El fin de la IA de vídeo Sora de OpenAI: "Spud" se acerca: Cuando la potencia de cálculo es más importante que la visión – Imagen: Xpert.Digital
Pérdidas de 15 millones de dólares al día: La verdadera razón del repentino cierre de OpenAI Sora
El acuerdo multimillonario con Disney fracasa: ¿Por qué OpenAI abandona su proyecto estrella?
Demasiado caro, demasiado ambicioso: La cruda verdad sobre la desaparición de la revolucionaria IA de vídeo Sora
Fue una noticia bomba que pilló completamente desprevenidas a las industrias de la tecnología y el entretenimiento: apenas 15 meses después de su espectacular lanzamiento y poco después de anunciar un histórico acuerdo multimillonario con Disney, OpenAI ha archivado sorpresivamente su revolucionario modelo de vídeo, Sora. Lo que a primera vista parece un inexplicable revés en el rápido desarrollo de la IA, tras un análisis más detenido se revela como una dura admisión de la realidad económica. Los exorbitantes costes operativos, estimados en 15 millones de dólares diarios, los insuficientes ingresos de los usuarios y la enorme escasez mundial de chips de alto rendimiento obligaron a la empresa, bajo la dirección de Sam Altman, a priorizar radicalmente. Poco antes de una gigantesca salida a bolsa, OpenAI se deshace ahora de su mayor gasto. Los recursos liberados se invertirán en un nuevo modelo de superlenguaje ultrasecreto llamado "Spud", así como en el camino definitivo hacia la inteligencia artificial generalizada (IAG). Lea aquí por qué la revolución del vídeo ha fracasado por ahora debido a la aritmética rutinaria de los costes de los servidores, qué significa su abrupto final para toda la industria de la IA y cómo OpenAI está reorientando por completo su futuro.
Cómo OpenAI ocultó su error más costoso y qué revela esto sobre los límites de la industria de la IA
El 24 de marzo de 2026 se produjo una de las decisiones estratégicas más inusuales en la historia reciente de la industria tecnológica: OpenAI, la empresa que se autodefine como comprometida con el bienestar de toda la humanidad, cerró definitivamente su aclamado generador de vídeo con IA, Sora, apenas 15 meses después de su lanzamiento público y solo tres meses después de firmar un acuerdo de licencia multimillonario con Walt Disney. El escueto comunicado en la red social X simplemente decía: «Nos despedimos de Sora». Lo que parece un comunicado de prensa objetivo es, en realidad, una admisión de contradicciones económicas fundamentales que ponen en entredicho todo el modelo de negocio de la industria de la IA.
De tecnología de vanguardia a solución para reducir costes: la breve historia de Sora
Cuando OpenAI publicó los primeros vídeos de demostración de Sora en febrero de 2024, el mundo tecnológico reaccionó con una incredulidad casi absoluta. La capacidad de generar videoclips fluidos y físicamente plausibles a partir de tan solo unas pocas palabras de texto se consideró un salto tecnológico sin precedentes. Directores, agencias de publicidad y creadores de contenido presintieron una revolución. La industria del entretenimiento estaba revolucionada. El modelo parecía no solo simular la producción de vídeo, sino también comprender las leyes fundamentales de la física: los objetos se comportaban de forma coherente en el espacio, las sombras se proyectaban correctamente y el agua fluía con naturalidad.
Esta afirmación no era mera retórica de marketing. La propia OpenAI describió la arquitectura de Sora como un paso hacia un "Simulador de Mundos": un sistema que no solo reproduce patrones visuales, sino que también internaliza la lógica física del mundo. Bill Peebles, líder técnico del grupo Sora y codesarrollador del principio arquitectónico subyacente del transformador de difusión, habló de una tecnología que podría, con el tiempo, reemplazar los experimentos de laboratorio biológicos en entornos digitales.
El lanzamiento comercial como aplicación independiente para iOS en septiembre de 2025 pareció confirmar esta euforia: en una semana, Sora superó el millón de descargas, incluso aventajando a ChatGPT en la velocidad de su distribución inicial. Para Halloween de 2025, se habían registrado 4,5 millones de descargas y la plataforma alcanzó la cima de las listas de la App Store de EE. UU. La firma de un acuerdo de licencia de tres años con The Walt Disney Company en diciembre de 2025 —que incluía una inversión de capital prevista de mil millones de dólares y los derechos para usar más de 200 personajes de las franquicias de Disney, Marvel, Pixar y Star Wars— pareció la confirmación definitiva de que Sora ayudaría a dar forma al futuro de la narrativa audiovisual.
Pero tras esa brillante fachada se escondía un problema que se conocía desde el principio y que ninguna cantidad de cifras positivas de usuarios podría solucionar: la enorme estructura de costes.
La brutal economía de la generación de vídeos: Por qué Sora estaba condenado al fracaso financiero
El principal desafío económico del vídeo generado por IA reside en la densidad de información del resultado. Mientras que un modelo de lenguaje produce texto compuesto por tokens discretos, un modelo de vídeo debe generar de forma coherente miles de píxeles de imagen en múltiples fotogramas por cada segundo de película, manteniendo la continuidad física. Esto significa que cada clip generado requiere operaciones computacionales a una escala que supera con creces las necesarias para la generación de texto o imagen.
Los analistas de la firma financiera Cantor Fitzgerald calcularon que producir un solo video de Sora de diez segundos le costaba a OpenAI alrededor de 1,30 dólares en potencia de cálculo, una cantidad que los expertos de SemiAnalysis consideraron una estimación conservadora. Extrapolando esto al uso real, la situación causó revuelo incluso en Silicon Valley: según estimaciones de Forbes, OpenAI gastaba aproximadamente 15 millones de dólares diarios solo para operar su infraestructura de Sora, lo que equivale a más de 5.400 millones de dólares anuales. Esta suma representa más de una cuarta parte de los ingresos anuales totales de la compañía.
Bill Peebles, director del equipo de Sora, resumió la situación con una franqueza asombrosa el 30 de octubre de 2025: «La situación económica es completamente insostenible ahora mismo». Esta declaración de un alto ejecutivo sobre su propio producto no tiene parangón en la historia empresarial de Silicon Valley por su cruda honestidad. OpenAI se encontraba atrapada en una doble trampa: la plataforma estaba infravalorada para que los usuarios cubrieran los costes, pero cualquier aumento significativo de precio habría provocado el colapso inmediato de su base de usuarios.
Para colmo, el crecimiento del uso ya había alcanzado su punto máximo en otoño de 2025. Las descargas mensuales se desplomaron un 32 % en diciembre de 2025, un mes que suele verse impulsado por los nuevos teléfonos inteligentes y la temporada navideña para las plataformas de aplicaciones. En enero de 2026, las instalaciones cayeron otro 45 %, hasta 1,2 millones, mientras que los ingresos por consumo también disminuyeron un 32 %. Los ingresos totales de la plataforma a lo largo de su vida útil ascendieron a tan solo 1,4 millones de dólares, con un total de 9,6 millones de descargas; una tasa de cobertura que, incluso en el escenario más optimista, representó menos del uno por ciento de los costes operativos reales.
Estas cifras ponen de manifiesto un problema estructural que va más allá de Sora: los productos de IA basados en modalidades que requieren una gran capacidad de cálculo no pueden sustentar modelos de negocio orientados al consumidor en su actual fase de desarrollo tecnológico. El argumento del coste, como señaló un analista, es pura aritmética.
La escasez de GPU como recurso estratégico que constituye un cuello de botella: el núcleo de la decisión
La decisión de OpenAI de cerrar Sora no puede entenderse del todo sin considerar la grave crisis de recursos a la que se enfrenta la empresa. La capacidad de procesamiento, en forma de unidades de procesamiento gráfico (GPU), especialmente los procesadores de alto rendimiento de NVIDIA como el H100 y el nuevo chip Blackwell, constituye el principal obstáculo en la carrera por el dominio de la IA. Este obstáculo no es solo financiero, sino también físico: incluso las empresas con amplios recursos no pueden adquirir cantidades ilimitadas de GPU, ya que los plazos de entrega están limitados por cuotas contractuales.
Sam Altman ya había admitido públicamente en febrero de 2025 que OpenAI "se había quedado sin GPU" y, por lo tanto, tuvo que retrasar el lanzamiento de GPT-4.5. Esta declaración no fue una estrategia de relaciones públicas, sino más bien la expresión de una escasez real que desde entonces ha alcanzado proporciones sistémicas. Los kits de memoria DDR5, que costaban alrededor de 90 dólares en 2025, han subido a 240 dólares o más. Los centros de datos se enfrentan a largos plazos de entrega para los nuevos pedidos de GPU, y la capacidad de nuevos pedidos está reservada exclusivamente para los socios existentes.
Ante este panorama, cerrar Sora se convierte en una decisión necesaria en materia de recursos. Cada GPU que renderiza fotogramas de vídeo no está disponible para responder a las solicitudes de los modelos de voz, y estos modelos generan la inmensa mayoría de los ingresos. ChatGPT, con más de 800 millones de usuarios activos semanales, su API empresarial, Codex para el desarrollo de software y la "superaplicación" planificada que combina ChatGPT, Codex y un navegador de IA en una sola plataforma, todos estos productos tienen una monetización directa que superaba con creces la estructura de ingresos de Sora.
En una empresa que prevé pérdidas de alrededor de 14.000 millones de dólares para el ejercicio fiscal de 2026 y que, según sus propias previsiones, no alcanzará la rentabilidad hasta 2029 o 2030 como muy pronto, la cuestión de a qué producto destinar el escaso tiempo de computación no es una cuestión estratégica, sino de supervivencia. Los analistas de HSBC estiman que OpenAI podría necesitar más de 207.000 millones de dólares en financiación adicional para 2030.
El fiasco de Disney: Daños colaterales de un cambio estratégico
El cierre de Sora no solo dejó secuelas técnicas, sino que también destrozó una de las alianzas corporativas más importantes de la historia reciente de la tecnología. El acuerdo firmado con Walt Disney en diciembre de 2025 se consideraba un hito en la industria, destinado a impulsar el contenido de entretenimiento generado por IA al gran público. Bajo la dirección de Bob Iger y Sam Altman, entonces directores ejecutivos de Disney, se acordó un contrato de licencia de tres años para más de 200 personajes y una inversión de capital prevista de mil millones de dólares.
Este acuerdo se ha desmoronado por completo. Según información de The Hollywood Reporter, Disney también se retira de la alianza con OpenAI, que incluía la inversión en acciones y el acuerdo de licencia de la API. Dado que la inversión se estructuró como opciones sobre acciones y no como un pago en efectivo, no hubo intercambio de capital. Por lo tanto, el daño financiero para ambas partes es limitado, pero el daño a la reputación de OpenAI es considerable: un acuerdo de gran repercusión mediática se ha revertido por completo en cuestión de meses.
Para la industria del entretenimiento, este acontecimiento genera sentimientos encontrados. Por un lado, refuerza las críticas de quienes advierten sobre la excesiva dependencia de proveedores individuales de IA. Por otro lado, la necesidad industrial de soluciones de IA para el procesamiento de imágenes a largo plazo no disminuye, sino que simplemente se está desplazando hacia otros proveedores. Competidores como Runway, Google con Veo y empresas chinas como Kuaishou se beneficiarán de la retirada estratégica de OpenAI del sector del vídeo. Disney declaró que respeta la decisión de OpenAI de retirarse de la generación de vídeo y que seguirá explorando colaboraciones con otras plataformas de IA.
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Más información aquí:
Por qué OpenAI está sacrificando Sora y centrándose en la productividad con Spud
Nombre en clave Spud: ¿Qué hay detrás del próximo modelo de lenguaje?
Los recursos informáticos liberados no se están destinando al vacío, sino a un proyecto concreto: el modelo de lenguaje desarrollado bajo el nombre en clave interno "Spud", cuyo preentrenamiento, según "The Information", ya se ha completado. Si bien las capacidades exactas del modelo aún no se han revelado, se dice que Sam Altman comentó a los empleados que podría "acelerar significativamente la economía". Esta declaración es relevante y se enmarca en una estrategia más amplia: alejarse de la fascinación por los efectos visuales de la IA y centrarse en impactos productivos y cuantificables.
La posición de Spud dentro de la jerarquía de modelos de OpenAI aún no está clara. Las especulaciones en la comunidad van desde una clasificación como GPT-6, que representaría un cambio generacional completo, hasta una iteración incremental como GPT-5.5. Se sabe que los modelos de OpenAI se evalúan según una escala de "paridad con expertos": GPT-5 alcanzó un 38 % de paridad con expertos humanos, GPT-5.2 llegó al 70,9 % y GPT-5.4 al 83 %. Un modelo destinado a "acelerar" la economía debe obtener una posición significativamente más alta en esta escala.
Según indicios de comunicaciones internas, Spud podría ser multimodal por naturaleza y especialmente eficaz en tareas productivas y orientadas a los negocios, como la codificación, la planificación, el análisis y la automatización. El enfoque estratégico en una futura "superaplicación" que combine ChatGPT, Codex y un navegador de IA en una sola plataforma sugiere que Spud constituirá la columna vertebral de esta plataforma integrada. Por lo tanto, dejaría de ser un modelo de investigación para convertirse en una herramienta directamente orientada al comercio, un cambio sintomático de la transformación general de OpenAI.
“Despliegue de AGI”: El cambio de nombre como programa
Paralelamente al cierre de Sora, OpenAI experimentó otro cambio, menos espectacular, pero igualmente significativo: la organización de productos, liderada por Fidji Simo, pasó a llamarse "AGI Deployment". Este cambio de nombre es mucho más que un mero acto semántico. Señala un cambio fundamental en la autopercepción interna de la empresa: de ser una empresa tecnológica que desarrolla productos a una empresa que se considera activamente involucrada en la fase de implementación de la IA general.
Este posicionamiento contrasta con medidas simultáneas que demuestran un enfoque más comercial. En febrero de 2026, OpenAI disolvió su equipo de "Alineación de la Misión", responsable de la comunicación pública de la misión original de la empresa. Joshua Achiam, el antiguo líder del equipo, recibió el nuevo título de "Jefe de Futurismo", un cargo que promueve la visión de futuro pero que no implica autoridad operativa en el negocio principal. Anteriormente, en 2024, OpenAI ya había eliminado su equipo de "Superalineación", que se ocupaba de los riesgos existenciales de la IA superinteligente.
Incluso se ha eliminado la palabra "de forma segura" de la declaración de misión oficial que OpenAI presentó al Servicio de Impuestos Internos de EE. UU. (IRS). Este abandono gradual de la seguridad y la retórica de la misión en favor de la eficiencia comercial no es casual. Refleja la creciente presión sobre una empresa que, al mismo tiempo, afirma estar salvando a la humanidad y aspira a salir a bolsa y recaudar billones de dólares.
La cuestión de la infraestructura: Sam Altman y la carrera global por los centros de datos
Una de las principales conclusiones del episodio de Sora es que el verdadero cuello de botella en la industria de la IA no son los algoritmos ni los datos, sino la infraestructura física de computación. Sam Altman ha hecho de esta idea su misión personal. Según comunicaciones internas, ahora se centrará principalmente en tres tareas: captar capital, gestionar las cadenas de suministro y construir centros de datos a una escala sin precedentes.
La magnitud de estas ambiciones en infraestructura es asombrosa. El proyecto Stargate, una colaboración con Oracle y SoftBank, prevé inversiones de 500 mil millones de dólares en cuatro años para nueva infraestructura de IA, con 100 mil millones de dólares destinados de inmediato a centros de datos en EE. UU. Una alianza estratégica con NVIDIA busca construir al menos diez gigavatios de centros de datos de IA, respaldados por una inversión planificada de NVIDIA de hasta 100 mil millones de dólares, que se liberarán con cada gigavatio desplegado. La primera fase, que utiliza la plataforma Vera Rubin de NVIDIA, está programada para entrar en funcionamiento en la segunda mitad de 2026.
Estas inversiones en infraestructura, sin embargo, conllevan riesgos significativos. Un análisis de Forbes de diciembre de 2025 reveló que una empresa con ingresos anuales de 20.000 millones de dólares difícilmente puede invertir 1,4 billones de dólares en infraestructura sin arriesgarse a sufrir graves dificultades financieras, un paralelismo con los exuberantes proyectos de infraestructura de telecomunicaciones previos al estallido de la burbuja puntocom. De hecho, OpenAI ya ha reducido su actividad: la compañía está abandonando ambiciosos planes de construcción y aceptando su rol como importante consumidor de servicios en la nube de socios como Microsoft Azure, Oracle y Amazon Web Services, en lugar de operar sus propios centros de datos a gran escala. Según CNBC, OpenAI actualmente no posee centros de datos y no lo hará en un futuro próximo.
Modelos mundiales y robótica: El verdadero legado de Sora
Quienes reducen el cierre de Sora a la historia de un producto fallido pasan por alto la lógica estratégica subyacente. En su comunicado al New York Times, OpenAI enfatizó explícitamente que las tecnologías de generación de video se seguirían utilizando internamente para el entrenamiento de robots. El equipo de Sora no se disolvió, sino que se reorientó hacia una nueva tarea: la investigación de los llamados modelos del mundo y entornos de simulación física, principalmente con el objetivo de beneficiar al campo de la robótica.
Este paso tiene su propia lógica tecnológica. La clave que aportó Sora no fue que la IA pueda producir buenos vídeos, sino que la inteligencia física emergente se desarrolla mediante el entrenamiento con datos de vídeo. OpenAI descubrió que los modelos de Sora, al escalarse lo suficiente, desarrollan «capacidades emergentes»: consistencia tridimensional, permanencia del objeto, física realista; propiedades que son únicamente un «fenómeno de escalado» y que no fueron programadas explícitamente. Un modelo que entiende cómo rebota un balón de baloncesto en el tablero entiende la causalidad física básica.
Esta característica es precisamente lo que hace que los modelos del mundo sean tan valiosos para la robótica. Un robot de almacén que ha probado millones de escenarios de manipulación de paquetes en simulación —incluidos casos excepcionales que casi nunca ocurren en almacenes físicos— desarrolla una adaptabilidad que los sistemas puramente basados en reglas no pueden alcanzar. El abanico de aplicaciones potenciales se extiende mucho más allá de la logística: simulaciones de estructuras moleculares en química, modelado de leyes físicas, predicción del sistema climático y entrenamiento para procedimientos médicos son solo algunas de las áreas de aplicación mencionadas.
Paralelamente, los competidores trabajan intensamente en los mismos temas. NVIDIA ha lanzado herramientas de simulación para IA robótica con el marco Cosmos y el motor de física Newton, y ha puesto a disposición como código abierto los modelos básicos Isaac GR00T. Google DeepMind ha presentado su propia arquitectura de modelo del mundo, Genie 3. Yann LeCun, destacado investigador de IA, dejó Meta a finales de 2025 para lanzar su propia startup de modelos del mundo, con una valoración objetivo de 3.500 millones de dólares. La competencia por el dominio en la simulación de IA basada en la física ha alcanzado así un nuevo nivel de intensidad.
Preparación para la salida a bolsa y la lógica de la optimización de la cartera
Prácticamente ningún aspecto del cierre de Sora puede separarse por completo de la próxima salida a bolsa de OpenAI. La compañía aspira a cotizar en el cuarto trimestre de 2026, con una valoración de entre 830.000 millones y 1 billón de dólares. Para los potenciales accionistas, la coherencia del modelo de negocio es crucial: una empresa que gasta 15 millones de dólares al día en un servicio con ingresos mínimos resulta difícil de valorar para los inversores institucionales.
El cierre de Sora, según esta interpretación, envía una clara señal al mercado de capitales: OpenAI prioriza la eficiencia y la concentración del capital. Esto resulta aún más llamativo si se tiene en cuenta que la empresa sigue registrando pérdidas masivas, proyectadas en 14.000 millones de dólares solo en 2026. La diferencia radica en la naturaleza de las pérdidas: las inversiones en modelos de lenguaje que generan ingresos directos se consideran "pérdidas de crecimiento" estratégicamente aceptables, mientras que subvencionar una plataforma de vídeo deficitaria se clasifica como ineficiencia operativa.
La situación es comparable al clásico escenario de las startups que se centran en lo esencial: la empresa optimiza su cartera antes de salir a bolsa para presentar una tesis de inversión clara. ChatGPT, con 800 millones de usuarios semanales e ingresos anualizados que superarán los 20.000 millones de dólares a finales de 2025, es precisamente una tesis clara. Una aplicación de vídeo con pérdidas, 9,6 millones de descargas totales y 1,4 millones de dólares en ingresos, no lo es.
La disolución de la alianza con Disney tiene un matiz irónico en este contexto: Disney no había realizado ningún pago en efectivo, sino que había estructurado su participación exclusivamente mediante opciones sobre acciones. Estrictamente hablando, la rescisión del acuerdo no le costó nada a OpenAI, salvo la pérdida de prestigio que inevitablemente conlleva retirarse de un acuerdo de tan alto perfil.
Límites de escala y sus consecuencias estratégicas: una perspectiva integral
La historia del auge y la caída de Sora es sintomática de una crisis más profunda en el paradigma actual de la IA: los límites de la escalabilidad del hardware. Hasta hace poco, la tesis predominante en la investigación de la IA era que una mayor potencia de cálculo conduce casi automáticamente a mejores modelos. Esta hipótesis de escalabilidad ha dominado el desarrollo desde GPT-2 y, aparentemente, se ha confirmado de forma contundente.
Sin embargo, Sora demuestra que la simple escalabilidad no crea un modelo de negocio viable si los costes asociados no se cubren con ingresos suficientes. El problema estructural no es técnico, sino económico: la IA aplicada al vídeo es actualmente demasiado cara para que el mercado de consumo la ofrezca de forma rentable. Los analistas estimaron que el coste de la generación de vídeo se reduciría aproximadamente cinco veces para finales de 2026, pero esta oportunidad ya no era económicamente viable para OpenAI.
Esto tiene consecuencias que van mucho más allá de OpenAI. Otros actores en el campo de la IA generativa de vídeo —Runway, Pika, Stability AI y Google DeepMind con Veo— se enfrentan a los mismos desafíos fundamentales en cuanto a costes. Quienes no puedan subvencionar el déficit con otros productos rentables sentirán una presión similar. En comparación con las startups centradas exclusivamente en vídeo, OpenAI tuvo la ventaja de poder diversificar su negocio. Las empresas más especializadas que no cuentan con esta cartera diversificada se enfrentan a un riesgo de fracaso significativamente mayor.
Al mismo tiempo, la retirada de OpenAI del sector del vídeo abre oportunidades de mercado para la competencia. En particular, proveedores chinos como Kuaishou (con su modelo Kling) y plataformas internacionales como Runway podrían cubrir el vacío resultante en el segmento del vídeo profesional. La ironía reside en que OpenAI, con su trabajo pionero, validó todo el mercado de la generación de vídeo mediante IA, y ahora se retira justo antes de que la tecnología alcance la madurez comercial.
De producto estrella a chivo expiatorio estratégico
El cierre de Sora no es un signo de fracaso tecnológico. El producto funcionaba. Causó furor entre los usuarios. Fue técnicamente revolucionario. Fracasó debido a la incompatibilidad fundamental entre los costes informáticos y la disposición a pagar, una brecha que no se podía cerrar a corto plazo. En este sentido, la decisión de OpenAI es racional y lógica.
Sin embargo, lo que revela este episodio son las tensiones estructurales de una empresa que, al mismo tiempo, proclama su compromiso con el bienestar de la humanidad, registra pérdidas masivas, se prepara para una salida a bolsa multimillonaria, disuelve sus equipos de seguridad y misión, y desarrolla un proyecto de centro de datos de un billón de dólares. Cambiar el nombre de la organización de productos a "Despliegue de IA General" puede parecer un acto de arrogancia para quienes no forman parte de la empresa, pero internamente se trata de una estrategia deliberada: todos los recursos están enfocados en el objetivo principal, sea cual sea el siguiente paso hacia la IA general.
El nombre en clave "Spud" —irónicamente, la palabra inglesa para patata, la más común de todas las hortalizas— simboliza este pragmatismo. Nada de visiones de máquinas de Hollywood ni de Mickey Mouse bailando, sino un modelo lingüístico diseñado para acelerar la economía. Es un compromiso con la utilidad cotidiana en lugar de demostraciones espectaculares, con la monetización a largo plazo en lugar de la publicidad efímera.
Solo el tiempo dirá si Sam Altman tiene razón. Lo que ya está claro es que, con el cierre de Sora, OpenAI ha demostrado una disciplina estratégica poco común en la industria de la IA, tan a menudo impulsada por la publicidad: la voluntad de abandonar un producto aclamado cuando es estratégicamente necesario. Esto puede deberse a un pragmatismo visionario o a la admisión de haber asumido demasiados proyectos a la vez. Probablemente sean ambas cosas.
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Konrad Wolfenstein
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