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Cuando dejé Stability después de hacer modelos sota de todas las modalidades con 300 millones de descargas, recibí muchas críticas por no obtener ganancias (!)
En realidad, es muy posible hacer modelos y sistemas de última generación para competir con los laboratorios fronterizos
Es realmente difícil hacer eso y ser rentable


17 oct, 07:04
🦔 Sam Altman acaba de comprometer más de $ 1 billón para infraestructura de IA solo en el último mes, mientras que OpenAI perdió $ 8 mil millones en la primera mitad de 2025 a pesar de duplicar los ingresos. Solo el 5% de los 800 millones de usuarios de ChatGPT pagan suscripciones, y Altman admite que la rentabilidad no está entre sus "diez principales preocupaciones" a pesar de la búsqueda desesperada de nuevas fuentes de ingresos por parte de la compañía.
La verificación de la realidad de los ingresos
OpenAI no puede convencer al 95% de los usuarios de que ChatGPT vale 20 dólares mensuales, pero planean gastar más que el PIB de muchos países en infraestructura. La compañía ahora está explorando la publicidad, monetizando la generación de videos Sora, la integración de compras en línea e incluso revirtiendo el curso de las "aplicaciones maduras" para aumentar el compromiso después de rechazar previamente los "sexbots".
La web de financiación circular
OpenAI está utilizando el dinero de inversión de Nvidia para comprar chips de Nvidia mientras confía en socios como Oracle para absorber los costos de infraestructura y darles "tiempo para construir el negocio". Los altos ejecutivos admiten que hay "mucha confusión en el horizonte" con respecto a su modelo de negocio de cinco años, sin un plan concreto para monetizar productos intensivos en recursos como Sora.
El riesgo sistémico
Los gastos de capital de IA ahora contribuyen más al crecimiento económico de EE. UU. que todo el gasto de los consumidores combinados, lo que significa que un colapso de OpenAI podría desencadenar un daño económico más amplio. La estrategia de la compañía parece ser escalar la infraestructura primero y descubrir la monetización después, a pesar de quemar miles de millones sin un camino claro hacia la sostenibilidad.
Mi opinión
Cuando una empresa que pierde $ 8 mil millones al año mientras atiende al 95% de los usuarios que no pagan compromete $ 1 billón para la construcción de infraestructura, representa la máxima expresión de la economía de la burbuja de IA. La admisión de Altman de que la rentabilidad no es una preocupación principal mientras la economía en general depende del gasto de capital de IA revela cuán desconectados están los niveles de inversión actuales de los fundamentos comerciales. Los acuerdos de financiación circular y la dependencia de los socios para absorber los costos sugieren que OpenAI sabe que su economía unitaria no funciona a la escala actual.
Hedgie🤗
Por otro lado, personas como Midjourney, Gamma y otros, además de los proveedores de inferencia, lograron construir negocios rentables, especialmente al centrarse en la generación de flujo de caja libre
DeepSeek también puede ser rentable: no es imposible, ¡solo muy difícil!
Casi lo logramos
Es más fácil con mecanismos no convencionales, por ejemplo, esta vez estamos a punto de escalar duro y nuestro modelo es construir una IA soberana realmente abierta y buena (educación, salud, finanzas, gobierno) y usar el cómputo de eso para asegurar un activo digital de alta calidad.
Demanda estructural
Es bastante agradable ya que las ventas de monedas van de forma transparente a los grupos de cáncer, educación, cultura, etc. y se puede ver lo que hacen/hacen staking para dirigir la supercomputación de la red
Las entradas netas totales a activos digitales este año fueron de $ 50 mil millones (5 OpenAI), solo aumentarán
La gente todavía se quejará por supuesto
Nota final: esta es también la razón por la que estar en SV es una gran ventaja para los laboratorios de IA de frontera
Puede superar a los competidores con capital (¡aunque a veces sofoca la innovación!)
La alternativa es que vayas estratégico como Mistral o Cohere, pero sigue siendo un orden de magnitud menor
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