OpenAI Planea una Guerra de Precios Contra Anthropic—¿Está Dándole la Razón a DeepSeek?

OpenAI está considerando reducir drásticamente los precios que cobra a desarrolladores y empresas, según el Wall Street Journal, en anticipación de recortes similares por parte de Anthropic. Las conversaciones se describen como aún en curso, mientras ambas compañías presentaron confidencialmente sus solicitudes de IPO este mes, y ninguna ha registrado ganancias.

"Creo que tendremos muchas formas de ayudar a las personas a obtener más valor por menos gasto", dijo Sam Altman en un evento reciente, según el Wall Street Journal. Esa declaración se produjo en el contexto de que OpenAI registró un margen operativo ajustado de -122% en el primer trimestre de 2026, lo que significa que perdió $1,22 por cada dólar que ingresó.

La presión es real. Como reportó anteriormente Decrypt, la participación de ChatGPT en el tráfico web global de IA generativa cayó del 77,6% en mayo de 2025 al 53,7% en abril de 2026. Por primera vez, más empresas rastreadas por el Ramp AI Index están pagando por Anthropic que por OpenAI. La tasa de ingresos anualizados de Anthropic pasó de $9.000 millones a finales de 2025 a $47.000 millones en mayo de 2026, un aumento del 422% en cinco meses, impulsado casi en su totalidad por Claude Code, siendo el segundo trimestre de 2026 el primer trimestre rentable en la historia de la empresa.

Desde entonces, OpenAI ha convertido su propia herramienta de programación, Codex, en una prioridad corporativa. Sin embargo, va a la zaga.

Ambas compañías libran una guerra no tan silenciosa para atraer al mayor número de clientes posible en medio de la mayor fiebre tecnológica mundial desde la era punto-com. Empresas de todo tipo están ahora compitiendo por usar la IA de alguna manera. El CTO de Uber agotó todo su presupuesto de IA para 2026 en abril, y algunos empleados de JP Morgan gastan más en uso de IA que su propio salario, según el director de datos del banco para su división de pagos.

A esto es a lo que Silicon Valley ha comenzado a llamar "tokenmaxxing": quemar la mayor cantidad posible de tokens de IA, las unidades de datos procesadas por los modelos de IA, muchas veces sin un retorno claro de la inversión. El CEO de Palantir, Alex Karp, lo comparó con una adicción a la pornografía en AIPCon la semana pasada. Analistas de JP Morgan publicaron este mes una nota titulada "Las Facturas de IA Están Fuera de Control". Las empresas más expuestas a las consecuencias son precisamente las que ahora contemplan una guerra de precios.

Tommy Shaughnessy, de Delphi Ventures, describió la trampa estructural en un post de X ampliamente compartido esta semana: la tarifa plana de $20 al mes siempre estuvo por debajo del costo real de un uso intensivo, un precio de entrada diseñado para impulsar la adopción, no para cubrir el cómputo. Una vez que una empresa real necesita IA a escala, migra a la API y paga por token, consumiendo mucho más poder de cómputo.

Sin embargo, no todos coinciden con esta postura. Algunos creen que el oligopolio de la IA en el hemisferio occidental permite a las empresas cobrar precios cada vez más altos por procesar sus prompts, siendo los precios tan bajos de los modelos chinos una prueba de ello. De ser así, podría haber margen para recortes drásticos de precios y aun así mantenerse en terreno financiero sólido.

Los despliegues empresariales reales están migrando a precios de API por uso, y las empresas están quemando créditos mucho más rápido de lo que las tarifas planas sugerían. Mientras tanto, los proveedores de inferencia de código abierto (empresas que ofrecen poder de cómputo para que los modelos de IA puedan procesar información) están escalando rápidamente, con las herramientas agénticas como catalizador de su crecimiento. Estas plataformas sirven a los principales modelos de IA de China como DeepSeek, GLM, MiMo, Kimi o Minimax, que compiten con Claude Opus en benchmarks de programación, a aproximadamente un treceavo del precio de la alternativa cerrada.

"Los laboratorios chinos publican modelos de código abierto de nivel frontier", escribió Shaughnessy. "El modelo es el mayor costo individual para un proveedor de inferencia, y lo obtienen gratis". Mientras eso se mantenga, el piso en los precios de inteligencia seguirá cayendo hacia cero, y cualquier recuperación de márgenes en OpenAI o Anthropic se convierte en un problema matemático sin solución limpia.

Toda esta tesis solo se rompe si China adopta el código cerrado, señaló Shaughnessy, lo que sería alcista para los laboratorios estadounidenses.

Hasta ahora, la mayoría de los laboratorios de IA de China parecen comprometidos con el enfoque contrario.