WASHINGTON, 21 de abril de 2025.- Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, reveló que la cortesía de los usuarios hacia ChatGPT le está costando millones de dólares a su empresa. El uso de frases como «por favor» y «gracias» al final de sus búsquedas estaba sobrecargando los sistemas computacionales, lo que se tradujo en un aumento de los gastos operativos.
El señor Altman reveló el alcance de los costos operativos después de que un usuario de X (antes Twitter) se preguntara inocentemente cuál sería el precio de ser cortés con los modelos de inteligencia artificial (IA).
«Cuánto dinero ha perdido OpenAI en costes de electricidad porque la gente dice ‘por favor’ y ‘gracias’ a sus modelos», escribió el usuario.
Cuando la publicación se volvió viral, el Sr. Altman respondió: «Decenas de millones de dólares bien gastados».
Y añadió: «Nunca se sabe».
En reacción a la declaración del Sr. Altman, uno de los usuarios dijo: «Creo que esto se puede resolver de manera increíblemente fácil con el código del lado del cliente, de nada, jajaja».
Otro añadió: «Si realmente quisieran ahorrar electricidad, dejarían de terminar cada respuesta con una pregunta».
Aumento del uso de ChatGPT
ChatGPT ha experimentado un aumento de usuarios en las últimas semanas, especialmente tras la viralización de la tendencia de arte con IA al estilo Ghibli. El promedio de usuarios activos semanales superó los 150 millones por primera vez este año.
Según un informe de Goldman Sachs , cada consulta de ChatGPT-4 requiere aproximadamente 2.9 vatios-hora de electricidad, unas diez veces más que una búsqueda estándar en Google. Dado que OpenAI gestiona más de mil millones de consultas diarias, esto se traduce en un consumo energético diario de aproximadamente 2.9 millones de kilovatios-hora.
A principios de esta semana, OpenAI lanzó dos nuevos modelos de razonamiento para superar a empresas como Google, Meta, xAI, Anthropic y DeepSeek en la feroz competencia global de la IA. Según la empresa dirigida por Altman, o3 alcanza un rendimiento de vanguardia en la prueba SWE-bench verificada, que mide las habilidades de codificación, con una puntuación del 69.1%. Por su parte, el modelo o4-mini alcanza un rendimiento similar, con una puntuación del 68.1%.
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