La firma, valorada en torno a U$S 500.000 millones, enfrenta una montaña de costos por centros de datos, compromisos de computación y competencia feroz que ponen en duda su capacidad para monetizar a la velocidad que exige su expansión. HSBC proyecta que, aunque los ingresos crezcan hasta U$S 213.000 millones en 2030, el flujo de caja acumulado seguirá siendo negativo y quedará un faltante de financiamiento de U$S 207.000 millones.
Tres años después del lanzamiento de ChatGPT, OpenAI ya no domina la narrativa tecnológica sin rivales: la empresa que dirige Sam Altman carga con compromisos de capacidad y costes de infraestructura que, según HSBC Global Research, plantean un riesgo financiero monumental. El banco actualizó sus proyecciones tras incorporar acuerdos multianuales por capacidad en la nube —entre ellos un acuerdo por U$S 250.000 millones con Microsoft y otro por U$S 38.000 millones con Amazon— y concluyó que OpenAI seguirá registrando flujo de caja libre negativo hasta 2030 y necesitará U$S 207.000 millones adicionales para cumplir su hoja de ruta.
HSBC modela costes de nube e infraestructura entre finales de 2025 y 2030 en U$S 792.000 millones, y prevé compromisos totales de computación por U$S 1,4 billones hacia 2033 —una cifra en línea con el plan de Sam Altman de ejecutar inversiones por U$S 1,4 billones en los próximos ocho años—. Solo el alquiler de centros de datos representa una factura estimada de U$S 620.000 millones. Para ponerlo en perspectiva, la firma apunta a 36 gigavatios de capacidad de IA a fin de década: si 1 gigavatio puede alimentar unas 750.000 casas, hablamos de una demanda eléctrica similar a la de un estado de tamaño intermedio en EE. UU.
Pese a la proyección de ingresos que crecerían hasta más de U$S 213.000 millones en 2030 —apoyada en supuestos de mayor conversión a suscriptores pagos y captura parcial del mercado publicitario digital—, HSBC estima que los números no alcanzan para cerrar la brecha. Entre las palancas para acortar el déficit, el banco plantea: duplicar la conversión de usuarios pagos (pasar de 10% a 20% podría sumar U$S 194.000 millones), capturar más gasto publicitario digital o lograr eficiencias extraordinarias en operaciones de cómputo. Pero incluso bajo escenarios optimistas, la necesidad de capital fresco persistiría más allá de 2030.
El diagnóstico plantea preguntas sobre los financistas y socios estratégicos de OpenAI: Microsoft y Amazon, además de ser proveedores de nube, son inversores clave; y otros actores como Oracle, Nvidia y AMD tienen exposición a cómo evolucione la demanda. HSBC advierte que emitir más deuda es una opción, pero “posiblemente la más desafiante en las condiciones actuales de mercado”, en un contexto donde empresas tecnológicas han recurrido al endeudamiento masivo para financiar gasto en IA.
Los analistas no se limitan a los números: hay un debate más amplio sobre productividad y retorno. HSBC cita irónicamente a Robert Solow —que dijo que “puedes ver la era del computador en todas partes menos en las estadísticas de productividad”— para subrayar que la promesa productiva de tecnologías previas no siempre se tradujo en ganancias medibles. Algunos economistas, como Jason Furman, calcularon que sin centros de datos el crecimiento del PIB habría sido prácticamente nulo en la primera mitad de 2025, ilustrando cuánto dependen hoy las cuentas macroeconómicas del despliegue masivo de infraestructura digital.
Para Altman y su equipo la gran pregunta práctica es: ¿cómo monetizar lo suficiente —suscripciones, publicidad, clientes empresariales— para sostener una operación que exige inversiones de escala estatal? En un reciente podcast, Altman respondió con una sola palabra ante la fatiga por la presión: “Enough” —“Basta”—, un gesto que resume la tensión entre ambición tecnológica y realidad financiera.
En suma, el informe de HSBC no solo mide riesgos contables; traza un mapa de decisiones estratégicas necesarias: subidas agresivas de monetización, nuevas rondas de capital, o un replanteo del ritmo de expansión de capacidad. Si OpenAI quiere seguir en la primera línea de la IA, deberá convencer a mercados e inversores de que su apuesta por la computación masiva se traducirá en rendimientos —no solo en promesas— y hacerlo antes de que el contado de la infraestructura se vuelva impagable.