OpenAI: las pérdidas en 2025 casi se multiplican por 8… gasto de 34 mil millones de dólares
(wheresyoured.at)- Según los documentos financieros auditados, la pérdida neta atribuible a la empresa de OpenAI se disparó de 5.09 mil millones de dólares en 2024 a 38.53 mil millones en 2025
- En 2025, pese a registrar ingresos por 13.07 mil millones de dólares, sus costos y gastos aumentaron hasta 34 mil millones de dólares, lo que dejó una pérdida operativa de 20.92 mil millones
- Durante el proceso de transición de entidad sin fines de lucro a empresa con fines de lucro, el cambio en el valor razonable de las participaciones convertibles y los pasivos por warrants se reflejó como una pérdida de 41.55 mil millones de dólares
- Los costos pagados a Microsoft fueron mucho mayores que los montos recibidos de SoftBank y Microsoft, lo que deja en evidencia en los estados financieros la fuerte carga de infraestructura e I+D de OpenAI
- A finales de 2025, los activos superaban los 50 mil millones de dólares y casi la mitad era efectivo, pero la velocidad del aumento de las pérdidas incrementa la presión sobre la rentabilidad y la sostenibilidad
Aumento de las pérdidas revelado por los documentos financieros auditados
- La pérdida neta atribuible a la empresa de OpenAI en 2025 se calculó en aproximadamente 38.5 mil millones de dólares
- Financial Times verificó de forma independiente esos documentos financieros auditados
- En comparación con la pérdida neta atribuible a la empresa de 5.09 mil millones de dólares en 2024, la pérdida de 2025 es casi 8 veces mayor
Cifras financieras de 2024
- En 2024, OpenAI registró ingresos por 3.7 mil millones de dólares, costos y gastos por 12.48 mil millones y una pérdida operativa de 8.78 mil millones
- Ingresos: 3.7 mil millones de dólares
- Costo de ingresos: 2.65 mil millones de dólares
- Investigación y desarrollo: 7.81 mil millones de dólares
- Ventas y marketing: 1.11 mil millones de dólares
- Generales y administrativos: 907 millones de dólares
- Costos y gastos totales: 12.48 mil millones de dólares
- Pérdida operativa: 8.78 mil millones de dólares
- La pérdida neta, incluyendo ingresos y gastos por intereses, fue de 8.84 mil millones de dólares
- De ese total, 3.74 mil millones de dólares se clasificaron como pérdida neta atribuible a participaciones no controladoras, por lo que la pérdida neta atribuible a la empresa quedó en 5.09 mil millones de dólares
- No está claro el significado de eliminar ese costo de 3.74 mil millones de dólares ni el método de ajuste contable utilizado
Cifras financieras de 2025
- En 2025, OpenAI registró ingresos por 13.07 mil millones de dólares, costos y gastos por 34 mil millones y una pérdida operativa de 20.92 mil millones
- Ingresos: 13.07 mil millones de dólares
- Costo de ingresos: 7.5 mil millones de dólares
- Investigación y desarrollo: 19.18 mil millones de dólares
- Ventas y marketing: 5.73 mil millones de dólares
- Generales y administrativos: 1.57 mil millones de dólares
- Costos y gastos totales: 34 mil millones de dólares
- Pérdida operativa: 20.92 mil millones de dólares
- Fue el año en que OpenAI pasó de una entidad sin fines de lucro a una empresa con fines de lucro, y en ese proceso se registró una pérdida de 41.55 mil millones de dólares por el cambio en el valor razonable de las participaciones convertibles y los pasivos por warrants
- La pérdida neta, incluyendo factores menores como ingresos y gastos por intereses, fue de 60.35 mil millones de dólares
- Después, se excluyeron 17.87 mil millones de dólares como pérdida neta atribuible a participaciones no controladoras y 3.95 mil millones como pérdida neta atribuible a participaciones no controladoras rescatables, con lo que la pérdida neta atribuible a la empresa quedó en 38.53 mil millones de dólares
- A finales de 2025, OpenAI tenía activos por poco más de 50 mil millones de dólares, y casi la mitad era efectivo
Montos relacionados con SoftBank y Microsoft
- En 2025, OpenAI recibió 867 millones de dólares de SoftBank y 303 millones de dólares de Microsoft
- Ese mismo año, los costos pagados a Microsoft sumaron 17.2 mil millones de dólares
- Costos de investigación y desarrollo: 10.59 mil millones de dólares
- Costos relacionados con costo de ingresos: 6.047 mil millones de dólares
- Gastos de ventas y marketing: 527 millones de dólares
- Gastos generales y administrativos: 42 millones de dólares
- Es muy probable que los 10.59 mil millones de dólares en costos de investigación y desarrollo se refieran al costo de entrenamiento de los modelos de OpenAI, pero en el documento el rubro figura como “Research and development”
- Al cierre de 2025, OpenAI tenía una deuda de 3.64 mil millones de dólares con Microsoft
- Gastos por pagar y otros pasivos corrientes: 21 millones de dólares
- Pasivos no corrientes: 58 millones de dólares
Presión persistente sobre la rentabilidad
- La pérdida de 38.53 mil millones de dólares de OpenAI en 2025 fue mucho mayor que la de 2024
- Los costos y gastos aumentaron hasta 34 mil millones de dólares, superando ampliamente los ingresos de 13.07 mil millones
- A medida que las pérdidas crecieron rápidamente frente al año anterior, se volvió aún más importante la cuestión de si OpenAI podrá asegurar sostenibilidad y rentabilidad
1 comentarios
Comentarios en Hacker News
Haciendo cuentas por encima, Alphabet tiene una valoración de aprox. 4.5 billones de dólares / ingresos de aprox. 403 mil millones de dólares, o sea unas 11 veces sus ingresos, Microsoft tiene aprox. 2.9 billones de dólares / 282 mil millones de dólares, o sea unas 10 veces, mientras que OpenAI tiene aprox. 850 mil millones de dólares / 13 mil millones de dólares, o sea unas 65 veces
Me pregunto cómo se sostiene esa lógica
La empresa 2 también tiene ingresos de mil millones de dólares, pero si sigue igual que el año pasado y el anterior, la pregunta es si realmente deberíamos valorar a ambas empresas igual
Aquí me confundo un poco. Que el costo de ventas sea menor que los ingresos es una buena señal, y la principal causa de las pérdidas son los gastos de I+D, lo cual parece normal en esta industria.
Pero en el caso específico de OpenAI sí parece haber un problema. Fue pionera y también tuvo un gran gasto en I+D, pero aun así perdió mucha de su ventaja, incluso cuando Anthropic aparentemente le dio oportunidades por cometer errores raros de relaciones públicas
Si lo ampliamos a toda la industria, parecen cifras más positivas que negativas. A menos que asumamos que para aumentar ingresos los gastos de I+D también tienen que seguir creciendo para siempre, la industria de la IA parece haberse encaminado a la rentabilidad en el largo plazo
Todavía no se sabe si la IA podrá abarcarlo todo como ella misma afirma, o si quedará como un negocio sanamente rentable. Es parecido a cómo Uber pasó de “vamos a mover al mundo con conducción autónoma” a “encontramos una forma rentable de enviar comida, cosas y personas a su destino. También hay anuncios”
Es como decir que es un buen auto si ignoras que no tiene motor, y luego descubrir que tampoco tiene ruedas
Hay tres futuros posibles, en orden de lo más cercano a la fantasía: 1) si alguien logra AGI, la economía de cada empresa individual deja de importar mucho. 2) los LLM pueden seguir mejorándose iterativamente como el desarrollo de chips, así que se seguirá necesitando I+D, y si no estás en la frontera, los clientes usarán a la competencia o alternativas abiertas/locales. 3) si las capacidades de los LLM llegan a una meseta y las mejoras adicionales se vuelven mínimas, entonces los modelos abiertos/locales también alcanzarán esa misma meseta rápidamente, así que desaparece la viabilidad de negocio para cualquiera que no sea un hiperescalador
Si llega el momento de salir a bolsa y tener que ganar dinero, quizá se verá mejor, pero no creo que yo invertiría en este negocio
Hasta me pregunto si OpenAI filtró esto a propósito. Elimina de un golpe la mayor preocupación: que vende tokens a pérdida
HSBC cree que, para que OpenAI llegue a ser rentable, tendría que llevar sus ingresos de 13 mil millones de dólares a 200 mil millones para 2030, y además encontrar 204 mil millones de dólares adicionales
Uber justificó su intento de dominar una industria ya existente con una gran apuesta de I+D en conducción autónoma, sin poder bajar costos de manera significativa. OpenAI sí tiene un producto central, pero corre un alto riesgo de volverse un commodity cuando los modelos de código abierto la alcancen unos 6 meses después
Sinceramente, creo que los números casi no importan. En 2024~2025 hubo mucho discurso sobre si la IA reemplazaría a escritores, cineastas, etc., o si algo como Sora reemplazaría a las redes sociales, pero gran parte de eso no funcionó bien
Hacia finales de 2025, el verdadero product-market fit que apareció fueron los agentes de código. De hecho funcionan y hacen trabajos por los que se puede cobrar
Así que todo lo demás es discusión académica. Era obvio que iban a perder dinero en 2025. La tecnología era impresionante y parecía que algún día produciría algo grande, pero no había nada real por lo que la gente tuviera que pagar. Ahora sí lo hay. Por eso, cuánto perdieron en 2025 no es tan importante
Lo único que importa ahora es qué tan competitivos son Anthropic y OpenAI en este producto, y cómo salen las cuentas cuando las empresas usan agentes de IA para programación. Creo que el debate sobre si se pierde dinero en la inferencia ya casi terminó
Los ingresos aumentaron unas 3.5 veces, de 3.7 mil millones de dólares a 13.07 mil millones, y la pérdida operativa aumentó unas 2.4 veces, de unos 8.8 mil millones a unos 20.9 mil millones de dólares
No parece un escenario apocalíptico
Las pérdidas que habría que financiar después de 2026 suman 250 mil millones de dólares. Ya se han conseguido unos 120 mil millones, pero 25 mil millones fueron por adelantado y el resto depende de hitos, así que todavía hay un hueco de unos 125 mil millones de dólares
Es una estructura que solo funciona si OpenAI sigue siendo una empresa de moda para levantar capital. No es un escenario apocalíptico, pero sí es riesgoso y depende de asumir que la tendencia de corto plazo se convierte en la curva de largo plazo
Al final, la clave es dónde está el punto de equilibrio en que se cruzan ambas. Si está demasiado lejos, la empresa podría morir antes de llegar. Casi todas las empresas se vuelven rentables en algún momento, pero muchas siguen necesitando inyecciones de efectivo para mantener las luces encendidas
Como dice el viejo dicho de la aviación, con suficiente empuje hasta un ladrillo puede volar. Eso no significa que el ladrillo se convierta en avión
El problema es que el mercado esperaba muchísimo más de estas compañías
Creo que hay algo que el titular está omitiendo. La pérdida real fue de 60 mil millones de dólares y se eliminaron 17 mil millones del resultado final
Citando una publicación de Reddit, se eliminó un cargo de 17.87 mil millones de dólares bajo la partida “pérdida neta atribuible al capital de participaciones no controladoras”
Al final de la nota anterior de Ed(https://www.wheresyoured.at/ai-is-slowing-down/), presentó esta noticia como “una historia que podría reventar la burbuja de la IA” y “si imagino lo peor que podría recibir, esto casi encaja”
Pero esta noticia no cumple con ninguno de esos criterios. Que OpenAI esté perdiendo miles de millones de dólares no es ninguna sorpresa, y tanto optimistas como escépticos de la IA probablemente ya lo daban por hecho
De hecho, con los 25 mil millones de dólares en efectivo reportados aquí y los 122 mil millones recaudados en marzo, parece que aunque OpenAI colapsara, no se vendría abajo en los próximos 1 o 2 años. Eso tampoco dice gran cosa sobre la burbuja de la IA en sí
Además, como Codex salió este año y elevó mucho los ingresos, y el aumento en costos operativos es incierto, también es difícil extrapolar las finanzas de 2025 hacia 2026 y más allá
Cuando dijo “lo peor que podría recibir”, pensé que sería algo como su argumento habitual de que la inferencia/Codex no es rentable de forma fundamental, pero aquí tampoco hay suficiente información que respalde esa idea. Los ingresos siguen estando por encima del costo de ventas, y las pérdidas principales están claramente separadas
La pregunta es si OpenAI puede sobrevivir cuando los clientes empiecen a reducir su uso de tokens. El negocio puro de inferencia podría ser rentable, pero OpenAI no es una empresa que solo haga eso. OpenAI tiene mil millones de usuarios que generan pérdidas
Lo que hoy parece no rentable se debe al enorme gasto de capital para construir centros de datos
Quienes creen que la inferencia no es rentable están confundiendo el costo total de cómputo con el costo de inferencia. En realidad hay que separar el cómputo de entrenamiento del cómputo de inferencia
La pregunta más grande es cuándo, o si de verdad, el entrenamiento empieza a desacelerarse. Si los LLM llegan a una meseta, desde ese punto la inferencia pasa a parecer casi ganancia pura, siempre que ya tengas los recursos de cómputo; solo queda el ciclo de renovación de hardware cada 3 a 5 años
El problema para los laboratorios aparece en el momento en que los LLM lleguen a un callejón sin salida en capacidades más avanzadas. Las nubes hiperescalables existentes pueden correr inferencia todo el día con solo tener acceso al modelo, sin necesidad de OpenAI o Anthropic. Todo el valor de los laboratorios de frontera depende de mantenerse por delante de la curva de comoditización. Si no pueden sostener ese momento, se acabó
Creo que esa diferencia sí importa
Artículo relacionado: https://www.ft.com/content/e15b0d7e-ff6b-4f16-ba7a-4068feddb...
Usa la misma fuente, pero responde con más honestidad, y Ed Zitron no toca esta parte
A medida que subió la valuación de OpenAI, también aumentó el valor de los derechos de los inversionistas, generando un costo de unos 30 mil millones de dólares, que al parecer no se repetirá después de la reestructuración
Excluyendo ese costo, la compensación en acciones para empleados y costos no monetarios como los créditos de cómputo de Microsoft, la pérdida de OpenAI fue de 8 mil millones de dólares
No sé cómo tomar los textos de Ed Zitron. Desde hace tiempo ha sido extremadamente impreciso y ha hecho muchas afirmaciones exageradas
Se ignoran sus pésimas predicciones del año pasado, mientras que el “análisis” de este año se recibe como si fuera la palabra de Dios
Lleva años prediciendo la ruina, y es raro que HN todavía le dé credibilidad a esto
Hace como una semana dijo: “Una de mis fuentes me trajo una historia que podría reventar la burbuja de la IA. Me la trajo porque he demostrado que de verdad me importa esta industria y la gente que está en ella. Si se preguntan cuál es esta historia, es información que he querido durante años y me llegó de la forma en que siempre quise que llegara, y la trataré con la reverencia que merece. Si imaginas lo peor que podría recibir, casi seguro estarás en lo correcto. Saldrá en dos semanas, y muy probablemente habrá pódcast, boletín y cobertura de seguimiento. Valdrá la pena, y te va a impactar lo que voy a reportar”
Esto es carnada nivel QAnon. Lleva tiempo usando este tipo de táctica y aun así mucha gente todavía no se da cuenta
No entiendo por qué este tipo de texto sigue apareciendo