Desde que la IA generativa se coló en el día a día de medio planeta, OpenAI y ChatGPT se han convertido en la cara visible de esta revolución. Su asistente conversacional ha pasado de ser un experimento curioso a una herramienta casi rutinaria para estudiar, programar, escribir o simplemente resolver dudas en cuestión de segundos.
Sin embargo, tras ese éxito mediático hay una realidad mucho menos glamurosa: mantener en funcionamiento y seguir mejorando ChatGPT cuesta cifras astronómicas. Diversos análisis señalan que, si nada cambia, OpenAI podría verse sin efectivo suficiente hacia 2027, lo que ha encendido todas las alarmas en el sector tecnológico y financiero.
Por qué se habla de que OpenAI podría quedarse sin dinero en 2027
La idea de que OpenAI podría agotar su dinero en torno a mediados de 2027 no nace de un solo informe aislado, sino de la combinación de varias proyecciones y advertencias de economistas y consultoras. El mensaje de fondo es claro: el ritmo actual de gasto no es sencillo de sostener, incluso para una de las compañías más influyentes de la IA.
OpenAI se ha posicionado en el centro de la carrera por la llamada Inteligencia Artificial General (AGI), ese horizonte en el que las máquinas serían capaces de realizar cualquier tarea cognitiva humana. El problema es que perseguir esa meta exige montar una infraestructura descomunal: centros de datos repartidos por todo el mundo, consumo brutal de energía y una montaña de chips avanzados.
Diferentes estimaciones internas y externas apuntan a que OpenAI planea gastar unos 8.000 millones de dólares en 2025 solo para sostener y ampliar sus operaciones, y que el desembolso podría escalar hasta los 40.000 millones de dólares anuales en 2028. Con esas cifras sobre la mesa, es fácil entender por qué los analistas empiezan a hablar de un posible “choque” financiero.
Uno de los puntos más repetidos en estos informes es que, a pesar de la popularidad de ChatGPT, la empresa sigue sin operar con beneficios claros. Las pérdidas acumuladas seguirían siendo muy elevadas durante los próximos años y, según algunas proyecciones, podrían llegar a los 14.000 millones de dólares en 2026, algo que obliga a seguir levantando capital de forma prácticamente continua.
Un modelo de negocio que aún no cuadra las cuentas
Detrás de la preocupación por la fecha de 2027 hay una cuestión de fondo: el modelo de negocio de la IA generativa todavía no ha demostrado ser sólido para quienes desarrollan los modelos más avanzados. En el caso de OpenAI, el desequilibrio entre costes y ingresos es especialmente llamativo.
Se calcula que ChatGPT supera los 800 millones de usuarios activos a la semana, una cifra enorme para cualquier servicio digital. Pero de ese universo de personas, alrededor del 95% estaría utilizando la versión gratuita del chatbot. Eso significa que solo una pequeña parte paga una suscripción mensual o empresarial que ayude a sostener la infraestructura.
El resultado es que la facturación derivada de suscripciones y licencias no alcanza, por ahora, para cubrir el coste real de entrenar, desplegar y mantener los modelos. Cada interacción, cada conversación y cada consulta se traduce en cómputo, y por tanto en dinero que sale de la caja. Cuando se multiplica por cientos de millones de usuarios, la factura se dispara.
Además, OpenAI no cuenta con un “colchón” de negocio tradicional como pueden tener Microsoft, Google o Meta, que financian sus apuestas en IA con ingresos procedentes de sistemas operativos, publicidad, ofimática o redes sociales. Esa dependencia casi total del éxito económico de la IA hace que los márgenes de maniobra sean más estrechos.
Varios expertos han puesto el dedo en la llaga. El economista Sebastian Mallaby, del Consejo de Relaciones Exteriores, ha señalado que, aunque OpenAI ha logrado rondas de financiación histórica, el éxito tecnológico no se ha traducido en una rentabilidad tangible. En su opinión, la compañía estaría pagando en parte con expectativas y valoraciones muy optimistas, más que con resultados económicos sólidos.
El muro de los centros de datos y la inversión “a lo bestia”
El problema no se limita a una mala gestión concreta, sino a algo más profundo: la industria de la IA entera se está estrellando contra los límites físicos de la infraestructura. Hace falta mucho más que buenas ideas y algoritmos; se necesitan naves llenas de servidores, electricidad a raudales y chips que hoy están muy demandados.
Consultoras como Bain & Company llevan tiempo avisando de un desfase enorme entre la demanda de cómputo para IA y la capacidad real de los centros de datos. Sus análisis hablan de un auténtico “agujero negro” de cientos de miles de millones de dólares que habría que invertir para cerrar esa brecha, algo que muchas empresas del sector no pueden permitirse sin endeudarse o diluirse.
En paralelo, el propio Sam Altman ha puesto cifras sobre la mesa que marean. Distintas informaciones, recogidas por medios internacionales, apuntan a que OpenAI y sus socios contemplan inversiones totales de hasta 1,4 billones de dólares (billones anglosajones, es decir, millones de millones) en centros de datos y semiconductores en los próximos años. La idea es asegurar suficiente capacidad para entrenar modelos más grandes y servir peticiones a escala planetaria.
El coste de esta carrera se ve también en el mercado de hardware. Compañías como NVIDIA han disparado sus ingresos vendiendo GPU y soluciones específicas para IA, beneficiándose del apetito casi insaciable por cómputo. Para quienes compran esos equipos, en cambio, el impacto es justo el contrario: la cuenta de resultados se llena de gasto de capital que solo se recuperará si el negocio de IA despega de verdad.
Así, el dilema de OpenAI (y de buena parte del sector) es evidente: o logran que la IA se convierta en una fuente de ingresos estable y predecible en un plazo relativamente corto, o el peso de las inversiones puede terminar siendo insostenible. De ahí que muchos análisis pongan la mirada en 2027 como un momento clave para comprobar si el modelo aguanta o no.
Burbuja, “hype” y el famoso agujero de 800.000 millones
La posible falta de dinero de OpenAI en 2027 se enmarca en un debate más amplio: ¿se ha sobrevalorado la rentabilidad de la inteligencia artificial a corto plazo? La sensación general es que buena parte del sector tecnológico se ha dejado llevar por el “hype” y las promesas, sin que los ingresos vayan al mismo ritmo que las inversiones.
Ya en 2025, Bain & Company hablaba de un “agujero negro” de 800.000 millones de dólares en el ecosistema de la IA, una forma de describir la diferencia entre el capital que se ha volcado en proyectos de inteligencia artificial y los retornos reales que se están generando. Esa brecha alimenta el miedo a una posible burbuja.
Analistas de mercados, fondos de inversión y consultoras coinciden en que no todas las apuestas en IA sobrevivirán. Habrá ganadores, empresas que consigan consolidar productos clave y modelos de negocio sostenibles, pero también habrá startups y proyectos que se queden sin combustible por el camino. OpenAI, pese a su tamaño y visibilidad, no es inmune a ese riesgo.
En este contexto, la pregunta es si el entusiasmo actual está justificado por los ingresos que de verdad se pueden obtener. Hay quien defiende que, a medio y largo plazo, la IA será una pieza básica de la economía digital y acabará generando mucho más de lo que cuesta. Pero mientras ese futuro llega, las cuentas trimestrales siguen mandando, y las empresas tienen que demostrar a los inversores que el dinero no se va solo en hardware y fichajes.
Los propios informes que sitúan a OpenAI en una posición delicada reconocen que, si el sector sobrevive a esta fase inicial de gasto brutal, la industria podría quedar en una posición mucho más sana. La cuestión es quién llega vivo a ese punto de equilibrio y cuánta dilución o deuda hay que asumir hasta entonces.
Monetizar ChatGPT sin romper la confianza del usuario
Para evitar que la caja se vacíe, OpenAI no solo depende de nuevas rondas de inversión; también tiene que exprimir mejor su base de usuarios. La empresa está probando diferentes vías para sacar más rendimiento económico de ChatGPT sin ahuyentar a quienes lo usan a diario.
Además de los planes de pago para particulares y empresas, una de las propuestas que se han puesto sobre la mesa es incorporar publicidad en la versión gratuita de ChatGPT. La idea, que la propia compañía ha ido esbozando en comunicados y pruebas limitadas, pasa por mostrar anuncios a usuarios del plan gratis o de niveles básicos, mientras se mantendrían libres de publicidad las suscripciones Plus, Pro, Business o Enterprise.
El movimiento tiene sentido desde el punto de vista financiero —millones de usuarios gratuitos son un potencial escaparate publicitario—, pero trae consigo varios riesgos. En la práctica, un chatbot no es un buscador tradicional: el usuario no lee simplemente una lista de enlaces, sino que delega parte de su razonamiento en la respuesta generada. Cualquier incentivo comercial mal integrado podría erosionar la confianza.
Por eso, desde OpenAI se insiste en que la publicidad no debería interferir con el contenido de las respuestas, sino mostrarse de forma claramente diferenciada. Aun así, muchas voces del sector temen que, si se fuerza demasiado la monetización, se pueda dañar la percepción de neutralidad de la herramienta, justo cuando más se discute sobre sesgos y transparencia en IA.
Más allá de los anuncios, la compañía también trabaja en modelos más eficientes y escalables, capaces de ofrecer buenas respuestas con menos consumo de recursos. Esto pasa por optimizar la inferencia, usar chips específicos más baratos a largo plazo, recurrir a modelos más pequeños en tareas sencillas y aplicar técnicas de caché que eviten recalcular siempre lo mismo. Reducir el coste por interacción es, a estas alturas, casi tan importante como atraer nuevos clientes.
Acuerdos estratégicos, Europa y el papel de los grandes socios
Con el horizonte de 2027 en la cabeza, OpenAI está moviendo ficha para asegurarse fuentes de ingresos y apoyo estable. Una de las vías es cerrar acuerdos con grandes empresas y operadores que integren ChatGPT en sus servicios, multiplicando así el alcance del modelo y generando flujos de dinero más previsibles.
En Europa ya se han visto ejemplos claros. Movistar firmó un acuerdo con OpenAI para ofrecer seis meses de ChatGPT gratis a sus clientes, una estrategia que permite a la operadora diferenciar sus paquetes y, al mismo tiempo, amplía la presencia de la herramienta en el mercado español. Aunque para el usuario final se trate de un “regalo”, detrás suele haber pagos o compromisos comerciales que ayudan a financiar la infraestructura.
Este tipo de alianzas son especialmente relevantes en el contexto europeo, donde el marco regulatorio de la inteligencia artificial es más exigente que en otras regiones. El llamado AI Act de la Unión Europea, que busca fijar normas sobre transparencia, seguridad y uso responsable de la IA, obliga a empresas como OpenAI a adaptar sus modelos y procesos, añadiendo una capa extra de costes y trámites.
Al mismo tiempo, la UE está impulsando fondos y programas públicos para desarrollar capacidades de IA propias en el continente, algo que podría traducirse en nuevas oportunidades de colaboración para compañías que ofrezcan tecnología puntera. Para OpenAI, posicionarse como socio tecnológico fiable en Europa puede ser clave si quiere mantener presencia en un mercado grande y relativamente estable.
Eso sí, la competencia no se queda de brazos cruzados. Modelos como Google Gemini, Anthropic Claude o propuestas de actores asiáticos como DeepSeek buscan también su hueco en empresas europeas, administraciones públicas y grandes operadores de telecomunicaciones. En ese pulso por los contratos, la salud financiera de cada proveedor de IA será un factor que clientes e inversores mirarán con lupa.
Todo este panorama dibuja una situación compleja: OpenAI lidera el imaginario colectivo de la IA generativa, pero avanza sobre un terreno financiero resbaladizo. Entre un gasto descomunal en centros de datos, un modelo de negocio que todavía no cubre todos los costes y una posible burbuja de expectativas en el sector, la fecha de 2027 se ha convertido en una especie de prueba de fuego para la compañía. Lo que ocurra en los próximos años —cómo monetiza ChatGPT, qué acuerdos logra cerrar y hasta qué punto la industria consigue equilibrar gasto e ingresos— marcará si el gigante de la IA se consolida o si su revolución se queda sin gasolina antes de tiempo.