Sora es el modelo de inteligencia artificial (IA) de OpenAI diseñado para generar video a partir de texto, una de las tareas más complejas dentro del ecosistema de la IA generativa.
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El verdadero costo de Sora: cuánto vale producir un video
A diferencia de los modelos de lenguaje, que trabajan con secuencias de palabras, o de los modelos de imagen, que procesan un solo fotograma, la generación de video implica construir escenas completas en movimiento, manteniendo coherencia visual, espacial y temporal durante decenas o cientos de cuadros. Esa complejidad técnica se traduce directamente en costos computacionales mucho más elevados.
Cada video generado por Sora requiere una enorme cantidad de cálculos realizados por GPUs de última generación, chips altamente especializados que son caros de adquirir, consumir y mantener. Estas unidades no solo tienen un precio elevado, sino que demandan grandes cantidades de energía eléctrica, sistemas de refrigeración avanzados y centros de datos preparados para operar de forma continua.
A esto se suma la depreciación del hardware y el costo de escalar la infraestructura para millones de usuarios simultáneos. Como resultado, generar apenas unos segundos de video puede costar más de un dólar en recursos de cómputo, una cifra muy alta si se multiplica por millones de creaciones diarias.
El problema no es solo el costo por video, sino el volumen. Sora fue concebido como un producto de uso masivo, pensado para creadores, empresas y usuarios comunes. Si una fracción significativa de los usuarios genera varios videos por día, el gasto operativo se dispara rápidamente.
La rentabilidad del uso de la inteligencia artificial
Analistas del sector estiman que OpenAI podría estar gastando decenas de millones de dólares diarios solo para sostener la generación de video, lo que llevaría los costos anuales a niveles de miles de millones de dólares. En este contexto, Sora no es un producto rentable en el corto plazo, sino una apuesta estratégica.
OpenAI asume estos costos como parte de una lógica habitual en la industria tecnológica: priorizar la adopción y el posicionamiento antes que la rentabilidad inmediata. Permitir que millones de personas usen Sora, incluso de forma parcialmente subsidiada, le da a la empresa algo tan valioso como el dinero: datos.
Cada interacción, cada prompt y cada corrección ayuda a entrenar modelos más eficientes, a entender qué demandan los usuarios y a mejorar la calidad del sistema. Al mismo tiempo, posiciona a Sora como una referencia en un mercado que recién está naciendo.
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Sin embargo, esta estrategia pone sobre la mesa un debate más amplio sobre la rentabilidad de la inteligencia artificial avanzada. Sora expone con claridad una tensión central del sector: la tecnología avanza más rápido que los modelos de negocio que pueden sostenerla.
Hoy, generar texto es relativamente barato; generar imágenes es más costoso; generar video, directamente, empuja los límites económicos de la infraestructura global. Esto obliga a las empresas a buscar nuevas formas de monetización, como suscripciones premium, venta de créditos, licencias empresariales o acuerdos con grandes estudios y marcas.
