Bernstein: el gasto de OpenAI en capacidad de cómputo aumenta cada año y divergen las perspectivas de los contratos vigentes y las renovaciones de los proveedores de nube

¿Cuándo se convierten en gasto los enormes compromisos de capacidad de cómputo?

Bernstein utiliza a OpenAI como referencia para examinar los compromisos de capacidad de cómputo de los laboratorios de IA: los importes contractuales abarcan varios años, los centros de datos entran en funcionamiento por fases y algunos acuerdos pueden modificarse o cancelarse. No se pueden considerar todos los compromisos a largo plazo como pagos a corto plazo.
La firma estima que, si todos los contratos incluidos en su modelo se cumplen a tiempo y no se cancela ninguno, el gasto en infraestructura de OpenAI hasta 2030 será de 614 mil millones de dólares. Según los compromisos actuales, el gasto anual alcanzará un máximo de aproximadamente 184 mil millones de dólares en 2031. Los retrasos o cancelaciones de proyectos modificarían el calendario y el importe total del gasto.
El modelo supone que los proveedores financian parte de las compras de chips, que se amortizan durante aproximadamente 5–6 años; también pueden cambiar la cantidad y el calendario de entrega de los chips. El alojamiento en centros de datos y las compras de hardware se calculan por separado, lo que ayuda a evitar contabilizar dos veces el mismo lote de chips aportados por el cliente en los contratos de capacidad de cómputo.

Según informaciones de prensa citadas en el informe, OpenAI comunicó a los inversores que sus ingresos anualizados al cierre de septiembre de 2026 eran de aproximadamente 50 mil millones de dólares y que habían aumentado un 77% interanual. Los ingresos anualizados reflejan el ritmo de ese momento; los ingresos reales del año completo deben calcularse por separado.
A partir de ello, Bernstein calcula que los ingresos podrían superar los 80 mil millones de dólares en 2027, por encima de su estimación del gasto en infraestructura de ese año. Sin embargo, esta comparación excluye la inversión inicial de 15 mil millones de dólares en la estructura básica del centro de datos Project Camellia.
El modelo de la firma muestra que el gasto en infraestructura aumenta aproximadamente un 58% interanual en 2028, hasta 139 mil millones de dólares; excluida la construcción de la estructura básica de Camellia, asciende a 129 mil millones de dólares. Si el crecimiento de los ingresos de OpenAI alcanza el 60% o más y no hay nuevos contratos de centros de datos, seguirá superando el crecimiento del gasto en infraestructura.

El principal acuerdo de Oracle con OpenAI asciende a aproximadamente 300 mil millones de dólares y consta de varias tandas de contratos de capacidad, cada una con una duración de 5–6 años. Bernstein estima que la mayor parte de la capacidad podría entrar en funcionamiento en 2028. La firma considera que OpenAI representa menos del 50% de las obligaciones de desempeño pendientes de Oracle.
El nuevo compromiso de servicios Azure de Microsoft con OpenAI, por 250 mil millones de dólares, también se ejecuta por fases, con contratos de aproximadamente seis años cada uno. Bernstein considera que la presencia mundial de recursos de Microsoft hace que sus ingresos sean menos susceptibles a los retrasos de proyectos que los de los proveedores de nube emergentes y las empresas de alojamiento.
Los contratos de CoreWeave con OpenAI suman hasta aproximadamente 22,4 mil millones de dólares; Bernstein señala que esa cifra es el máximo contractual. La firma confía relativamente en la cartera de pedidos pendiente actual, pero duda de las futuras renovaciones o de la obtención de nuevos contratos en condiciones económicas favorables ante el aumento de la competencia.

Bernstein considera que Oracle y Microsoft tienen una sólida posición negociadora tanto con proveedores como con clientes, y espera que los contratos de ambas con OpenAI se renueven al menos una vez más. Su modelo sigue incluyendo solo el plazo contractual inicial; los contratos más pequeños o de menor duración podrían no renovarse.
La firma prevé que la construcción de capacidad de cómputo impulsada por los laboratorios de IA podría superar sus propias necesidades y que la oferta y la demanda podrían normalizarse en los próximos 2–3 años. La menor escasez de capacidad de cómputo afectará a la construcción especulativa y a los modelos de negocio más débiles, mientras que las herramientas de plataforma y las relaciones con clientes de los grandes proveedores de nube ayudan a aumentar la fidelidad a sus servicios.