Primer semestre de 2025 de OpenAI: ingresos de 4.300 millones de dólares, pérdidas de 13.500 millones

• OpenAI registró ingresos de 4.300 millones de dólares y una pérdida neta de 13.500 millones de dólares en el primer semestre de 2025
• Más de la mitad de la pérdida neta provino de la reevaluación de notas convertibles
• Los gastos de investigación y desarrollo fueron el mayor desembolso, con 6.700 millones de dólares, y ventas y publicidad junto con la compensación en acciones también representaron una parte importante
• OpenAI está pagando a Microsoft el 20% de sus ingresos, y en el semestre se produjo una quema de caja de 2.500 millones de dólares
• A finales de julio contaba con 17.500 millones de dólares en efectivo y valores, mientras avanza una captación adicional de 30.000 millones de dólares

---

Principales resultados de OpenAI en el primer semestre de 2025

• OpenAI registró ingresos de 4.300 millones de dólares en el primer semestre de 2025
• En el mismo período, registró una pérdida neta de 13.500 millones de dólares

Causas de las pérdidas y estructura principal de costos

• Más de la mitad de la pérdida neta correspondió a partidas derivadas de la reevaluación de notas convertibles
• Los gastos de investigación y desarrollo (I+D) ascendieron a 6.700 millones de dólares, la mayor proporción del gasto total
• Se destinaron 2.000 millones de dólares a ventas y publicidad, y 2.500 millones de dólares en compensación basada en acciones
  • Esta cifra es casi el doble en comparación con el primer semestre del año anterior

Otros costos y relación contractual

• Según el contrato con Microsoft, paga a Microsoft el 20% de sus ingresos
• En el primer semestre se produjo una quema de caja de 2.500 millones de dólares

Estado de inversión y valoración de la empresa

• A finales de junio, contaba con 17.500 millones de dólares en efectivo y valores
  • De ese total, 10.000 millones de dólares corresponden a fondos asegurados mediante nueva inversión
• A finales de julio, estaba solicitando una inversión adicional de 30.000 millones de dólares
• En la oferta pública de adquisición (tender offer) actualmente en curso, la división con fines de lucro de OpenAI está valorada en aproximadamente 500.000 millones de dólares

Temas recientes relacionados con OpenAI y perspectiva

• Sugiere que estructuras de reparto de ingresos como el contrato de Microsoft de OpenAI representan una fuerte carga de costos para las startups
• Se plantea la necesidad de que las startups de IA adopten estrategias para evitar este tipo de modelos de reparto de ingresos, como diversificar la financiación o aprovechar el open source

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Creo que la gente está subestimando seriamente qué tan grandes podrían llegar a ser los ingresos por publicidad. Incluso sin anuncios, ya generan 4.3 mil millones de dólares en ingresos con más de 700 millones de usuarios activos semanales, en su mayoría gratuitos. Google gana prácticamente todo su dinero con publicidad (264 mil millones de dólares en 2024). En este momento, ChatGPT tiene más confianza del consumidor que Google, y hay varias formas de insertar resultados patrocinados. Con anuncios recientes como la función de checkout directo, esos experimentos ya empezaron. Mi mayor preocupación personalmente es que la calidad de los modelos open-weight que salen de China está mejorando demasiado en hardware de consumo. Aun así, mientras OpenAI siga siendo la opción por defecto para el usuario común, creo que estará bien

  • Me preocupa que incluso a los suscriptores de pago les terminen metiendo anuncios. Google gana algo así como 30 dólares al año por usuario en publicidad, pero no existe un Google Premium sin anuncios porque los ingresos publicitarios están extremadamente concentrados por usuario. Los usuarios más ricos generan la mayor parte de esos ingresos, y justo ellos son quienes más probablemente pagarían por una versión premium sin anuncios. Si los sacas del grupo expuesto a publicidad y los conviertes en suscriptores, tendrías que cobrar una tarifa absurda para compensar esa pérdida enorme. Con ChatGPT puede pasar lo mismo: los usuarios premium que pagan entre 20 y 200 dólares podrían ser precisamente el grupo que menos querrían perder para monetización publicitaria
  • No creo que estos costos publicitarios tan enormes estén realmente justificados por un aumento en ventas. ¿De verdad la gente ve anuncios de esos productos absurdos y luego los compra?
  • Me pregunto si OpenAI realmente tiene algún foso defensivo. Aquí no hay una adherencia fuerte que deje atrapados a los usuarios. Si Google le agrega IA a la infraestructura que ya tiene —búsqueda, anuncios, video, correo, navegador, etc.— no hay razón para que sea reemplazable. El usuario común no especializado ni siquiera notará diferencias de calidad entre modelos, así que al final los números solo cambiarán según el marketing. La capacidad de distribución de la marca Google, conocida globalmente y en la que la gente ya confía y por la que paga, es enorme. Google puede gastar capital directamente y hacer marketing a lo loco. Puede empujarlo como hizo con Chrome sin preocuparse por el dinero. Sobre OpenAI, la presión de los inversionistas por recuperar su inversión será cada vez mayor. Si tuviera que apostar quién se queda sin dinero primero, no apostaría contra Google
  • En el momento en que empiecen a mezclar anuncios en las respuestas, dejaré de usarlo. Los modelos abiertos ya son suficientemente buenos. Por ahora ChatGPT solo es más cómodo. Eso puede cambiar fácilmente
  • La opinión de que “OpenAI estará bien mientras siga siendo la opción para el consumidor general” me suena exactamente igual a la vieja idea de “mientras Tesla siga adelante de la tecnología china...”. Puede que OpenAI logre ser una empresa rentable, pero no veo evidencia de que vaya a construir un foso o un monopolio

• Es interesante que la gente siga comparando las empresas de IA con casos del pasado, cuando justo parece que esos precedentes no permiten predecir mucho. Las GPU no son ferrocarriles ni fibra óptica. La estructura de costos de servicios LLM como ChatGPT es completamente distinta a la de la web. Construirlos es caro, pero operarlos también cuesta muchísimo. Empresas grandes como Meta, Microsoft, Amazon y Google podrían sobrevivir aunque esta inversión fracase, pero OpenAI, Anthropic y otras podrían meterse pronto en una situación difícil y quedar a merced de Nvidia

  • A diferencia de infraestructura como ferrocarriles o cableado de fibra, los recursos de cómputo que eran lo mejor en 2025 podrían no ser gran cosa en 2027. No parece que conserven valor como la infraestructura de burbujas anteriores
  • No solo puede fracasar la inversión, también veo alta la probabilidad de que el mercado global se desplome como en la crisis subprime
  • Al final, los ingresos tienen que ser mayores que los costos. El capital de startups se acaba tarde o temprano. Si entra menos dinero del que sale, la empresa inevitablemente quiebra
  • Me recuerda la frase de J. Paul Getty: “Si le debes 100 dólares al banco, es tu problema; si le debes 100 millones, es problema del banco”. Nvidia podría, paradójicamente, tener que cuidar mucho a sus clientes. Por eso parece que últimamente se están formando estructuras de trato muy estrechas
  • Aunque la estructura del negocio sea distinta, los fundamentos de negocio y finanzas siempre son los mismos. En una burbuja, por mucho que se diga “esta vez es diferente”, la realidad siempre termina alcanzando

• El número más interesante del artículo fue este (quitando la parte de compensación en acciones): 4.3 mil millones de dólares en ingresos por clientes de ChatGPT y comisiones de API, 6.7 mil millones en I+D y 2 mil millones en ventas y marketing. Pero casi no he visto publicidad de ChatGPT, así que me pregunto en qué se gastan el dinero. Y también me pregunto dónde clasifican el costo de operar los servidores de inferencia. No sé si entra en I+D, o si I+D solo cubre entrenamiento de nuevos modelos y los servidores de inferencia van en otra categoría

  • El uso gratuito normalmente se registra en ventas y marketing. Se considera costo de adquisición de clientes. Ese gasto no se trata como costo del producto, sino como gasto operativo, así que no afecta el margen bruto. El costo de cómputo en I+D es solo para entrenamiento/desarrollo. La inferencia (operación del servicio) va en COGS (costo de ventas). No está detallado por separado, pero se puede inferir del estado de resultados (por cierto, yo opero una empresa de inferencia)
  • Marketing no es lo mismo que publicidad. Claro que puede incluir algo de publicidad tradicional, pero la mayor parte probablemente se va a construcción de marca, alianzas estratégicas y lobby. Hacer lobby ante el gobierno o patrocinar grandes eventos también cuesta mucho. Por mi experiencia, sospecho que una parte bastante grande de “ventas y marketing” se fue a lobby y relaciones gubernamentales. Y como aparentemente les funcionó bien, desde su perspectiva seguramente valió la inversión
  • En Reino Unido vi anuncios de ChatGPT en paradas de autobús. Salían dos personas conversando felices en una cafetería. Una sostenía un celular, y arriba a la derecha solo aparecía un logo de ChatGPT grande y semitransparente. No había ninguna explicación del producto. Solo transmitía la sensación de que estar juntos hace más feliz la conversación
  • No recuerdo dónde lo vi, pero creo haber leído reportes de que OpenAI hizo acuerdos con escuelas, universidades y el gobierno de EE. UU. Supongo que los costos de cerrar ese tipo de grandes acuerdos se contabilizan en ventas y marketing
  • Si detienen I+D, enseguida los alcanzan modelos competidores más baratos (en 3 a 6 meses puede aparecer un modelo 10 veces más barato). Si dejan de entrenar, incluso los modelos de código empiezan a acumular deuda técnica en 3 a 6 meses

• Si 3 mil millones de dólares en compensación en acciones se repartieran entre 3,000 empleados, serían unos 830 mil dólares por persona en 6 meses. Casi 60% de todos los ingresos termina yéndose al personal

  • Si Meta está ofreciendo paquetes de compensación del orden de 100 millones de dólares para quitarles talento, entonces 830 mil por persona hasta parece poco
  • Así es como debería repartirse la riqueza de forma amplia
  • La compensación en acciones no es salida real de efectivo. Solo diluye la participación de los accionistas existentes, y es algo separado del flujo de caja que tiene la empresa. El movimiento de efectivo solo puede variar un poco dependiendo de eventos relacionados con opciones (compra, venta, etc.). Incluso si OpenAI facilita ventas secundarias de opciones de empleados, eso no afecta directamente las finanzas de la empresa. No están recibiendo una parte de la inversión; es una transacción entre inversionistas y empleados. Moralmente podría verse como dinero que se deja pasar, pero no es una estructura en la que la empresa use su efectivo disponible
  • Decir que la compensación en acciones es 60% de los ingresos es engañoso. En realidad, de los costos totales (aprox. 12.1 mil millones de dólares), las acciones son como 2.5 mil millones, o sea solo alrededor de 21% del gasto total. Solo I+D ya equivale a más de 1.5 veces los ingresos

• La situación financiera se ve bastante apretada. Es normal que una empresa de tecnología nueva tenga pérdidas al inicio, pero la estructura de pérdidas no parece de un tipo que escale fácilmente, así que mientras más grande se vuelva la empresa, más difícil podría ser. Si no cambia algo fundamental pronto, la situación puede empeorar muy rápido

  • La publicidad o las comisiones por recomendación podrían ser la respuesta. Por ejemplo, en Reino Unido un corredor de seguros de vida o de hipotecas puede ganar una comisión de unas 1,000 libras, así que si ChatGPT puede ofrecer un mejor trato, estaría bien que se quedara con esa comisión
  • Si se mantiene el modelo operativo de ChatGPT tal como está y simplemente se deja que el hardware mejore con el tiempo, los costos naturalmente convergerán casi a 0. El 99% de los usuarios ni lo notará
  • Si supiera exactamente cuándo va a reventar la burbuja, ya habría vendido en corto a las empresas relacionadas
  • La solución más clara para OpenAI y ChatGPT es la publicidad. Prácticamente es un camino inevitable. Solo tienen futuro si conectan ChatGPT a una red publicitaria grande y extremadamente rentable. Que no hayan metido anuncios todavía, a estas alturas, hasta parece una tontería. El modelo publicitario ya es una industria lo suficientemente probada y entendida. Así como Meta construyó un negocio publicitario de 200 mil millones de dólares, ChatGPT también podría construir un sistema de más de 20 mil millones al año. No van a aguantar mucho tiempo solo con la actitud de querer seguir levantando más dinero. Tienen que girar rápidamente hacia anuncios en el perfil antes de que se desinfle la burbuja de IA, hacia 2026 o 2027, si quieren defender su valuación
  • Si aparece nuevo hardware, los costos de inferencia y entrenamiento pueden bajar mucho y resolver este problema de manera natural

• El ingreso (income) es lo que queda después de restar costos y demás al revenue. Un titular que presenta ingreso y pérdida al mismo tiempo en un estado de resultados está mal. En realidad son 4.3 mil millones de dólares en revenue

  • Cualquiera que haya estado endeudado sabe que puede haber ingreso y pérdida al mismo tiempo. income es simplemente revenue

• Como alguien que usa internet desde la época de Prodigy en 1990, el arranque de OpenAI me parece histórico. Incluso más impresionante que Google en 1998, cuando daba búsqueda gratuita no rentable a Yahoo. Llevo pagando 20 dólares al mes desde que salió Plus. Si esto sigue así, a OpenAI le irá bastante bien

• Ni siquiera deben estar preocupados. En el peor de los casos, simplemente harán un IPO y se lo pasarán al mercado. La monetización de los LLM apenas está comenzando. El camino más obvio para OpenAI es competir con Google en búsqueda (igual que Perplexity se define a sí misma como competidora en búsqueda). Todas estas empresas se expandirán verticalmente y poco a poco se volverán plataformas integrales

  • Competir con Google en búsqueda es un desafío enorme. Google tiene una influencia monopólica tan grande que puede forzar ventajas para sus propios servicios desde email, navegador, YouTube, etc. Incluso si bajara sus precios publicitarios a una quinta parte, igual podría seguir siendo rentable. Al final, aunque ChatGPT meta anuncios, si tiene que competir contra publicidad en Google Search a una quinta parte del precio, no está claro que le dé la rentabilidad

• Una pérdida neta de 13.5 mil millones de dólares no es algo tan grave. La mayor parte es pérdida contable. La quema real de efectivo en la primera mitad de 2025 fue de 2.5 mil millones de dólares. Tienen alrededor de 17.5 mil millones disponibles (según la ronda más reciente), así que a este ritmo aguantan unos 3.5 años

  • El gasto por depreciación (Deprecation, costo de activos durables) empeora a medida que crece la infraestructura

• Esto hace pensar que, al final, la esencia del machine learning siempre fue minimizar pérdidas