- En un modelo de HSBC que incorpora los megacontratos de arrendamiento de nube firmados con Microsoft y Amazon, se calcula que OpenAI necesitará recaudar al menos 207 mil millones de dólares adicionales para seguir operando hasta 2030 mientras continúa en pérdidas
- OpenAI firmó contratos de arrendamiento de nube por un total de 1.8 billones de dólares, incluidos 250 mil millones con Microsoft y 38 mil millones con Amazon, y la potencia contratada alcanza los 36 GW, en un escenario donde solo la renta anual de centros de datos podría dispararse hasta 620 mil millones de dólares
- HSBC plantea una trayectoria de alto crecimiento en la que la base de usuarios crece en curva S hasta 3 mil millones de personas en 2030 (44% de los adultos fuera de China), de los cuales 10% pagaría suscripción, y los LLM captarían 2% del mercado de publicidad digital, llevando los ingresos de 2030 hasta 213.59 mil millones de dólares
- Al mismo tiempo, debido a enormes costos de cómputo —792 mil millones de dólares acumulados en arrendamiento de nube hasta 2030 y 1.4 billones hasta 2033—, se estima que aun sumando flujo de caja libre acumulado, inversión de Nvidia, deuda no utilizada y liquidez disponible, quedaría un hueco de financiamiento de 207 mil millones de dólares
- Aunque HSBC mantiene un fuerte optimismo sobre que la IA elevará la productividad en todas las industrias, el análisis muestra que, para absorber este CAPEX gigantesco, OpenAI podría verse forzada a enfrentar decisiones dolorosas como conseguir más capital o renegociar contratos de centros de datos
Megacontratos de nube y una “fosa de dinero”
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Se compara a OpenAI con “una enorme fosa de dinero con un sitio web encima”, y dado que es una empresa privada, la profundidad de esa fosa depende de estimaciones
- El equipo de software y servicios de HSBC en EE. UU. actualizó recientemente su modelo financiero de OpenAI
- El cambio clave fue incorporar los nuevos contratos de arrendamiento de nube con Microsoft y Amazon
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Se refleja un contrato de arrendamiento de cómputo en la nube por 250 mil millones de dólares con Microsoft y otro de 38 mil millones de dólares con Amazon
- Con ambos acuerdos, se agregan 4 GW de demanda adicional de cómputo para OpenAI, llevando la potencia total contratada a 36 GW
- El valor total de los contratos se estima en hasta 1.8 billones de dólares
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Bajo este supuesto, OpenAI avanza hacia una trayectoria con rentas anuales de centros de datos cercanas a 620 mil millones de dólares
- Aun así, se asume que solo alrededor de un tercio de esa potencia contratada estará realmente operativa hacia finales de 2030
- Parte del costo de nube se registra como costo de ventas (COGS) y otra parte como gasto de I+D
Supuestos de usuarios e ingresos: 3 mil millones de usuarios y negocio de suscripción y publicidad
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HSBC construyó primero un modelo de curva S de usuarios para estimar los ingresos de OpenAI
- Se proyecta que en 2030 la base llegue a 3 mil millones de usuarios, equivalente a 44% de la población adulta mundial excluyendo a China
- Como punto de referencia, utiliza una estimación de unos 800 millones de usuarios el mes pasado
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La composición de ingresos incluye suscripciones y publicidad, además de futura IA agéntica y nuevos dispositivos
- En el corto plazo, se asume que depende principalmente de un modelo enfocado en convertir a usuarios existentes a suscripciones de pago
- A largo plazo, se contempla margen para sumar ingresos por publicidad, agentic AI y nuevos proyectos con Jony Ive
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Se parte de la premisa de que las suscripciones a LLM podrían convertirse en un servicio tan ubicuo y útil como Microsoft 365
- Se asume que en 2030 10% de los usuarios de OpenAI serán clientes de pago
- Hoy se usa como estimación una tasa de pago de alrededor de 5%
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También se agrega el supuesto de que las empresas de LLM capturen 2% de los ingresos del mercado global de publicidad digital
- Hoy, la participación de ingresos de las empresas de LLM en publicidad digital se describe como casi cercana a cero
- Si ese supuesto se cumple, los servicios basados en LLM emergerían como un eje importante en búsqueda y publicidad
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Sumando todos estos supuestos, los ingresos de OpenAI dibujan una curva de “crecimiento explosivo (gangbusters)”
- 12.5 mil millones de dólares en 2025, 34.98 mil millones en 2026, 67.99 mil millones en 2027
- 106.89 mil millones en 2028, 153.79 mil millones en 2029 y 213.59 mil millones en 2030
Supuestos de participación de mercado en IA de consumo y empresarial
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Se asume que en 2030 el mercado total de IA de consumo generará 129 mil millones de dólares
- De ese total, 87 mil millones provendrían de búsqueda y 24 mil millones de publicidad
- El resto correspondería a otros servicios de IA para consumidores
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En ese mercado, la participación de OpenAI en consumo seguiría un escenario donde cae de alrededor de 71% hoy a 56% en 2030
- A Anthropic y xAI se les asigna una participación de un solo dígito a cada una
- El 22% restante se asigna a un grupo desconocido de competidores bajo “others”
- Google queda prácticamente excluido de los supuestos de participación en IA de consumo
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El mercado de IA empresarial se sitúa en 386 mil millones de dólares para 2030
- Se asume que la participación de OpenAI en empresas cae de alrededor de 50% hoy a 37%
- Se proyecta que los demás jugadores mantengan cuotas no muy distintas de las actuales
- El mercado total crece, pero la entrada y diversificación de competidores diluye algo la cuota de OpenAI
Estructura de costos y pérdidas prolongadas: sigue el subsidio al usuario
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Aunque los ingresos crecen con fuerza, el modelo de HSBC muestra una estructura donde los costos suben al mismo ritmo
- En el gráfico, junto con los ingresos aparecen revenue share con Microsoft, COGS, I+D y gastos SG&A
- El revenue share con Microsoft se asume como una partida no monetaria (non-cash) equivalente a 20% de los ingresos
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A lo largo de todo el periodo 2025-2030, OpenAI aparece como una empresa que no logra salir de una estructura de fuerte subsidio al usuario
- Incluso en 2030 se plantea un escenario con pérdida operativa de -17.72 mil millones de dólares
- Es decir, el tamaño de ingresos sería comparable al de Big Tech, pero seguiría en pérdidas masivas en términos de resultados
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En este contexto, el nuevo financiamiento se describe como dinero que termina yendo a los dueños de centros de datos
- Se enfatiza que el capital adicional sirve esencialmente para cubrir rentas de nube y centros de datos
- En la práctica, se parece a un ciclo de “el efectivo va a los centros de datos y el modelo sigue en pérdidas”
Costos acumulados de arrendamiento de nube y un hueco de 207 mil millones de dólares
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El modelo de HSBC estima en 792 mil millones de dólares el costo acumulado de arrendamiento de nube desde ahora hasta 2030
- Si se extiende el horizonte hasta 2033, la cifra sube a 1.4 billones de dólares
- Se explica que esta trayectoria coincide en términos generales con la guía de largo plazo a 8 años de OpenAI
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En ese mismo periodo, el flujo de caja libre acumulado (FCCF) de OpenAI se estima en 282 mil millones de dólares
- A eso se suman 26 mil millones de dólares por inyección de efectivo comprometida por Nvidia y venta de participación en AMD
- También se incluyen 24 mil millones en capacidad no utilizada de deuda y capital, además de 17.5 mil millones de dólares de liquidez disponible a mediados de 2025
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Incluso sumando todas esas fuentes, la conclusión es que seguiría faltando 207 mil millones de dólares frente al costo acumulado del arrendamiento de nube
- HSBC añade además un colchón adicional de efectivo de 10 mil millones de dólares como margen de seguridad
- El resultado es la cifra principal: OpenAI necesitaría recaudar al menos 207 mil millones de dólares de nuevo capital hasta 2030
Análisis de sensibilidad: usuarios, tasa de suscripción y costo unitario de cómputo
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HSBC señala que esta estimación podría incluso ser algo conservadora y presenta varias cifras de sensibilidad
- Cada vez que OpenAI consiga 500 millones de usuarios adicionales, los ingresos acumulados desde hoy hasta 2030 aumentarían en unos 36 mil millones de dólares
- Si la tasa de conversión a suscripción paga subiera hasta 20%, sería posible sumar 194 mil millones de dólares de ingresos adicionales en el mismo periodo
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Los supuestos sobre uso de LLM y costos de cómputo también se plantean como variables flexibles en distintas direcciones
- Si se materializa una caída del costo unitario del cómputo o mejoras de eficiencia, el capital requerido podría reducirse
- En cambio, si el uso de IA crece aún más rápido, los costos también podrían dispararse, mostrando la doble cara del escenario
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De forma interesante, el modelo no incluye un escenario en el que se alcance AGI (inteligencia artificial general)
- El impacto de alcanzar AGI sobre ingresos, costos y valuación se deja como una variable “fuera del modelo”
- Por lo tanto, la estimación se limita a una expansión realista del negocio LLM
Opciones si se desacelera el crecimiento: posible ajuste de contratos de centros de datos
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Si el crecimiento de ingresos no supera las expectativas y los inversionistas se vuelven más cautelosos, OpenAI podría enfrentar decisiones difíciles
- Se menciona que, por casos como Oracle, el mercado de deuda ya muestra tensión
- También se describe que la postura de apoyo de Microsoft a OpenAI se ha visto algo cambiante (flip-flop) últimamente
- En este contexto, también se menciona que SoftBank es el segundo mayor accionista
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La “mejor peor opción (best worst option)” que plantea HSBC sería deshacer parte de los compromisos de centros de datos
- Se habla de reducir o abandonar compromisos de centros de datos antes o después del vencimiento típico de contratos de 4 a 5 años
- Dado el entramado entre empresas de IA LLM, nube y chips, el análisis considera que podría existir cierto grado de flexibilidad entre los grandes jugadores
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Según la cita del informe, podría compartirse la idea de que “siempre es mejor reducir algo de capacidad que enfrentar una crisis de liquidez”
- En particular, se considera que los grandes proveedores establecidos tendrían más margen para actuar con flexibilidad que las neo clouds
- En consecuencia, si empeora la situación financiera de OpenAI, ajustar los compromisos de nube podría convertirse en una herramienta estructural para mitigar riesgos
El fuerte optimismo de HSBC sobre la IA y la justificación del CAPEX
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A pesar de estas cifras conservadoras y riesgosas, el equipo de HSBC mantiene un optimismo muy fuerte sobre la IA
- Proyecta que la IA penetrará todos los procesos productivos y todos los verticales de industria
- Como resultado, podría generar un aumento significativo de la productividad global
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Aunque algunos activos de IA podrían estar sobrevalorados y otros subvalorados, la visión es que, si al final la tasa de crecimiento económico impulsada por productividad sube aunque sea unos cuantos bp, el CAPEX que hoy se debate podría quedar plenamente justificado
- Sobre una economía mundial de más de 110 billones de dólares de PIB, incluso unos pocos bp adicionales de crecimiento producen efectos enormes en términos absolutos
- Desde esta óptica, 207 mil millones de dólares para mantener a OpenAI en pie hasta 2030 podrían no parecer una cifra tan grande
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En resumen, HSBC muestra al mismo tiempo la tensión entre pérdidas masivas y riesgo de financiamiento en el corto plazo y el efecto macroeconómico de productividad que la IA podría generar en el largo plazo
- El caso de OpenAI expone de forma extrema cuánto capital y cómputo por adelantado deben invertir las empresas de infraestructura de IA
- Al mismo tiempo, también funciona como un experimento sobre cuánto puede mover a la economía mundial una apuesta de esta escala
1 comentarios
Opiniones de Hacker News
Artículo original (archive.ph)
Parece difícil que OpenAI logre capturar valor real en las áreas de negocio de alto margen que menciona como futura fuente clave de ingresos
Por ejemplo, no hay razón para que las farmacéuticas compartan con OpenAI las ganancias del desarrollo de nuevos medicamentos, y en el mercado de publicidad y generación de medios Google, Meta y Amazon ya controlan la relación con los anunciantes
Además, OpenAI no tiene una base de plataforma como Chrome de Google, Office de Microsoft o el OS de Apple, así que le sería difícil expandir servicios tipo agente
Lo más prometedor quizá sean alianzas en retail como con Etsy, pero al final la estructura la lleva a competir con Amazon
Es decir, parece probable un cambio donde el centro del negocio publicitario pase de hackear Google a hackear GPT
Pero ChatGPT ya tiene una base fuerte de usuarios individuales, y también está creciendo su uso en el trabajo con Copilot y similares
Si OpenAI lanza herramientas publicitarias, es muy posible que atraiga a los anunciantes
Además, Google es muy fuerte técnicamente pero más débil al convertir eso en producto, mientras que OpenAI podría tener ventaja en calidad de producto
La reputación de DeepMind no importa tanto. Los recursos de IA siguen siendo escasos y la oferta todavía no alcanza a cubrir la demanda
Varias empresas pueden ganar dinero en esa brecha, y al final ganará la que mejor convierta la demanda en utilidades
Podría haber una oportunidad si crean un reemplazo de G Suite o MS Office integrado con la web y móvil de ChatGPT, pero eso requeriría un esfuerzo de ingeniería enorme
Se explica por el efecto de lock-in de CUDA, pero la percepción del mercado está cambiando poco a poco
El artículo se centra en ChatGPT, pero en realidad no está claro que ChatGPT vaya a ser el núcleo de los ingresos
La estimación de que las empresas de LLM capturarán 2% del mercado de publicidad digital se siente demasiado baja
Considerando que la publicidad en búsquedas representa 40% de toda la publicidad digital, la publicidad basada en LLM podría convertirse en una forma de publicidad por intención todavía más potente que la de búsqueda
Aun así, parece una estimación con un margen de error enorme
Si AGI es imposible o no llega en los próximos 10 años, OpenAI corre el riesgo de quedar reducida a un vendedor de modelos sin defensas competitivas
Google, en cambio, puede sobrevivir perfectamente integrando IA en su línea actual de productos
La gente ya le está dando a la IA una confianza personal y está empezando a recibir recomendaciones como si vinieran de un amigo
Eso es una oportunidad tipo Holy Grail para marketing
Por ejemplo, si Claude recomienda libros sin poner enlaces de Amazon, probablemente sea para construir confianza
En algún momento la IA recomendará directamente y también cerrará la venta
El usuario incluso podría recibir recomendaciones patrocinadas sin darse cuenta
Todavía no hay señales de que OpenAI esté preparando un equipo de publicidad o productos publicitarios
Pero hoy Google se lleva más de la mitad del gasto publicitario mundial
Si OpenAI se vuelve un nuevo canal de búsqueda y descubrimiento, 2% sería una cifra demasiado baja
Por ejemplo, pronto podría aparecer una función para comprar directamente en Walmart desde ChatGPT
Meta tiene 3.5 mil millones de usuarios y se espera que genere alrededor de 200 mil millones de dólares en ingresos publicitarios en 2025; si ChatGPT llega a 1 mil millones, podría crecer hasta 2 mil millones para 2030
La calidad de los datos de usuario de ChatGPT sería muy superior a la de Meta, y podría construir perfiles publicitarios altamente personalizados
También podría crear una nueva plataforma publicitaria que aprenda productos patrocinados de forma conversacional
El poder de marca de ChatGPT también está siendo subestimado
Incluso valdría la pena considerar estrategias de expansión como una app de Sora o la compra de TikTok
Google y Meta representan 1.5% del PIB total, y si OpenAI quiere competir con ellos tendrá que demostrarlo en eficiencia publicitaria, capacidad de capital e inversión en hardware
ChatGPT no funciona sobre una estructura así, así que la comparación directa es forzada
El valor publicitario de ChatGPT dependerá de a cuál de esos dos se parezca más
Basta ver los comentarios en Reels de Instagram para notar el rechazo, y los videos de Sora circulan por cualquier plataforma, así que su valor exclusivo es débil
Es difícil medir la base de usuarios solo por si instalaron o no una app
El tamaño de la industria de IA está demasiado inflado frente a la economía real
El mercado publicitario de EE. UU. es de 390 mil millones de dólares, mientras que la salud mueve 4.3 billones y la banca comercial 1.5 billones
Aun así, es anormal que las acciones relacionadas con IA representen un tercio de todo el mercado
Hay un sobrecalentamiento de capital especulativo por encima del valor real
El precio de las acciones refleja no las ganancias actuales sino la confianza de los inversionistas en los flujos de caja futuros
Además, se usa “IA” como si solo significara LLM, cuando en realidad lleva mucho tiempo aplicándose en muchos sectores
Incluso si mañana desaparecieran los LLM, el mundo solo volvería a su nivel anterior; no colapsaría
Una suscripción de 20 dólares al mes es insignificante frente a esa escala
Dado el alto margen de Nvidia, la carga real sobre la economía se reduce
Pero sí existe el riesgo de que la inversión apalancada con deuda se contagie al sistema bancario
Solo los salarios de los camioneros rondan los 200 mil millones al año, y automatizar industrias así sí tendría un impacto económico real
Los ingresos de OpenAI irán más allá de la simple suscripción a ChatGPT y se expandirán hacia generación de imágenes y video y herramientas tipo agente
La publicidad, noticias y medios serán grandes consumidores de contenido de IA, y también crecerá el modelo de ingresos B2B basado en API
OpenAI no podrá monopolizar todos los mercados, pero su punto de partida y nivel de confianza son fuertes
Hoy lo usan porque es gratis, pero no está claro si eso se podrá monetizar a escala de decenas de miles de millones
Tal vez la transición hacia robótica tenga un valor más tangible
Un candidato a la alcaldía de Nueva York hizo campaña con video generado por IA, y la mitad de los anuncios inmobiliarios usan imágenes de remodelación hechas con IA
Una cuarta parte de la publicidad impresa también ya es generada con IA
Los modelos open source están avanzando rápido, y el mercado lo ganará quien tenga mejor eficiencia de costos
Igual que Git desplazó a BitKeeper, el mercado de LLM irá hacia una estructura multipolar
Si la tecnología no logra economías de escala, monetizar será complicado
Google, Meta y Anthropic están lanzando productos de calidad similar, y la competencia por precio se está intensificando
Que los LLM logren incluso 2% del mercado de publicidad digital no es una meta nada fácil
Incluso Google, después de dominar la búsqueda, tuvo que adquirir varias empresas como Urchin, DoubleClick y YouTube para construir su ecosistema publicitario
Se está metiendo al mercado de LLM una cantidad de capital similar a toda la inversión de venture capital en EE. UU. en 2024 (215 mil millones de dólares)
Fuente: NVCA 2025 Yearbook
Parece posible que algún día el acceso a LLM se vuelva una suscripción premium de alto precio, tipo Bloomberg Terminal
Así como los traders usan Excel casi gratis pero pagan 20 mil dólares al año por Bloomberg, el acceso a IA también podría moverse hacia un modelo premium para profesionales
Podría evolucionar hacia robots que cocinen, limpien y conversen, comprados por individuos o incluso rentados por hora
O el precio subiría por restricciones de recursos, pero eso no sería margen sino aumento de costos
Si solo se le agrega datos en tiempo real, también podría ser reemplazado por una combinación open source
Según TechCrunch, Anthropic espera pasar a rentabilidad en 2028, mientras que OpenAI parece encaminada a quemar 14 mil millones de dólares en efectivo en 2026