Informe: ¡OpenAI prevé un gasto de 750 mil millones de dólares en capacidad de cómputo para 2030! La empresa sigue afirmando que "la capacidad de cómputo es muy insuficiente".
OpenAI elevó su previsión de gasto en capacidad de cómputo para 2030 a 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. Existen cuellos de botella en múltiples etapas del suministro, como en chips, energía eléctrica y terrenos; la capacidad de transformar estos enormes pedidos en potencia de cómputo utilizable a tiempo se convierte en el principal desafío para el sector de infraestructura de IA.
OpenAI eleva el gasto en capacidad de cómputo a 750.000 millones de dólares, y el déficit de oferta empuja al sector de infraestructura de IA al borde de una prueba de estrés.
El 9 de septiembre, según DealBook del New York Times citando a una persona no identificada conocedora de los datos, OpenAI aún siente que la capacidad de cómputo es “muy insuficiente”.
Se estima que OpenAI gastará alrededor de 750.000 millones de dólares en capacidad de cómputo para 2030, más de un 25% por encima de la previsión anterior de aproximadamente 600.000 millones de dólares.
Esta declaración implica que la oferta real de chips, centros de datos, energía y recursos de red aún no está a la altura del rápido crecimiento de la demanda para el desarrollo y despliegue de modelos avanzados.
Para empresas como Oracle y CoreWeave, que han apostado fuertemente a la expansión de infraestructura en torno a la IA, esto es tanto una señal de demanda como una fuente directa de presión sobre sus balances.
El plan de 750.000 millones refleja una expansión en la escala de compras
Según informó Visión de Wall Street, el 22 de julio el Wall Street Journal también indicó que con la demanda de capacidad de IA en aumento, OpenAI elevó su previsión de gasto futuro en infraestructura en la nube a 750.000 millones de dólares, mostrando su impulso por seguir incrementando la inversión de capital a largo plazo.
OpenAI ya ha firmado acuerdos de capacidad con varios socios. Por ejemplo, el acuerdo de capacidad de centros de datos con Oracle llega a un total de 6 GW, en su mayoría aún en fase de desarrollo.
OpenAI también amplió el acuerdo multianual de cómputo en la nube con Amazon Web Services a ocho años y 138.000 millones de dólares, e incluye 2 GW en recursos de cómputo basados en chips Trainium.
Además, OpenAI se comprometió previamente a aumentar a 250.000 millones de dólares el gasto en nube con Microsoft Azure, aunque no se reveló el calendario específico de dicho gasto. La suma de varios contratos sustanciales muestra que OpenAI está asegurando recursos de cómputo a largo plazo mediante un enfoque de proveedores múltiples.
No obstante, la ampliación de los compromisos de compra de capacidad también implica que OpenAI deberá seguir coordinando, en los próximos años, el crecimiento de la demanda, la construcción de infraestructura y los pagos de capital.
El crecimiento de pedidos convive con la presión financiera
La demanda de capacidad de OpenAI trae apoyo a largo plazo en pedidos para proveedores de servicios en la nube y la cadena de suministro de infraestructura, pero el costo de la expansión ejerce igualmente presión sobre los balances de estas empresas.
En el caso de Oracle, la obligación de cumplimiento pendiente llega a 638.000 millones de dólares, un incremento interanual del 363%. De los cuales, 75.000 millones están relacionados con anticipos de clientes o acuerdos en los que el cliente proporciona GPU. Los ingresos de Oracle Cloud Infrastructure alcanzaron los 5.790 millones de dólares, un crecimiento del 93% anual.
Pero la acumulación de pedidos viene acompañada de un gasto de capital elevado. El flujo de caja libre del cuarto trimestre fiscal de Oracle fue negativo en 23.690 millones de dólares, la inversión de capital fue de 55.660 millones de dólares, y se proyecta que el gasto neto de capital para el año fiscal 2027 será de unos 70.000 millones. La empresa planea recaudar aproximadamente 40.000 millones a través de deuda y capital, incluidos 20.000 millones mediante la emisión de acciones a precio de mercado.
CoreWeave enfrenta una situación similar. El flujo de caja libre del segundo trimestre fue negativo en 5.743 millones de dólares, los pedidos pendientes al 30 de junio ascendían a unos 104.000 millones, y establecieron el objetivo de superar los 8 GW de capacidad eléctrica activa para 2030. Su expansión depende principalmente de deuda, anticipos y financiación de capital.
Las restricciones de oferta siguen concentrándose en chips, energía y centros de datos
En el suministro de chips, recientemente el CEO de Nvidia, Jensen Huang, señaló que la cadena de suministro está bajo presión y solo se puede satisfacer alrededor del 70% de la demanda actual.
Broadcom, por su parte, avanza en el despliegue del primer acelerador personalizado de OpenAI, Jalapeño, con planes de instalar 1,3 GW en el año fiscal 2027. Sin embargo, la empresa también indica que el despliegue real de la capacidad dependerá de la disponibilidad de terrenos, energía y construcciones de centros de datos.
Esto significa que los cuellos de botella en la infraestructura de IA no se limitan al suministro de GPU. Elementos como obleas de silicio, memorias de alto ancho de banda, sustratos, energía, terrenos y la capacidad de construcción de centros de datos pueden afectar la entrega final de capacidad de cómputo.
La última declaración de OpenAI sobre la insuficiencia de la capacidad de cómputo refuerza la señal de demanda en infraestructura de IA, y plantea al mercado un estándar más realista: si los enormes pedidos podrán transformarse en capacidad de escala gigavatios utilizable según lo previsto, y si las empresas involucradas podrán mantener el equilibrio entre financiamiento y flujo de caja durante ciclos prolongados de gastos de capital elevados.
Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.
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