Una carta interna de cuatro páginas: ¿Qué cartas está jugando OpenAI?

marsbitPublicado a 2026-04-14Actualizado a 2026-04-14

Resumen

En una carta interna de cuatro páginas, la directora de ingresos de OpenAI, Denise Dresser, desató una batalla informativa al cuestionar los ingresos anualizados de Anthropic. Mientras Anthropic reporta 30.000 millones de dólares usando un método contable "bruto" (incluyendo la parte de AWS), OpenAI insiste en que la cifra real es de 22.000 millones, aplicando un criterio "neto". Según el mismo estándar, OpenAI afirma estar ligeramente por delante con 24.000 millones. La competencia en el mercado empresarial se intensifica. Datos de Ramp muestran que Anthropic, con un 30,6% de cuota, se acerca rápidamente al 35,2% de OpenAI, y ya lo supera en sectores clave como tecnología, servicios financieros y profesionales. Dresser admitió internamente la ventaja de Anthropic en capacidades de programación. En capacidad de computación (potencia de GPU), OpenAI tiene actualmente 1,9 GW frente a 1,4 GW de Anthropic. La brecha se amplía a largo plazo: los planes de OpenAI apuntan a 30 GW para 2030, mientras que se proyecta que Anthropic alcance solo 7-8 GW en 2027. OpenAI está reconfigurando sus alianzas. Critica que su acuerdo con Microsoft limita su acceso a clientes empresariales y se acerca a Amazon, que invirtió 5.000 millones en febrero. Paradójicamente, Amazon es también el mayor socio e inversor de Anthropic, con 8.000 millones comprometidos, lo que la posiciona para beneficiarse sin importar qué modelo elijan los clientes en su plataforma Bedrock.

Según los libros de Anthropic, sus ingresos anualizados son de 30 mil millones de dólares, pero según los cálculos de OpenAI, las mismas cifras de ventas solo valen 22 mil millones. Ninguna de las dos cifras es falsa. Este es el primer golpe que lanzó Denise Dresser, directora de ingresos de OpenAI, en la carta interna de cuatro páginas filtrada a los medios el 13 de abril.

El punto de partida fue un memorando interno de empleados obtenido por The Information. En la carta, Dresser hizo tres cosas al mismo tiempo: elogió la nueva colaboración con Amazon, que tiene "una demanda increíblemente grande"; admitió que la colaboración con Microsoft "limita nuestro acceso a los clientes"; y dedicó un espacio considerable a desglosar las cifras de ingresos de Anthropic. La filtración de esta carta coincidió con la semana posterior al anuncio de Anthropic de superar el hito de 30 mil millones de dólares en ingresos anualizados.

Superficialmente es una comunicación interna, pero en esencia es una guerra de información cuidadosamente construida. Para entenderla, es más directo analizarla desde tres dimensiones: el cálculo de ingresos, el panorama competitivo en el sector empresarial y la ruta de preparación de capacidad de computación, y luego integrarlas en un mismo diagrama estructural de colaboración en la nube.

¿De dónde viene la brecha contable de 8 mil millones de dólares?

Anthropic reporta 30 mil millones de dólares en ingresos anualizados, OpenAI dice que la cifra real es 22 mil millones. Los 8 mil millones de diferencia son el resultado de elecciones contables radicalmente diferentes entre las dos empresas.

Anthropic utiliza un método contable bruto (Gross): cuando una empresa compra créditos de uso de Claude a través de AWS, Anthropic registra el monto total como ingresos top-line y trata la comisión pagada a Amazon como un costo. OpenAI hace lo contrario: solo registra el neto que realmente recibe de Microsoft, la comisión de Microsoft no entra en el top-line.

Ambos métodos cumplen con los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados de EE. UU. (GAAP). La lógica de Anthropic es que es el "parte principal" (principal) en la transacción con el cliente, y el proveedor de nube es solo un canal de distribución. La lógica de OpenAI es que trata a Microsoft como un "agente", registrando solo la parte que realmente recibe. La raíz de la divergencia no está en quién falsifica las cifras, sino en quién reclama más agresivamente su posición dominante en la cadena de ventas.

Dresser escribió en el memorando que Anthropic "utiliza un método contable que hace que sus cifras de ingresos parezcan más grandes", incluyendo registrar el monto total de las comisiones de AWS y Google como ingresos top-line. La implicación de esta frase es clara: cuando Anthropic presente su prospecto S-1 ante la SEC, los auditores tendrán que dictaminar sobre este criterio, y puede que sea necesario realizar ajustes y divulgaciones para unificar el criterio. Convertidas al mismo criterio, Anthropic tendría 22 mil millones y OpenAI 24 mil millones, invirtiendo así la posición de liderazgo.

Es importante señalar que el crecimiento de los ingresos de Anthropic es ya histórico por sí mismo. Según datos de medios como Bloomberg y Sacra, sus ingresos anualizados pasaron de aproximadamente 9 mil millones de dólares a finales del cuarto trimestre de 2025 a los 30 mil millones actuales, más del triple en menos de cinco meses, y esto está impulsado principalmente por compras reales de clientes, algo que no puede explicarse solo por ajustes contables. El núcleo de esta controversia contable no es que Anthropic se esté reduciendo, sino que OpenAI está usando el "criterio contable" como un cuchillo para redibujar los límites.

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La velocidad de seguimiento en el sector empresarial es más rápida de lo que la mayoría esperaba

Ramp, que rastrea el gasto real en IA de miles de empresas en su plataforma, es una fuente de datos de primera mano para juzgar las elecciones reales en el sector empresarial.

Datos del Ramp AI Index de abril: la participación de Anthropic entre los clientes empresariales de pago aumentó al 30.6%, OpenAI tiene un 35.2%, la brecha se redujo de 11 puntos porcentuales en febrero a 4.6 puntos. Según la tasa de crecimiento promedio mensual de Anthropic de +6.3 puntos porcentuales en los últimos dos meses (que ya es de por sí el mayor incremento mensual registrado para esta métrica), superará a OpenAI en esta métrica en aproximadamente dos meses.

Más notable aún es la señal estructural. En tres industrias con alto poder adquisitivo, el liderazgo de Anthropic ya es un hecho: Tecnología de la Información/Software (63% vs 54%), Servicios Financieros (52% vs 46%) y Servicios Profesionales (47% vs 44%), superando a OpenAI en las tres. Estas industrias son precisamente las áreas donde se concentra más el presupuesto empresarial de IA y donde las decisiones de compra son más profesionales. Esto significa que las empresas con mayor poder de decisión en la cadena de compra de IA已经开始 a inclinarse colectivamente hacia Anthropic.

Dresser admitió inusualmente en el memorando que Anthropic "tiene una ventaja significativa entre los clientes empresariales", citando la capacidad de programación. Que esta frase provenga del interior de OpenAI tiene un peso completamente diferente al de una evaluación externa; es una empresa diciéndole internamente a sus empleados que el oponente está ganando en el campo de batalla central. Ella añadió una advertencia: "You do not want to be a single-product company in a platform war." ("En una guerra de plataformas, no querrás ser una empresa de un solo producto.") Esto es una advertencia a los empleados de que la ventaja de Claude en programación, si no se extiende a la capa de plataforma, es solo un billete de entrada, no un billete de embarque.

Brecha de capacidad de computación: similar hoy, cuatro veces mayor para 2030

La capacidad de computación es la dimensión competitiva más difícil de acortar a corto plazo entre las empresas de IA, ya que su ciclo de construcción se mide en años y su umbral de financiación en decenas de miles de millones.

Las cifras actuales parecen mostrar una brecha manejable: OpenAI tiene aproximadamente 1.9 gigavatios (GW), Anthropic unos 1.4 GW, una diferencia de aproximadamente el 35%. Dresser describió a Anthropic en el memorando como "operating on a meaningfully smaller curve" ("operando con una curva significativamente más pequeña"), pero esta descripción no es exagerada en la comparación de capacidad actual; la brecha es real, pero aún no es decisiva.

La verdadera bifurcación ocurre después de 2027. OpenAI planea alcanzar los 30 GW de capacidad computacional para 2030, respaldado por un contrato de computación en la nube de 30 mil millones de dólares a cinco años con Oracle, todo el proyecto de infraestructura Stargate y un compromiso total de construcción de 1.4 billones de dólares.

La ruta de Anthropic depende de un acuerdo de chips personalizados con Broadcom, con una capacidad de 3.5 GW, desplegado a través de Google Cloud, efectivo a partir de 2027. Sumando los clústeres de entrenamiento existentes en AWS, el objetivo para finales de 2027 es de 7-8 GW.

Incluso si Anthropic cumple completamente su objetivo para 2027, aún habría una brecha de cuatro veces con la planificación de OpenAI para 2030. Este abismo no es técnicamente imposible de salvar; si las mejoras en la eficiencia del modelo permiten que cada unidad de capacidad computacional genere más rendimiento, Anthropic podría crear productos suficientemente buenos con menos capacidad.

Pero debe hacerlo bajo la premisa de que el impulso de Claude en el sector empresarial se mantenga, utilizando los ingresos continuos por suscripciones para cubrir sus costos de adquisición de capacidad computacional: según estimaciones de Sacra, Anthropic pagará alrededor de 1.9 mil millones de dólares a sus socios de nube este año, cifra que aumentará a unos 6.4 mil millones para 2027.

Amazon, apostando simultáneamente por dos competidores

La frase más intrigante del memorando es la calificación directa que hace Dresser de la relación con Microsoft, escribiendo que esta colaboración "también limita nuestro acceso a los clientes donde están".

El movimiento de OpenAI hacia Amazon ya es muy claro: según CNBC, en febrero de este año, Amazon anunció una inversión de 50 mil millones de dólares en OpenAI, al mismo tiempo que obtenía la资格 de distribución exclusiva en nubes de terceros para la plataforma de gestión de agentes empresariales Frontier de OpenAI.

Este es un cambio activo de la órbita de Microsoft a la de Amazon, con una lógica directa: mucha de la infraestructura de IA de los clientes empresariales ya está construida en la plataforma Bedrock de AWS, y las cláusulas de exclusividad de Microsoft dificultan que OpenAI venda directamente allí.

Pero la otra cara de Amazon en esta competencia también merece atención: es actualmente el mayor socio de infraestructura en la nube y inversionista estratégico de Anthropic, con una inversión acumulada de 8 mil millones de dólares. Su proyecto conjunto, Project Rainier, ha desplegado alrededor de 500,000 chips Trainium 2. La apuesta total de Amazon en toda la carrera de la IA asciende a 58 mil millones de dólares, fluyendo simultáneamente hacia dos oponentes que se enfrentan directamente en el mercado empresarial.

No se trata de una apuesta diversificada de un hiperescalador de nube, sino de una estructura más precisa: Amazon es tanto el "aliado estratégico y mayor patrocinador" de Anthropic, como la nueva base en la nube que OpenAI utiliza para "reemplazar a Microsoft".

Cuando las dos empresas compiten por el mismo grupo de clientes empresariales, el canal por el que compiten es precisamente la plataforma Bedrock de Amazon, una plataforma que distribuye simultáneamente los modelos de ambas empresas. Sin importar quién tenga una tasa de conversión más alta en Bedrock, Amazon gana, pero OpenAI y Anthropic se perjudican mutuamente.

Bajo la presión de una cuota de mercado empresarial erosionada continuamente y de una grieta estructural en la colaboración con Microsoft, OpenAI eligió librar una guerra de números cuidadosamente calculada para reconstruir la narrativa, al mismo tiempo que se reposiciona en los canales de distribución con la ayuda de Amazon. Separadas las tres series de números, esta competencia es más compleja de lo que cualquiera de las partes quiere que veas.

Preguntas relacionadas

Q¿Cuál es la diferencia en el cálculo de ingresos entre OpenAI y Anthropic según la carta interna?

AAnthropic utiliza un método de contabilidad bruta (gross), registrando los ingresos totales de las ventas a través de AWS y tratando la comisión de Amazon como un costo. OpenAI, en cambio, utiliza un método neto, registrando solo la parte que realmente recibe después de la comisión de Microsoft. Ambos métodos son válidos según los principios GAAP, pero la diferencia de criterio crea una brecha contable de 80.000 millones de dólares en los ingresos anualizados reportados.

QSegún los datos de Ramp, ¿cómo se compara la cuota de mercado de Anthropic y OpenAI en el segmento empresarial?

ASegún el Ramp AI Index de abril, OpenAI tiene una cuota del 35,2% entre los clientes empresariales que pagan, mientras que Anthropic tiene un 30,6%. La brecha se ha reducido drásticamente desde los 11 puntos porcentuales de febrero. Anthropic ya lidera en tres industrias clave con alto poder adquisitivo: tecnología/software (63% vs 54% de OpenAI), servicios financieros (52% vs 46%) y servicios profesionales (47% vs 44%).

Q¿Qué ventaja reconoció la directora de ingresos de OpenAI que tiene Anthropic en el mercado empresarial?

ADenise Dresser, la directora de ingresos de OpenAI, reconoció internamente que Anthropic tiene 'una ventaja significativa en clientes empresariales', atribuyéndola principalmente a sus capacidades superiores en programación. Esta admisión desde dentro de OpenAI le da un peso particular, ya que es un reconocimiento de que su competidor está ganando en un campo de batalla central.

Q¿Cuál es la proyección de la brecha de capacidad de computación (potencia de cálculo) entre OpenAI y Anthropic para 2030?

AOpenAI planea alcanzar una capacidad de computación de 30 gigavatios (GW) para 2030, respaldada por su contrato de computación en la nube de 30.000 millones de dólares con Oracle y el proyecto de infraestructura Stargate. Anthropic, con su acuerdo de chips personalizados con Broadcom y su despliegue en Google Cloud, tiene como objetivo alcanzar entre 7 y 8 GW para finales de 2027. Esto proyecta una brecha de aproximadamente cuatro veces para 2030 a favor de OpenAI.

Q¿Qué papel juega Amazon (AWS) en la competencia entre OpenAI y Anthropic?

AAmazon juega un papel complejo y crucial al ser simultáneamente el socio de infraestructura cloud y el mayor inversor estratégico de Anthropic (con 8.000 millones de dólares invertidos), y al mismo tiempo, convertirse en la nueva base cloud para OpenAI a través de una inversión de 50.000 millones de dólares y un acuerdo de distribución. Ambas empresas compiten por los mismos clientes empresariales a través de la plataforma Bedrock de AWS, lo que significa que Amazon se beneficia independientemente de quién gane la cuota de mercado, mientras que OpenAI y Anthropic compiten directamente entre sí en ese canal.

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Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que destaca sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: Se lanzó el concepto de Agent S en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Utiliza Computadoras como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación se hizo disponible públicamente en arXiv, ofreciendo una exploración en profundidad del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se publicó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos hitos en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y el compromiso comunitario. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. A medida que nos adentramos más en los reinos de las criptomonedas y la descentralización, proyectos como Agent S sin duda desempeñarán un papel crucial en la configuración del futuro de la tecnología y la colaboración humano-computadora.

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