Por | AI Contrapunto
Sam Altman escribe en X: "Noam fue una de las personas con las que más quería colaborar cuando fundé OpenAI. Solo tomó 10 años. Valió la pena."
Mark Chen, director de investigación de OpenAI, anunció de inmediato: Noam Shazeer asume como director de investigación de arquitectura.
Internet en fila vitorea, "Con el padre de Transformer al mando, la próxima superinteligencia está asegurada."
La misma semana, otro documento circula en círculos especializados: por primera vez se exponen completamente datos financieros auditados. OpenAI tuvo ingresos de 13.07 mil millones de dólares en 2025, pero una pérdida operativa de 20.92 mil millones; incluyendo un cargo no monetario único por reestructuración, la pérdida neta se acercó a los 39 mil millones. Incluso descontando esa pérdida fantasma contable que no se repetirá, la sangría operativa con dinero real sigue siendo un pozo sin fondo. En el primer trimestre de 2026, la quema de caja fue de 3.7 mil millones, más de la mitad de los ingresos del mismo período.
Así que antes de apresurarse a celebrar que "OpenAI está asegurada", esto no es para nada una historia de éxito tecnológico, es solo un cheque escrito en el reverso de una pérdida operativa de 20.92 mil millones. Lo que OpenAI está comprando no tiene que ver con el futuro, es solo una página de una historia para mostrar a la próxima ronda de inversionistas.
El talento se va, las estrellas cubren los puestos
El currículum de Noam es ciertamente impresionante. Autor clave de "Attention Is All You Need" en 2017, contribuidor fundamental de Transformer, MoE, T5. Dejó Google en 2021 para fundar Character.AI, en 2024 Google lo trajo de vuelta con un acuerdo de licencia tecnológica de 2.7 mil millones de dólares, nombrándolo codirector de Gemini. En menos de dos años, se va nuevamente.
Google demostró con 2.7 mil millones una cosa: el dinero puede comprar el tiempo de una persona, pero no el entorno para que se quede. Ahora OpenAI pretende intentarlo de nuevo con acciones.
Pero el entorno de OpenAI no es más adecuado para la investigación pura que el de Google. En los últimos tres años, esta empresa está protagonizando un reemplazo de talento: el cofundador Karpathy se fue, Ilya Sutskever se fue, John Schulman se fue, el jefe del equipo de superalineación Jan Leike se fue. El equipo fundador central se ha ido en gran medida, quedan pocos en el núcleo decisorio.
Según datos públicos de la industria, en 2021 los puestos de investigación representaban el 23% del total de contrataciones de OpenAI; para 2024 había caído al 4.4%. La evaluación de exinvestigadores internos es muy clara: el enfoque del equipo ha pasado completamente de la "investigación exploratoria" a la "iteración de productos". Que algunas personas cambien de trabajo es solo la superficie. La verdad es que el terreno para la investigación está siendo desplazado centímetro a centímetro por los KPI de productos, y ya no se puede ocultar.
No se enfrenta a un laboratorio desde cero. El sistema que ni siquiera pudo retener a Karpathy, que solo puede dedicarse a "proyectos personales", es el legado que Noam va a heredar. Solo está llenando el vacío dejado por Karpathy y otros después de su partida.
Comprar personas a precio de oro no salvará el problema financiero
Todos discuten qué nueva arquitectura puede traer Noam a OpenAI. Pero la dificultad actual de OpenAI simplemente no tiene nada que ver con "faltar a alguien que sepa escribir Transformer".
Los datos financieros están ahí: solo en 2025, los costos de I+D incluyeron 10.59 mil millones de dólares en tarifas de arrendamiento de capacidad de cómputo pagadas a Microsoft, el costo total de I+D fue de 19.18 mil millones, el costo de computación de inferencia fue de 7.5 mil millones, y la inversión en ventas y marketing fue de 5.73 mil millones. Por otro lado, hay 900 millones de usuarios activos semanales, pero solo 50 millones son usuarios de pago. El enorme flujo de usuarios gratuitos es un pozo sin fondo de costos puros; a mayor escala de usuarios, más pesada la factura de cómputo.
Incluso OpenAI está ahorrando dinero: documentos filtrados muestran que para controlar costos ha reducido el modelo de video Sora y recortado negocios no esenciales. Cerrar negocios para ahorrar por un lado, y gastar una fortuna en comprar personas por el otro, es una compra por ansiedad.
La ansiedad no es solo de OpenAI, la tendencia de la industria cambió hace tiempo.
El propio Copilot Cowork de Microsoft ya abandonó el modelo de precios ilimitado por su alto costo, pasando a un modelo de pago por uso, e incluso, según informes, está considerando integrar DeepSeek V4 como una opción económica; incluso GitHub, propiedad de Microsoft, debido a la escasez de capacidad de cómputo para IA, ha recurrido a AWS en busca de soporte. El propio patrocinador ya no tiene suficiente capacidad en su pool de cómputo, ¿quién pagará la siguiente factura exorbitante de cómputo de OpenAI?
Tim Cook advirtió públicamente que el auge de la IA ha hecho que los precios de los chips de memoria se cuadrupliquen desde 2024, y la tendencia alcista continuará hasta 2027; el precio del próximo iPhone podría aumentar 270 dólares por esto. Estas cifras se asemejan más a un barómetro de la industria; la contabilidad dura está dentro de OpenAI: los costos del hardware de cómputo siguen subiendo, y las mejoras de eficiencia logradas mediante la optimización de la arquitectura del modelo simplemente no alcanzan a seguir el ritmo del aumento de los precios del hardware. Noam puede diseñar estructuras de modelo más eficientes, pero no puede arreglar la pesadilla del CFO. Por cada usuario gratuito adicional, hay una factura rígida de cómputo adicional.
El lado técnico no da respuestas, el lado del capital sí.
OpenAI está en una ventana crítica de preparación para su OPI, con una valoración máxima estimada en 1 billón de dólares. Los suscriptores necesitan una historia lo suficientemente impactante para respaldar la valoración, y "el padre de Transformer al mando de la I+D" es el material narrativo favorito del mercado de capitales. La cuenta que hay que hacer con esta inversión no considera cuánto mejora el rendimiento del modelo; el núcleo es si se puede agregar una página más de puntos destacados en el PPT de la presentación a inversionistas.
Los inversionistas minoristas ven "la llegada del padre de Transformer" y se emocionan, pensando que las barreras tecnológicas son aún más sólidas. Pero los inversionistas institucionales ven una pérdida operativa de 20.92 mil millones en 2025 y solo harán las tres preguntas más prácticas:
¿Esta persona puede hacer que los usuarios gratuitos de repente estén dispuestos a pagar?
¿Puede conseguir que Microsoft ofrezca un descuento en la factura de cómputo de 10.59 mil millones?
¿Puede hacer que los talentos de investigación que se fueron regresen?
Si la respuesta a todo es no, entonces su valor es solo una nota al pie en la historia de valoración. Los mayores ganadores siempre serán los accionistas iniciales y los suscriptores. Una historia más de "un genio al mando" permite transferir decentemente el riesgo de una pérdida operativa de 20.92 mil millones a los que compren en el mercado secundario.
El resultado de las dos rutas ya comienza a definirse
¿Qué está haciendo Anthropic en el mismo período?
En las estadísticas de adopción empresarial de varias instituciones, la cuota de Anthropic ya ha escalado al rango del 35% al 40%, reduciendo significativamente e incluso superando en algunas muestras el liderazgo de OpenAI. Lo más crucial es su estructura de clientela: aproximadamente el 80% de sus ingresos provienen de clientes empresariales; muchas empresas del Fortune 100 ya han incluido a Claude en sus listas de compras. La compañía reportó supuestamente su primer trimestre rentable en la historia, y según informes, ya presentó en secreto su solicitud de OPI. Anthropic abre oficina en Seúl, toma pedidos de NAVER y Nexon, gana flujo de caja.
Anthropic no fichó al "padre de Transformer", no depende de un solo genio para respaldar su valoración. Depende de su posicionamiento neutral y conforme para empresas, sus costos de Token controlables, y la vinculación profunda de Claude Code con los escenarios de desarrollo. Lo que quieren los clientes empresariales no tiene nada que ver con la cantidad de parámetros; quieren un "seguro que no cause problemas" y una cuenta que puedan calcular.
Hassabis de Google DeepMind no ha cambiado de trabajo en diez años, y Google no gastó 2.7 mil millones para "rescatar" a alguien del exterior. El verdadero entorno para la innovación, que gasta miles de millones cada año comprando estrellas externas, no se puede comprar. Solo cuando uno cultiva su propio talento y retiene la investigación, el entorno está vivo.
Anthropic demostró una cosa: la rentabilidad tiene poca relación con los genios individuales; la base está en el entorno comercial.
OpenAI también demostró una cosa: los genios individuales no pueden ocultar el endurecimiento del entorno comercial. Especialmente cuando se gasta una fortuna en comprar personas y se ve cómo se van las personas que uno mismo formó.
Conclusión
Los resultados de la próxima arquitectura dirigida por Noam tardarán al menos entre 1 y 2 años en materializarse. Y calculando al ritmo de quemar 3.7 mil millones en un solo trimestre (Q1 2026), el consumo de caja anual no será inferior a 14.8 mil millones. Esto sin contar los gastos de marketing y cumplimiento que inevitablemente se inflan antes de una OPI.
Google gastó 2.7 mil millones para alquilar a una persona por dos años; OpenAI ahora planea alquilar una vez más usando acciones. La diferencia no está en la forma de pago. Al menos Google entonces tenía su estado de resultados como respaldo; el dinero de OpenAI está escrito al reverso de una pérdida operativa de 20.92 mil millones, descontado con la burbuja de valoración de la OPI.
El libro de cuentas no se preocupa por los genios. El libro de cuentas solo se preocupa por: cuántos trimestres más puedes esperar.
