OpenAI abandona construcción propia y pivota al arrendamiento de data centers

OpenAI acaba de despedir a Chris Malone, su director de centros de datos, y con esa salida llegó un giro estratégico de envergadura: la empresa abandona su ambición de construir infraestructura propia a escala de gigavatio y pivota hacia el arrendamiento de capacidad a operadores externos. El cambio, confirmado por múltiples medios, no ocurre en el vacío. La misma semana en que Nvidia anunció que financiaría un campus de 4,25 gigavatios en Ohio que OpenAI alquilaría durante dos décadas, la compañía cerraba un capítulo turbulento: meses atrás, varios ejecutivos clave del proyecto Stargate habían abandonado la empresa, dejando atrás promesas de 100 gigavatios de capacidad que nunca se materializaron.

La diferencia entre poseer y operar tu propia infraestructura versus arrendarla es la misma que existe entre comprar una oficina o alquilarla, salvo que multiplicada por miles de millones de dólares y años de construcción. Levantar un centro de datos a escala de gigavatio exige permisos, conexión a la red eléctrica, obras civiles y décadas de amortización. Arrendar capacidad existente a operadores como Equinix, Digital Realty, CoreWeave o Vantage convierte esos años en meses y transforma el gasto de capital en un pago operativo por uso. Para una empresa que pasó de un millón a más de 600 millones de usuarios activos semanales en menos de tres años, la velocidad supera cualquier optimización de costos a largo plazo. Si la demanda crece más rápido que lo construido, lo que se pierde no es margen: es la oportunidad de entrenar y servir los próximos modelos a tiempo.

El movimiento dejó de ser teoría el 17 de agosto de 2026, cuando Nvidia, OpenAI y SB Energy, la subsidiaria de SoftBank, anunciaron el PORTS-Pike Technology Campus en el condado de Pike, Ohio, sobre el antiguo sitio de enriquecimiento de uranio de Portsmouth. Nvidia invierte 1.500 millones de dólares en SB Energy y respalda financieramente una primera fase de 4,25 gigavatios de capacidad informática, con opción de expandirse a 8 gigavatios. OpenAI firma como inquilino único con un contrato de arrendamiento a 20 años. Los primeros 800 megavatios se proyecta que estén operativos en 2028. La primera fase se estima entre 30.000 y 40.000 millones de dólares. El esquema es preciso: OpenAI paga por usar, Nvidia controla el silicio exclusivo, SB Energy construye y opera. Cada parte captura una capa del stack y se libera del riesgo de las demás.

El viraje hacia el arrendamiento cobra sentido cuando se examina lo que no funcionó con Stargate. El proyecto anunciado en enero de 2026 entre OpenAI, SoftBank, Oracle y el gobierno estadounidense prometía hasta 100 gigavatios de capacidad. Un año después, el balance era magro. En marzo de 2026, Oracle y OpenAI cancelaron la expansión del campus insignia de Abilene, Texas, citando dificultades de financiamiento y retrasos. En abril, Peter Hoeschele, el líder de Stargate, dejó la empresa junto con otros ejecutivos clave: Shamez Hemani, Anuj Saharan y Keith Heyde. OpenAI canceló proyectos planeados en Reino Unido y Noruega. Para pilotar la nueva estrategia, la compañía contrató en diciembre de 2025 a Sachin Katti como responsable de la estrategia de infraestructura de cómputo. El patrón es evidente: la construcción propia a gran escala chocó con la realidad de plazos, permisos, financiación y rotación de liderazgo. El arrendamiento permite esquivar la mayoría de esos cuellos de botella.

El contraste con Meta ilumina las dos filosofías en juego. Mark Zuckerberg anunció este año la creación de Meta Compute, una división dedicada a levantar decenas de gigavatios esta década y cientos con el tiempo. Su mayor proyecto propio, Hyperion en Luisiana con 2 gigavatios, se financia con una joint venture de 27.000 millones con Blue Owl Capital. Su último anuncio, el campus de El Paso con BlackRock en julio de 2026, compromete a Meta con garantías de valor residual de aproximadamente 13.000 millones sobre un plazo de hasta 20 años, dejando a BlackRock con el 80% del riesgo de capital. La estrategia de Meta es control total y construcción masiva, con socios financieros que aportan capital pero no decisión. La de OpenAI es velocidad y flexibilidad financiera: no poseer el hormigón que sostiene los racks, sino el derecho a usarlo mientras la demanda lo justifique. Son dos respuestas legítimas al mismo problema de escala, con perfiles de riesgo opuestos.

Para cualquier startup que construya un producto dependiente de acceso a capacidad de cómputo, la dirección que tome OpenAI importa más de lo que parece. Cuando el mayor cliente del sector deja de comprar centros de datos y empieza a alquilarlos, los operadores ajustan precios, plazos y disponibilidad para todos. Los precios de GPU en la nube no bajarán en 2026 y 2027. Si el inquilino más grande del mercado firma contratos a 20 años para asegurar capacidad, el precio spot se vuelve más volátil, no más barato. Las startups que dependen de inferencia a escala deben negociar compromisos de 12 a 24 meses con sus proveedores. Construir arquitectura sobre dos o más proveedores, no uno, es ahora imperativo. Microsoft perdió la exclusividad con OpenAI en 2025; el right of first refusal ya no garantiza prioridad. Diseñar el stack para migrar cargas entre Azure, AWS, GCP y CoreWeave sin reescribir medio sistema es una defensa. Y si se va a levantar ronda en los próximos 12 meses, prepararse para preguntas sobre coste de cómputo es obligatorio. Los inversores que hoy miran con lupa el capex de los hiperescalares aplican el mismo rasero a las startups de IA. Un forecast creíble de coste por inferencia y de cómo escala con el crecimiento de usuarios vale oro en due diligence.