El CEO de OpenAI plantea abaratar la energía y reducir los márgenes acumulados en la cadena de suministro. La cifra expresa una aspiración económica, sin un calendario anunciado para alcanzarla.
Cuánto cuesta poner a trabajar un gigavatio
La expansión de la inteligencia artificial necesita servidores, chips, conexiones y electricidad. Sam Altman quiere reducir el coste de reunir y mantener esa infraestructura: aspira a que instalar y operar un gigavatio de capacidad durante cinco años cueste 20.000 millones de dólares.
El planteamiento aparece en una conversación con John Collison, cofundador de Stripe, en el pódcast Cheeky Pint publicado el 29 de octubre de 2026. Altman reconoce que las estimaciones varían y utiliza 70.000 millones de dólares como referencia ilustrativa para ese mismo periodo. Frente a ella, considera deseable llegar a 20.000 millones.
La diferencia equivale a una reducción aproximada del 71 %. Ese porcentaje compara las dos cifras de la conversación; no representa un ahorro conseguido por OpenAI.
Los cinco años describen el gasto que se quiere medir
El plazo es importante para interpretar la noticia. Los cinco años corresponden al periodo de instalación y operación incluido en el cálculo. Altman no establece una fecha límite para alcanzar la reducción.
Según la información publicada por TokenPost, las declaraciones tampoco incluyen un nuevo presupuesto de construcción ni un desglose de las partidas. Por tanto, la cifra permite entender su ambición, pero todavía deja abiertas preguntas sobre el equipamiento, el consumo y otros costes incluidos.
Qué mide un gigavatio en un centro de datos
Un gigavatio equivale a mil millones de vatios y mide potencia. Para calcular la energía consumida hay que añadir el tiempo durante el que se utiliza esa potencia.
Como ejemplo matemático, una instalación que consumiera un gigavatio de forma constante durante las 8.760 horas de un año utilizaría 8,76 teravatios hora. El consumo real dependería de su funcionamiento y del alcance de la medición.
La potencia tampoco indica por sí sola cuántas respuestas puede generar una instalación. Para valorar esa capacidad hace falta conocer el hardware, los modelos utilizados y el tipo de trabajo que realizan.
Dónde quiere reducir costes Altman
En la entrevista, Altman señala dos factores: energía más barata y una reducción de los márgenes que se acumulan a lo largo de la cadena de suministro, desde la fabricación de componentes hasta la generación de respuestas.
La idea puede entenderse siguiendo el recorrido de una consulta. Antes de que aparezca una respuesta en pantalla, ha sido necesario fabricar y adquirir equipos, instalarlos, conectarlos y mantenerlos funcionando. El coste final reúne esas etapas.
Para evaluar si la infraestructura se abarata de verdad, resultaría útil distinguir cuánto cambia el precio de los equipos, cuánto cuesta operarlos y qué volumen de trabajo útil producen.
Qué significa pedir una mejora de diez veces cada año
Altman también sostiene que la industria debería seguir aspirando a obtener diez veces más rendimiento anual mediante modelos más capaces. En ese intercambio no concreta una métrica que permita comprobar el objetivo.
Una mejora de velocidad, una reducción del coste por tarea y un aumento de la precisión describen resultados diferentes. Un asistente puede responder antes y cometer los mismos errores. Otro puede necesitar más tiempo, pero resolver una tarea que antes requería varios intentos.
Por eso, para medir esa aspiración habría que fijar primero qué trabajo se compara, con qué nivel de calidad y utilizando cuántos recursos.
Qué podría cambiar para quienes utilizan IA
Una infraestructura más económica podría dar margen a los proveedores para ofrecer más capacidad o ajustar precios. La repercusión dependería también de sus decisiones comerciales, la demanda y la competencia.
Imaginemos una empresa que utiliza IA para clasificar documentos. Le interesa saber cuánto cuesta procesar correctamente cada expediente, incluyendo las revisiones necesarias. Si una mejora permite resolver más casos con los mismos recursos y mantiene la calidad, el ahorro tiene una utilidad concreta.
Ese es el punto que queda por demostrar detrás de las cifras de Altman: cuánto trabajo fiable podrá ofrecer la infraestructura por cada dólar invertido en construirla y mantenerla.
Fuentes consultadas
- Cheeky Pint — Transcripción de la conversación entre Sam Altman y John Collison
- TokenPost — Contexto sobre la aspiración de reducir el coste quinquenal de un gigavatio de capacidad de IA
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