Documentos financieros auditados de OpenAI filtrados y verificados por Financial Times muestran una pérdida neta de 38.500 millones de dólares en 2025. Más de siete veces los 5.000 millones que perdió en 2024. Los ingresos crecieron de 3.700 a 13.000 millones, una subida fuerte, pero no lo bastante rápida para compensar el ritmo al que la compañía gasta. El timing es delicado: OpenAI presentó hace una semana el S-1 confidencial para su salida a bolsa.
Contexto: la filtración y el doble palo del día
El mismo día de la filtración financiera, otro informe reveló que la cuota de mercado de ChatGPT cayó por primera vez por debajo del 50%. Gemini, Claude y Grok le están comiendo terreno mes a mes. Es la coincidencia más incómoda posible para Sam Altman: justo cuando toca convencer a inversores públicos de que el negocio funciona, sale a la luz que pierde más dinero del que se asumía y que la métrica de uso más simple (cuota de mercado) ya no está creciendo.
La fuente del leak no se ha confirmado, pero Financial Times trabajó los documentos durante semanas antes de publicarlos. No es un rumor de Twitter, es periodismo financiero verificado.
Los números, sin retórica
- Pérdida neta 2025: 38.500 millones de dólares. Coste real de mantener inferencia para 800 millones de usuarios semanales más el entrenamiento de la siguiente generación de modelos.
- Ingresos 2025: 13.000 millones, 3,5x año a año. Crecimiento fuerte para cualquier compañía, pero no para una que quema cómputo a escala industrial.
- Pérdida 2024: 5.000 millones. La aceleración de pérdidas año contra año es la métrica que asusta, no la pérdida absoluta.
- Cuota ChatGPT: por debajo del 50% por primera vez desde que existe la métrica.
- Implícito en los números: gross margin negativo cuando se incluye coste de entrenamiento, no solo coste de inferencia. Es decir, OpenAI no gana dinero por consulta antes incluso de considerar I+D.
El precedente SpaceX que invocan los defensores
Quien quiera ver el vaso medio lleno apunta al IPO de SpaceX de hace 10 días. El S-1 de SpaceX declaró 4.280 millones de pérdida en el primer trimestre de 2026 y unos 41.000 millones acumulados desde fundación. Y aun así fue el IPO más grande de la historia. Los mercados, cuando creen en la tesis a largo, perdonan números desfavorables.
La pregunta es si Sam Altman puede contar una historia a futuro tan convincente como la de Musk con Marte y Starlink. ChatGPT tiene el crecimiento más rápido de un producto consumer en la historia. La duda es si eso basta cuando los rivales no son fracasos sino Google, Anthropic y xAI, y cuando la métrica de cuota ya pinta hacia abajo. SpaceX vende lanzamientos con contratos a 10 años de la NASA y el Pentágono. OpenAI vende suscripciones que se cancelan en dos clicks.
Por qué importa para una empresa que paga ChatGPT Team o usa API OpenAI
Cero impacto en el corto plazo. Los precios no van a subir de la noche a la mañana ni los modelos se van a apagar. Pero en horizonte 12-24 meses hay tres cosas a tener presentes.
La primera es presión a monetizar. Una compañía que quema 38.500 millones al año y se prepara para bolsa va a buscar palancas de ingresos extra. Anuncios dentro de ChatGPT free, tiers Enterprise caros con features de seguridad obligatorias, recortes de tokens incluidos en el plan ChatGPT Team. Es el manual de cualquier compañía consumer rumbo a rentabilidad bajo escrutinio público.
La segunda es diversificación real. Cuando una empresa pierde cuota de mercado desde el 50%, los compradores enterprise empiezan a poner cláusulas multimodelo en contrato. Si tu producto SaaS depende solo de OpenAI, conviene tener el switch a Claude o Gemini probado, no como hipótesis sino como código que funciona. Una capa de abstracción ligera que permita cambiar de proveedor sin tocar la lógica de negocio.
La tercera es que OpenAI sigue al frente. A pesar de todo lo anterior, sigue siendo el producto de IA más usado del mundo. Los modelos más recientes mantienen una ventaja en algunas tareas concretas, especialmente en function calling y en latencia para casos consumer. No es momento de quitarlo del stack, es momento de no apoyarlo todo en él.
Qué hacer ahora
- Revisar contratos OpenAI con vencimiento en 2026: pedir descuentos enterprise antes de la fecha del IPO, donde el equipo comercial sigue agresivo y firma flexibilidades que después no se firmarían. Después del IPO la flexibilidad baja porque cada euro descontado se ve en el siguiente earnings call.
- Tener un fallback técnico probado: si hoy todo va a GPT, programar una semana este trimestre para portar el caso de uso más crítico a Claude o Gemini en sandbox y medir calidad y coste reales. No vale la hipótesis 'cambiamos cuando haga falta', vale el ejemplo funcional con métricas.
- Vigilar políticas de tokens y plan ChatGPT Team: si tu equipo paga el plan team, revisar trimestralmente si los límites de mensajes y de contexto han cambiado en letra pequeña. Empresas en pre-IPO suelen ajustar términos sin anuncio formal.
- Aislar la lógica de prompt en una capa propia: si los prompts del producto viven embebidos en el código que llama directamente a la SDK de OpenAI, mover esos prompts a una capa intermedia que pueda enrutar a varios proveedores. Pequeño coste de refactorización, ventaja grande de opcionalidad.
Lectura para founders
Las empresas frontera de IA viven en una economía de costes operativos brutos. OpenAI gasta más por consulta de lo que cobra en muchos planes. Esa ecuación se aguanta mientras haya capital para quemar. La salida a bolsa pone esos números delante de inversores públicos que no son tan pacientes como los privados. Lo que viene en los próximos trimestres no es solo modelos nuevos, también es disciplina de precios. Conviene asumir que la API de OpenAI no va a ser más barata en 2027 que en 2026, y que algunas features que hoy vienen incluidas mañana estarán en tiers separados. Planificar el unit economics del producto propio asumiendo el escenario menos favorable es prudencia básica.