El "Código Rojo" de OpenAI: ¿Será el proyecto Shallotpeat una respuesta al Gemini 3 de Google? Supuestamente, la semana que viene…

OpenAI versus Google en la carrera de la IA: un análisis económico en profundidad de la batalla del mercado

El equilibrio de poder en Silicon Valley ha cambiado drásticamente. Hace tres años, el gigante de los motores de búsqueda, Google, fue sorprendido por el repentino éxito de ChatGPT; ahora, el antiguo pionero OpenAI se encuentra a la defensiva. Informes internos pintan un panorama de una empresa bajo una enorme presión: el director ejecutivo, Sam Altman, ha iniciado un reajuste estratégico bajo el lema interno de "Código Rojo". El detonante es la enorme recuperación tecnológica de su competidor, Alphabet, cuyo último modelo, Gemini 3, lidera los benchmarks y cuyo nuevo modelo de imágenes, Nano Banana Pro, está redefiniendo los estándares.

Para mantener su dominio tecnológico, OpenAI se prepara para el lanzamiento acelerado al mercado de un nuevo modelo de razonamiento, del que se rumorea que es el misterioso Shallotpeat. Este paso decisivo incluso está paralizando proyectos generadores de ingresos, como las agencias de compras y las integraciones publicitarias. Pero la carrera ya no es puramente tecnológica; es una cuestión de resistencia económica. Mientras Alphabet registra ganancias récord de cientos de miles de millones gracias a su infraestructura en la nube, OpenAI, a pesar de su rápido crecimiento, se enfrenta a costos explosivos y grandes pérdidas. El siguiente análisis arroja luz sobre el abismo financiero, los sacrificios estratégicos del "Código Rojo" y la cuestión de si OpenAI puede soportar la presión de la máquina de Google.

El nombre oficial del nuevo modelo de razonamiento de OpenAI aún no se ha confirmado públicamente. Internamente, el modelo se está desarrollando bajo el nombre en clave Shallotpeat, según varias fuentes fiables. Este nombre aparece en documentos internos y memorandos del director ejecutivo, Sam Altman, quien describe el modelo como una respuesta específica a las ventajas de rendimiento de Gemini 3 de Google. La elección del nombre Shallotpeat es programática e indica que OpenAI ha identificado las debilidades de sus modelos existentes durante el preentrenamiento y pretende abordarlas específicamente.

Además del nombre en clave principal, Shallotpeat, circulan otros nombres entre los desarrolladores y en las plataformas de referencia. Por ejemplo, se detectó un modelo llamado Robin en LM Arena, que podría representar una versión de prueba o una variante. Además, algunos análisis técnicos mencionan un modelo relacionado llamado Garlic, descrito como un desarrollo independiente de Shallotpeat, que se dice que implementa mejoras específicas en la programación y el razonamiento lógico.

Se especula sobre el nombre final del producto para el lanzamiento de la próxima semana, que se refiere a "Red GPT", en referencia a la iniciativa interna Code Red. Se espera que el nombre oficial se anuncie poco antes del lanzamiento, ya que OpenAI suele distinguir entre nombres de código internos y nombres de producto públicos.

Cómo un antiguo monopolista se convirtió en un rival y está empujando al líder del mercado a la defensiva.

OpenAI se prepara para lanzar un nuevo modelo de razonamiento. Pruebas internas indican que está superando al próximo Gemini 3 de Google. El lanzamiento forma parte de una reestructuración estratégica que obliga a suspender otros proyectos. OpenAI planea lanzar el nuevo modelo de razonamiento la próxima semana, según un memorando interno del director ejecutivo, Sam Altman, publicado por The Information. Altman afirmó que el nuevo modelo actualmente tiene un mejor rendimiento que el producto rival de Google, Gemini 3, en evaluaciones internas. No está claro si se trata del modelo Shallotpeat. El lanzamiento acelerado es la punta de lanza de una iniciativa internamente denominada Code Red. OpenAI responde a la creciente presión de Google. El gigante de los motores de búsqueda aumentó los usuarios activos mensuales de su chatbot Gemini de 450 millones en julio a 650 millones en octubre, y Gemini 3 ha superado a la competencia en numerosos indicadores. Altman advirtió internamente sobre dificultades económicas temporales debido al resurgimiento del competidor.

Para centrarse plenamente en mejorar ChatGPT y su nuevo modelo, OpenAI está suspendiendo otros proyectos comerciales, según The Information. La introducción de publicidad y el desarrollo de agentes autónomos de IA para tareas de compras y atención médica se están retrasando. El desarrollo de Pulse, un servicio de informes personalizados, ya no es una prioridad. En su lugar, los recursos se canalizarán a mejorar el comportamiento del modelo en ChatGPT, especialmente la generación de imágenes. La propia solución de OpenAI está bajo creciente presión después de que Google lanzara el nuevo y extremadamente potente modelo de imagen Nano Banana Pro junto con Gemini 3. Hace tres años, la situación fue exactamente la contraria: el propio Google emitió una alerta de Código Rojo para responder a la repentina amenaza que suponía el lanzamiento de ChatGPT para su propio motor de búsqueda. En ese momento, el gigante de los motores de búsqueda reestructuró numerosos equipos para acelerar el desarrollo de sus propios modelos de IA, lo que finalmente condujo al lanzamiento de la serie Gemini.

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Comparación de las potencias financieras: turbulencias en las ventas y desafíos de rentabilidad

El desempeño financiero de ambos competidores revela diferencias fundamentales en sus posiciones económicas iniciales. OpenAI registró ingresos de $4.3 mil millones en el primer semestre de 2025, un aumento del 16 por ciento con respecto a todo el año 2024. Sus ingresos anualizados ya habían alcanzado los $10 mil millones para junio de 2025, mientras que la compañía apunta a al menos $12.7 mil millones para todo el año 2025. A pesar de este impresionante crecimiento, OpenAI sigue con graves pérdidas. Los costos de investigación y desarrollo ascendieron a $6.7 mil millones en el primer semestre de 2025, mientras que los gastos operativos para inferencia se estimaron en $3.8 mil millones en 2024 y ya habían alcanzado los $8.65 mil millones para el primer semestre de 2025. Las pérdidas en 2024 totalizaron aproximadamente $5 mil millones, y la tasa de consumo de efectivo para 2025 se estima en $8.5 mil millones. OpenAI invirtió aproximadamente 3.800 millones de dólares en inferencia en 2024, mientras que la mayor parte de sus 5.000 millones de dólares en investigación y desarrollo se destinó a experimentos, pruebas y modelos inéditos. Los costes de I+D aumentaron de 2.500 millones de dólares en 2024 a 6.700 millones de dólares en el primer semestre de 2025, lo que pone de relieve las enormes inversiones en el desarrollo de modelos y el escalamiento de la infraestructura.

Alphabet, por otro lado, se presenta como un peso pesado financieramente sólido. El tercer trimestre de 2025 vio el primer trimestre de $100 mil millones de la compañía en ingresos, alcanzando $102.3 mil millones, un aumento del 16 por ciento año tras año. Los ingresos netos aumentaron un 33 por ciento a $35 mil millones. Google Cloud vio un crecimiento de ingresos del 34 por ciento a $15.2 mil millones, mientras que YouTube Advertising generó $10.3 mil millones. Los gastos de capital en infraestructura técnica totalizaron $24 mil millones en el trimestre, lo que subraya la inversión masiva en infraestructura de IA. Esta fortaleza financiera le permite a Google realizar inversiones a largo plazo en investigación e infraestructura de IA sin enfrentar presiones de rentabilidad inmediatas. La cartera acumulada de la nube alcanzó los $155 mil millones, lo que indica un crecimiento sostenido y contratos de clientes a largo plazo. La disparidad financiera entre las dos compañías es sorprendente: mientras que Alphabet ya ha generado miles de millones en ganancias y tiene un flujo de caja para todo el grupo, OpenAI tiene que buscar financiamiento externo y está luchando con pérdidas operativas masivas.

Código Rojo como ajuste estratégico: Implicaciones económicas de un enfoque

La iniciativa Code Red de OpenAI no es simplemente una reacción a la adversidad, sino un ajuste estratégico de la asignación de recursos bajo presión competitiva. Sam Altman lanzó esta iniciativa interna para mejorar ChatGPT y retrasar otros proyectos, como publicidad, agentes de compras y agentes de IA para atención médica. Este cambio de prioridades refleja un ajuste económico clásico a las cambiantes realidades competitivas. Los costos de oportunidad implícitos de los proyectos retrasados ​​deben sopesarse frente a los beneficios previstos del lanzamiento acelerado del modelo. OpenAI se centra en mejorar la experiencia del usuario, la personalización, la velocidad y la fiabilidad. El enfoque en la generación de imágenes en respuesta a Nano Banana Pro de Google demuestra un posicionamiento defensivo en un segmento de mercado estratégicamente importante. La decisión de pausar las integraciones publicitarias, a pesar de que los hallazgos de código en la aplicación de Android ya apuntaban a dichos planes, sugiere una priorización interna que sacrifica la monetización a corto plazo en aras del posicionamiento de mercado a largo plazo. Por lo tanto, la estrategia Code Red envía una señal económica al mercado: OpenAI está aceptando dificultades económicas temporales para defender su liderazgo tecnológico. Los proyectos Pulse para informes personalizados y agentes de compras autónomos se están posponiendo, a pesar de que representan posibles fuentes de ingresos. Esta asignación de recursos sigue el principio económico de maximizar la rentabilidad en condiciones de incertidumbre: el riesgo de perder terreno en el negocio principal se considera mayor que el riesgo de perder proyectos secundarios.

Métricas de usuarios y dinámica de la cuota de mercado: el panorama competitivo cuantitativo

Las métricas de usuario revelan una dinámica competitiva compleja entre la ventaja de ser pionero y la integración del ecosistema. ChatGPT registró entre 700 y 800 millones de usuarios activos semanales en octubre de 2025, mientras que Gemini alcanzó los 650 millones de usuarios activos mensuales durante el mismo período. Las tasas de crecimiento son notables: Gemini aumentó de 450 millones de usuarios en julio a 650 millones en octubre de 2025, lo que representa un crecimiento de más del 44 por ciento en solo tres meses. El crecimiento de ChatGPT, por otro lado, se desaceleró: de diciembre de 2024 a febrero de 2025, el número de usuarios semanales aumentó de 300 millones a 400 millones, un aumento del 33 por ciento, pero la tasa de crecimiento disminuyó a lo largo de 2025. Las fuentes informan que ChatGPT tenía una participación del 60,4 por ciento del mercado de IA generativa en febrero de 2025, mientras que Gemini alcanzó el 13,5 por ciento. Microsoft Copilot utiliza los modelos de OpenAI y logró una participación de mercado del 14,1 por ciento. La distribución geográfica muestra similitudes: EE. UU. representa el mayor mercado de usuarios para ambas plataformas, con un 15,1 % para ChatGPT y un 14,6 % para Gemini. India es el segundo mercado más grande para ambos. El grupo de edad de 25 a 34 años es el más relevante para ambas plataformas. Sin embargo, la intensidad de uso difiere: los usuarios de ChatGPT pasan un promedio de 12 minutos y 9 segundos por visita, mientras que los usuarios de Gemini pasaron un promedio de 7 minutos y 8 segundos en octubre de 2025. Las páginas vistas por visita son de 4,5 para ChatGPT y de 4,52 para Gemini. La tasa de rebote para ChatGPT es del 40,01 %. El recuento diario de avisos para ChatGPT alcanzó los 2500 millones en julio de 2025. El procesamiento mensual de tokens en Google aumentó a 7 billones de tokens por minuto. El número de clientes empresariales de Gemini en Google Cloud se multiplicó por 35 año tras año. El 92 % de las empresas de Fortune 500 utilizan ChatGPT de alguna forma. La integración del motor de búsqueda de Google mediante AI Overviews alcanza los 2 mil millones de usuarios mensuales. La integración de Gemini con Android llega a más de 3 mil millones de dispositivos en todo el mundo.

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Las inversiones en investigación y desarrollo como factor competitivo: la economía de escalamiento del entrenamiento en IA

Los costos de investigación y desarrollo revelan diferencias fundamentales en las economías de escalamiento de ambas empresas. OpenAI invirtió $2.5 mil millones en I+D en 2024, la mayor parte de los cuales se destinó a experimentos y modelos no publicados. En el primer semestre de 2025, se invirtió en I+D $6.7 mil millones, lo que sugiere una tasa anual superior a $13 mil millones. Los costos de inferencia se dispararon de $3.8 mil millones en 2024 a $8.65 mil millones en el primer semestre de 2025. Esta explosión de costos refleja la realidad económica del entrenamiento de modelos de IA: cuanto más potentes son los modelos, mayores son los costos computacionales. La mayor parte de los $5 mil millones en I+D de 2024 se destinó a pruebas de investigación, entrenamiento experimental o reducción de riesgos, mientras que solo $480 millones se utilizaron para entrenar modelos ya publicados, como GPT-4.5, GPT-4o y o3. Los costos marginales implícitos de la mejora de los modelos aumentan exponencialmente. OpenAI invirtió aproximadamente 1.800 millones de dólares en inferencia en 2024, lo que implica un margen de alrededor del 50 % y una rentabilidad sobre las ventas de aproximadamente 3.700 millones de dólares. Los costes totales de computación en 2024 se estimaron en 6.000 millones de dólares. El gasto en I+D para 2024 fue de 5.000 millones de dólares, con amortización a lo largo de varios años. Los gastos de ventas y marketing alcanzaron los 2.000 millones de dólares en el primer semestre de 2025. Los salarios de los empleados también ascienden a miles de millones. La planificación de la capacidad total prevé la construcción de 250 gigavatios de capacidad informática para 2033, lo que costaría 10 billones de dólares. Los centros de datos de un gigavatio cuestan entre 32.500 y 60.000 millones de dólares y su construcción requiere dos años y medio. Las necesidades totales de financiación para los próximos doce meses se estiman en 400.000 millones de dólares.

Google cuenta con un presupuesto de I+D para toda la empresa de más de 40 000 millones de dólares anuales, con una parte significativa asignada a la investigación en IA. Los gastos de capital solo en infraestructura técnica alcanzaron los 24 000 millones de dólares en el tercer trimestre de 2025. Se estima que la inversión total en infraestructura de IA para 2025 será de 85 000 millones de dólares. Google procesa 980 billones de tokens mensualmente, casi el doble de los 480 billones de tokens procesados ​​en mayo de 2025. La eficiencia energética se multiplicó por 33 y la huella de carbono por solicitud se redujo 44 veces. Google puede amortizar los costes de entrenamiento e inferencia de modelos a través de su negocio en la nube y aprovechar las sinergias derivadas del desarrollo de semiconductores. El desarrollo interno de chips mediante TPU reduce la dependencia de NVIDIA y disminuye el coste marginal de la inferencia. Las ventajas de escalabilidad de Google son sustanciales: la integración de Gemini en el motor de búsqueda, Android y Workspace permite la distribución inmediata a miles de millones de dispositivos sin costes adicionales de adquisición de clientes. Los costes de infraestructura se pueden amortizar en toda la cartera de Alphabet, mientras que OpenAI debe asumir todos los costes internamente.

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Estrategias de monetización y rentabilidad a largo plazo: caminos hacia la sostenibilidad económica

Los enfoques de monetización de ambas empresas difieren fundamentalmente y tienen profundas implicaciones para su rentabilidad a largo plazo. OpenAI genera ingresos principalmente a través de suscripciones a ChatGPT, el uso de API y las ventas empresariales. El número de suscriptores de pago ha alcanzado los diez millones en los planes Plus, Team y Pro, además de un millón de usuarios comerciales. Los ingresos anuales por suscripción ascienden a 2700 millones de dólares y se prevé que alcancen los 4000 millones de dólares para finales de 2025. El uso de API y las ventas empresariales contribuyen aún más a la diversificación de ingresos. OpenAI ofrece funciones de productividad como la edición de hojas de cálculo y presentaciones para una integración más profunda en los flujos de trabajo empresariales. El precio sigue el modelo freemium clásico, con 20 dólares al mes para las funciones premium. El retorno sobre las ventas por inferencia es de aproximadamente el 50 %, lo que debería mejorar la economía de escalado a medida que aumenta el número de usuarios. Sin embargo, los costos están creciendo más rápido que los ingresos: el gasto en I+D aumentó de $2.5 mil millones en 2024 a $6.7 mil millones en el primer semestre de 2025. Los costos de inferencia aumentaron de $3.8 mil millones en 2024 a $8.65 mil millones en el primer semestre de 2025. Esta estructura de costos requiere una continua recaudación de capital. OpenAI anunció una ronda de financiación de $40 mil millones en marzo de 2025, liderada por SoftBank, con una valoración de $300 mil millones. Las necesidades de financiación para los próximos doce meses se estiman en $400 mil millones. La rentabilidad a largo plazo depende de la capacidad de reducir los costos de inferencia y desarrollar nuevos canales de monetización. Si bien las integraciones publicitarias planificadas se han pausado, siguen siendo una fuente potencial de ingresos. El desarrollo de agentes de compras autónomos y la IA de atención médica también se ha retrasado, a pesar de que estos mercados ofrecen un potencial de ingresos significativo. La intensidad de la competencia obliga a OpenAI a sacrificar la monetización a corto plazo a favor del posicionamiento en el mercado.

Google sigue una estrategia de monetización diferente. Los ingresos de Gemini no se reportan por separado, sino que se integran en los ingresos generales de Google Search, Google Cloud y Workspace. Las vistas generales de IA en el motor de búsqueda llegan a dos mil millones de usuarios mensuales y contribuyen indirectamente a los ingresos por publicidad. Los ingresos de Google Cloud crecieron un 34 por ciento a $15,2 mil millones, con Gemini desempeñando un papel importante para los clientes empresariales. Los 85,000 clientes empresariales de Gemini en Google Cloud vieron un aumento de 35 veces en el uso año tras año. El precio de Gemini es similar al de OpenAI, con $20 por mes para funciones premium, pero la monetización se maneja a través del sistema de facturación y distribución existente de Google. Los ingresos por publicidad de Alphabet alcanzaron los $74,18 mil millones en el tercer trimestre de 2025, un aumento del 12.7 por ciento año tras año. La publicidad en YouTube alcanzó los $10,26 mil millones. Los ingresos por suscripciones crecieron un 21 por ciento a $12,9 mil millones. Google puede recuperar los costos de su infraestructura de IA mediante múltiples fuentes de ingresos y aprovechar las sinergias de su plataforma publicitaria existente. Por lo tanto, la rentabilidad a largo plazo de Gemini depende menos de las suscripciones directas que del fortalecimiento del ecosistema general de Alphabet. La cartera de pedidos en la nube de 155 000 millones de dólares ofrece visibilidad sobre los ingresos futuros. Los márgenes operativos de Alphabet son del 30,5 %, mientras que OpenAI sigue registrando pérdidas sustanciales.

Escenarios económicos futuros y previsiones competitivas: caminos hacia la madurez del mercado

Las perspectivas económicas a largo plazo de ambas empresas muestran diferentes caminos hacia la madurez del mercado y la rentabilidad. OpenAI necesita lograr economías de escala masivas para reducir los costos de inferencia y recuperar sus gastos de I+D. Con 800 millones de usuarios activos semanales y 10 millones de suscriptores de pago, OpenAI tiene una base sólida para el crecimiento. Su expansión planificada a mil millones de usuarios para finales de 2025 mejoraría significativamente sus economías de escala. Sin embargo, los costos están creciendo más rápido que los ingresos. Los gastos de I+D aumentaron de $2.5 mil millones en 2024 a $6.7 mil millones en el primer semestre de 2025. Los costos de inferencia aumentaron de $3.8 mil millones en 2024 a $8.65 mil millones en el primer semestre de 2025. Para lograr rentabilidad, OpenAI necesita reducir los costos de inferencia por usuario y desarrollar nuevos canales de monetización. Las integraciones publicitarias planificadas podrían generar ingresos sustanciales, pero la adopción por parte de los usuarios es incierta. El desarrollo de soluciones empresariales especializadas para la atención médica, las finanzas y el comercio electrónico podría generar márgenes más altos que las suscripciones estándar. La plataforma API para desarrolladores ofrece un enfoque ecosistémico, pero la competencia de modelos de código abierto como Llama y Mistral de Meta se está intensificando. La visión a largo plazo de Altman prevé 250 gigavatios de capacidad informática para 2033, lo que costaría diez billones de dólares. Esta ambición requiere una financiación sostenida de más de 400 000 millones de dólares en los próximos doce meses. La valoración de OpenAI podría alcanzar los 300 000 millones de dólares, pero la rentabilidad sigue siendo difícil de alcanzar. La dinámica competitiva obliga a OpenAI a equilibrar la monetización a corto plazo con el posicionamiento de mercado a largo plazo. La estrategia Code Red indica un compromiso con la presión competitiva y la disposición a sacrificar las ganancias a corto plazo. La pregunta es si los mercados de capitales financiarán este modelo de crecimiento a largo plazo.

Google está siguiendo un camino diferente hacia la madurez del mercado. La integración de Gemini en su motor de búsqueda, Android y Workspace permite una monetización lenta pero constante sin facturación directa. AI Overviews llega a dos mil millones de usuarios y mejora la calidad de las búsquedas, impulsando indirectamente los ingresos publicitarios. La adopción empresarial está creciendo, con 85.000 clientes y un aumento de 35 veces en el uso. La cartera de pedidos en la nube de 155.000 millones de dólares proporciona visibilidad sobre los ingresos futuros. La inversión de capital de 85.000 millones de dólares en infraestructura de IA en 2025 se recuperará en toda la cartera de Alphabet. El desarrollo interno de chips mediante TPU reduce la dependencia de NVIDIA y disminuye los costes de inferencia. La eficiencia energética se ha multiplicado por 33 y la huella de carbono se ha reducido por 44. Google puede distribuir los costes fijos de infraestructura entre múltiples fuentes de ingresos, mientras que OpenAI asume todos los costes internamente. La estrategia a largo plazo de Google parece estar orientada a establecer la IA como un commodity y monetizarla a través de su ecosistema. Los márgenes de beneficio en la nube mejoran con el aumento de la automatización y la escalabilidad. El poder de Google en el mercado de los motores de búsqueda se mantiene intacto, con una cuota de mercado del 90 %. Los riesgos regulatorios derivados de los procedimientos antimonopolio, en particular la multa de 3.450 millones de dólares impuesta por la UE, podrían afectar a los modelos de negocio. A largo plazo, Google podría ofrecer servicios de IA como parte de su plataforma de nube y publicidad, mientras que OpenAI debe centrarse en modelos de IA pura. La pregunta es si el modelo de negocio de IA pura puede ser económicamente sostenible o si finalmente será absorbido por los principales proveedores de servicios en la nube. La dinámica competitiva demuestra que Google puede defender su posición en el mercado mediante la integración de ecosistemas y la solidez financiera, mientras que OpenAI se basa en la innovación tecnológica y un rápido crecimiento. La sostenibilidad económica de ambos enfoques se determinará en los próximos tres a cinco años.

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