La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, dijo a los empleados en una reunión general el miércoles que la compañía saldrá a bolsa en 2027; si el negocio sigue acelerando, esa fecha podría adelantarse. También respondió a la pregunta que más preocupaba a la plantilla: un competidor ya había presentado su documentación para cotizar.
Algunas diapositivas mostradas en la reunión aportaron cifras concretas: desde el inicio del trimestre, la tasa de crecimiento anualizada de los ingresos de toda la compañía es del 35%, la del negocio empresarial del 50%, y los productos de IA para programación y productividad suman 20 millones de usuarios activos semanales. En el segundo trimestre, los ingresos de OpenAI fueron de 6.700 millones de dólares, un 18% más que el trimestre anterior, con lo que los ingresos anualizados superaron los 40.000 millones de dólares.
La presentación en sí no es una novedad. OpenAI ya había entregado a la SEC una versión confidencial del formulario S-1, con una valoración referenciada a la ronda de marzo de 122.000 millones de dólares, que corresponde a una valoración de 852.000 millones de dólares. En la reunión, Friar describió la salida a bolsa como un hito, una forma de financiación, no un punto final.
Lo que se cuestionó fue el ritmo
Las dudas de los empleados se concentraron en un punto: Anthropic va más rápido. Esa compañía también presentó documentación confidencial, con una valoración reportada de 965.000 millones de dólares, unos ingresos del segundo trimestre muy por encima de los de OpenAI y un crecimiento interanual que supera el doble. La respuesta de Friar fue no seguir el calendario ajeno: aunque el competidor levante la confidencialidad en unas semanas y cotice en septiembre, OpenAI seguirá su propio ritmo.
“We are running our own race.” (Estamos corriendo nuestra propia carrera.)
Esa frase, dicha por la responsable financiera, suele cumplir dos funciones. Hacia dentro, tranquiliza; hacia fuera, se guarda un margen de maniobra. La valoración de una salida a bolsa depende en gran medida de los resultados de los últimos trimestres completos antes de presentar la documentación: cuanto más tarde suene la campana, más trimestres de alto crecimiento caben en el folleto; pero si se demora demasiado, el ancla de valoración que el mercado concede a las empresas de IA también puede desplazarse. Ambos caminos tienen riesgo, así que fijar un rango de “como muy tarde 2027, antes si está listo” resulta más rentable que clavar un trimestre concreto.
El crecimiento fija el precio mejor que el calendario
Un cálculo rápido: 40.000 millones de dólares de ingresos anualizados frente a una valoración de 852.000 millones dan una relación precio/ventas de unas 21 veces. Ese múltiplo no resulta descabellado en el sector del software; las empresas de SaaS de alto crecimiento han alcanzado históricamente niveles más altos, siempre que el crecimiento se sostenga. El 35% presentado en la reunión es una tasa anualizada calculada desde el inicio del trimestre, no una comparación interanual; la ventana de observación es corta, lo que amplifica las oscilaciones entre trimestres. Lo que vigilarán los bancos colocadores es la forma de esa cifra a lo largo de varios trimestres consecutivos.
El crecimiento del 50% en el negocio empresarial, por encima de la media general, coincide en dirección con otro dato revelado antes: en una conferencia de inversores, Friar dijo que los ingresos empresariales y de consumo ya se habían “cruzado”, mientras que a principios de año esa proporción todavía era de seis a cuatro a favor del consumo. Para una empresa nacida como negocio de suscripción, que la estructura de ingresos se incline hacia el lado empresarial mejora claramente la previsibilidad de los ingresos: contratos anuales, renovación por puesto, baja rotación, justo lo que mejor se vende en el material de las roadshows.
Los 20 millones de usuarios activos semanales de los productos de IA para programación y productividad son otra señal. Esta línea de productos, hace un año, era solo un escaparate de las capacidades del modelo; ahora se reporta por separado a toda la empresa, lo que muestra que ha pasado a formar parte de la narrativa principal y ya no es un apéndice del modelo.
Las variables que quedan
El calendario apunta a 2027, pero de aquí a entonces hay varios obstáculos: el desfase de caja que generan los contratos de cómputo a largo plazo, los requisitos regulatorios de revisión previa al lanzamiento de modelos de frontera, y una pregunta más básica: cómo explicar en el folleto las pérdidas cuantiosas y continuas. La directora financiera no entrará en detalles sobre esto en una reunión general, pero cada uno de esos puntos acabará en el apartado de factores de riesgo.
Para quienes observan el mercado chino, el valor de referencia de este episodio está en la línea temporal. Si OpenAI y Anthropic salen a bolsa en torno a 2027, el mercado secundario tendrá por primera vez estados financieros comparables de empresas de modelos de IA: coste de cómputo por unidad, margen bruto de inferencia, tasa de retención de clientes empresariales; cifras que hoy solo pueden estimarse por rumores pasarán a ser indicadores duros divulgados trimestralmente. Llegado ese momento, la valoración de las empresas chinas de modelos en la bolsa de Hong Kong y en el STAR Market tendrá una vara de medir externa.
Fuentes: reportaje de CNBC, datos de diapositivas filtrados de la reunión general de OpenAI, CocoLoop, IT之家; el crecimiento de ingresos y los usuarios activos siguen lo comunicado en la reunión, la relación precio/ventas es un cálculo aproximado de la redacción.