medido como porcentaje de ingresos, hubo una mejora moderada.

En 2024, la pérdida operativa equivalía al 237% de los ingresos. En 2025, esa relación bajó al 160%.

Esa mejora relativa indica que la empresa está creciendo más rápido que parte de sus desequilibrios. Aun así, la distancia entre facturación y rentabilidad sigue siendo muy amplia para una empresa que afirma ante inversionistas que espera ser rentable en 2030.

La cifra más llamativa fue la pérdida neta. Después de registrar algo más de USD $5.000 millones en 2024, OpenAI rozó una pérdida neta de USD $39.000 millones en 2025.

Ese salto, no obstante, incluye un cargo contable extraordinario relacionado con cambios en las valoraciones de inversionistas durante la conversión de la compañía a una estructura con fines de lucro en 2025. Según una persona familiarizada con el asunto citada por el Financial Times, ese ajuste no recurrente fue de alrededor de USD $30.000 millones.

Sin ese impacto extraordinario, la pérdida neta de 2025 habría sido de unos USD $8.000 millones. Aunque la cifra luce más moderada que el número total reportado, sigue dejando a la empresa lejos del punto de equilibrio.

El desafío de monetizar la IA a gran escala

Las cuentas filtradas reavivan una pregunta central para el sector: cómo convertir una tecnología muy demandada en un negocio con márgenes saludables. En IA generativa, más uso no siempre significa más rentabilidad, porque atender la demanda también multiplica el costo computacional.

OpenAI deberá comenzar a controlar con mayor firmeza sus costos, sobre todo los vinculados al entrenamiento de modelos. Esa presión es particularmente visible en I+D, donde el gasto ya supera con holgura el tamaño de sus ingresos anuales.

También enfrenta un frente delicado con sus clientes empresariales. Parte de ese mercado, según la información reseñada, empieza a cuestionar los esquemas de precios basados en tokens y a exigir retornos de inversión medibles por el dinero destinado a inteligencia artificial.

Esa exigencia es relevante porque muchas compañías adoptaron herramientas de IA primero por experimentación o urgencia competitiva. Ahora, con presupuestos más vigilados, los equipos financieros buscan pruebas claras de productividad, ahorro o generación de ingresos.

En el segmento de suscripciones, la presión de competidores como Anthropic podría empujar a OpenAI a reducir precios. Si eso ocurriera antes de una baja estructural en los costos de cómputo, las pérdidas operativas podrían ampliarse en el corto plazo.

Para los mercados, este tipo de tensión no es nueva en industrias nacientes. Ya ocurrió en sectores donde la expansión se financia con la expectativa de dominar una plataforma futura, aunque en este caso el peso del hardware y la inferencia hace la ecuación especialmente dura.

Recortes, enfoque estratégico y presión antes de la salida a bolsa

La compañía ya ha tomado decisiones para limitar actividades fuera de sus prioridades centrales. En marzo, OpenAI cerró su modelo de generación de video Sora.

Alrededor de ese mismo período, Fidji Simo, directora ejecutiva de Aplicaciones de OpenAI, comunicó a los empleados que la empresa reduciría las “misiones secundarias”. El mensaje apuntaba a concentrar recursos en sus usuarios principales de codificación y negocios.

Ese ajuste sugiere que OpenAI intenta enfocar capital y talento donde ve una monetización más clara. Los productos orientados a desarrolladores y empresas suelen ofrecer tickets más altos y relaciones comerciales más predecibles que las apuestas experimentales.

La necesidad de disciplina financiera también se entiende por la escala de capital que la empresa ha levantado. En marzo, OpenAI recaudó USD $122.000 millones en una ronda de financiamiento que valoró a la compañía en USD $852.000 millones.

Una valoración de ese tamaño eleva la presión sobre la ejecución y sobre la narrativa de rentabilidad futura. Los inversionistas pueden tolerar pérdidas abultadas durante una fase de expansión, pero esperan señales concretas de que el negocio puede madurar.

Ese contexto adquiere todavía más relevancia si la empresa avanza hacia una oferta pública inicial. Al entrar a mercados abiertos, el escrutinio sobre márgenes, dependencia de proveedores, estructura de costos y calidad de ingresos suele intensificarse de forma sustancial.

La escala de ChatGPT y lo que significa para el negocio

OpenAI informó que ChatGPT supera los 900 millones de usuarios activos semanales. Esa escala coloca al servicio entre las plataformas tecnológicas con adopción más veloz de los últimos años.

Sin embargo, solo cerca de 50 millones de esos usuarios serían suscriptores pagos. La diferencia entre alcance masivo y conversión comercial ayuda a explicar por qué el crecimiento de usuarios no resuelve por sí mismo el problema financiero.

Una base tan grande de usuarios gratuitos puede fortalecer la marca, entrenar hábitos y abrir puertas a productos premium. Pero también puede elevar los costos de inferencia si una porción importante de esa demanda no genera ingresos proporcionales.

Ese desbalance es relevante para todo el ecosistema de IA, no solo para OpenAI. Las compañías del sector están aprendiendo que el desafío no es únicamente construir modelos poderosos, sino diseñar estructuras comerciales capaces de sostener el consumo intensivo de cómputo.

En este punto, la historia de OpenAI funciona como un termómetro del mercado. Por un lado, confirma que existe una demanda gigantesca por herramientas de IA; por el otro, deja ver que capturar ese entusiasmo en forma de utilidades aún es una tarea pendiente.

Por ahora, los documentos filtrados presentan a una empresa que crece con fuerza, recauda capital a gran escala y domina la conversación tecnológica global. Pero también muestran que, detrás de esa expansión, persiste una realidad incómoda: OpenAI sigue perdiendo miles de millones de dólares al año.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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