Informe: OpenAI prevé un gasto de 750 mil millones de dólares en potencia informática para 2030; la empresa sigue afirmando que “la capacidad de cómputo es muy insuficiente”.
OpenAI ha elevado su previsión de gasto en capacidad de cómputo para 2030 a 750 mil millones de dólares, un aumento de más del 25% en comparación con la estimación anterior de aproximadamente 600 mil millones de dólares. Persisten cuellos de botella en múltiples eslabones de la cadena, como chips, energía eléctrica y terrenos, por lo que la capacidad de transformar enormes pedidos en poder de cómputo disponible a tiempo se ha convertido en la prueba central para el sector de infraestructura de IA.
OpenAI eleva el gasto en poder de cómputo a 750 mil millones de dólares, la brecha de oferta pone a la infraestructura de IA al borde de una prueba de estrés.
El 9 de septiembre, según DealBook de The New York Times citando a una fuente anónima familiarizada con los datos, OpenAI todavía siente que su capacidad de cómputo es “muy insuficiente”.
OpenAI prevé que para 2030 su gasto en poder de cómputo alcanzará aproximadamente 750 mil millones de dólares, lo que representa un aumento de más del 25% respecto a la estimación anterior de aproximadamente 600 mil millones de dólares.
Esta declaración significa que la oferta real de chips, centros de datos, energía y recursos de red aún no ha seguido el ritmo del crecimiento de la demanda para el desarrollo y despliegue de modelos líderes.
Para empresas como Oracle y CoreWeave, que han apostado por la expansión masiva de infraestructura impulsada por la demanda de IA, esto es tanto una señal de demanda como una fuente directa de presión en su balance financiero.
El plan de 750 mil millones de dólares refleja la ampliación de la escala de adquisiciones
WallstreetCN mencionó que, el pasado 22 de julio, The Wall Street Journal informó que, a medida que la demanda de poder de cómputo de IA sigue aumentando, OpenAI ha elevado su proyección de gasto futuro en infraestructura en la nube a 750 mil millones de dólares, mostrando que aún sigue incrementando su inversión de capital a largo plazo.
OpenAI ya ha firmado acuerdos de capacidad con varios socios. Entre ellos, el contrato de capacidad de centros de datos con Oracle es de un total de 6 gigavatios, la mayor parte aún en desarrollo.
OpenAI también ha ampliado a ocho años su acuerdo multianual de computación en la nube con Amazon Web Services, por un total de 138 mil millones de dólares, incluyendo 2 gigavatios de recursos de cómputo basados en chips Trainium.
Además, OpenAI se comprometió anteriormente a aumentar en 250 mil millones de dólares el gasto en la nube en Microsoft Azure, aunque no reveló el calendario específico para ese gasto. La acumulación de varios contratos de gran tamaño muestra que OpenAI está asegurando recursos de computación a largo plazo mediante un modelo multivendedor.
No obstante, la ampliación de los compromisos de adquisición de capacidad también significa que OpenAI deberá coordinar continuamente el crecimiento de la demanda, la construcción de infraestructura y los pagos de capital durante los próximos años.
El crecimiento de pedidos convive con la presión financiera
La demanda de poder de cómputo de OpenAI proporciona soporte de pedidos a largo plazo para proveedores de servicios en la nube y la cadena de suministro de infraestructura, pero los costos de expansión suponen también una gran presión sobre los balances empresariales.
Tomando como ejemplo a Oracle, las obligaciones por cumplir alcanzan los 638 mil millones de dólares, un aumento anual del 363%. De este total, 75 mil millones están relacionados con acuerdos de prepagos o arreglos para el suministro de GPU por parte de clientes. Los ingresos de Oracle Cloud Infrastructure ascendieron a 5.790 millones de dólares, lo que representa un aumento del 93% interanual.
Pero la acumulación de pedidos viene acompañada de elevados gastos de capital. El flujo de caja libre del cuarto trimestre fiscal de Oracle fue negativo en 23.690 millones de dólares, con gastos de capital de 55.660 millones, y se espera que el gasto neto de capital para el ejercicio fiscal de 2027 sea de aproximadamente 70 mil millones. La empresa planea recaudar aproximadamente 40 mil millones de dólares mediante deuda y financiamiento de capital, lo que incluye un plan de emisión de acciones al precio de mercado de 20 mil millones.
CoreWeave se enfrenta a una situación similar. Su flujo de caja libre en el segundo trimestre fue negativo en 5.743 millones de dólares, con una cartera de pedidos pendientes de aproximadamente 104 mil millones hasta el 30 de junio, y planea superar una capacidad eléctrica activa de 8 gigavatios para 2030. Su expansión depende principalmente de deuda, anticipos y financiamiento de capital.
Las restricciones de suministro siguen concentrándose en chips, energía y centros de datos
En el lado de la oferta de chips, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, declaró recientemente que la cadena de suministro está bajo presión, y que la oferta actual solo puede satisfacer alrededor del 70% de la demanda.
Broadcom, por su parte, está impulsando el despliegue del primer acelerador personalizado de OpenAI, Jalapeno, con planes para instalar 1,3 gigavatios en el ejercicio fiscal 2027. Sin embargo, la empresa también apuntó que el terreno, la energía y las carcasas de los centros de datos determinarán el cronograma para la entrada en funcionamiento de la capacidad real.
Esto significa que los cuellos de botella de la infraestructura de IA no se limitan únicamente al suministro de GPU. Los wafers, la memoria de alto ancho de banda, los sustratos, la energía, el terreno y la capacidad de construcción de centros de datos pueden afectar la entrega final de cómputo.
La declaración más reciente de OpenAI sobre la insuficiencia del poder de cómputo refuerza la señal de demanda para la infraestructura de IA y plantea al mercado una prueba más realista: si los pedidos masivos pueden convertirse según lo previsto en gigavatios de computación utilizables, y si las empresas relacionadas pueden mantener el equilibrio entre financiamiento y flujo de caja en un ciclo de elevado gasto de capital.
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