OpenAI cerró el generador de video Sora a los seis meses — qué hay detrás de esta decisión

OpenAI cerró de manera inesperada Sora — su herramienta para generar vídeos a partir de indicaciones de texto — apenas seis meses después de su lanzamiento público. La decisión generó inmediatamente una ola de sospechas: ¿acaso el cierre es parte de un esquema cuidadosamente planificado para recopilar datos biométricos? Las sospechas no surgieron de la nada.

Poco antes del cierre, Sora estaba activamente alentando a los usuarios a cargar fotografías de sus propios rostros — para crear avatares personalizados en vídeos. Para muchos, esto se convirtió en la principal señal de alerta: la empresa había acumulado una enorme cantidad de datos biométricos, y ahora silenciosamente cerraba el servicio. A dónde van esos datos — una pregunta que OpenAI nunca ha respondido claramente en público.

Sora fue lanzada públicamente en diciembre de 2024 e impresionó fuertemente al mercado. La calidad de los vídeos generados superaba significativamente la de los competidores: el modelo era capaz de crear vídeos de varios segundos con iluminación cinematográfica, física realista y narrativa coherente. El servicio era percibido como la siguiente etapa de la revolución de IA — una continuación lógica después de ChatGPT y DALL-E.

Los medios ampliamente informaron sobre amenazas a Hollywood, agencias publicitarias y producción de vídeo en general. Sin embargo, detrás de esta fachada existía una realidad operacional dura. La generación de vídeo es fundamentalmente más intensiva en recursos que el texto o las imágenes.

Cada vídeo requiere decenas de veces más poder computacional que una consulta a ChatGPT. Según analistas independientes, el costo por vídeo a través de Sora era tan alto que hizo que la monetización masiva del servicio fuera prácticamente imposible — incluso con suscripciones pagadas. Según TechCrunch, fue precisamente esta inviabilidad económica la que se convirtió en la verdadera razón del cierre — y no la controvertida recopilación biométrica.

OpenAI no pudo construir un modelo financiero en el que Sora recuperara los costos de infraestructura en plazos razonables. Había interés del usuario en el servicio, pero la disposición real de la audiencia a pagar por vídeo de IA resultó ser significativamente menor de lo que la empresa esperaba. Ante el crecimiento de la competencia, esta brecha solo se hizo más pronunciada.

La presión competitiva realmente se intensificó. Runway ML, Pika Labs, Google Veo 2, así como los servicios chinos Kling y Wan Video ocupaban activamente el mercado, ofreciendo calidad comparable o superior a precios más bajos. Para OpenAI, que posicionaba a Sora como un producto de segmento premium, esto fue un golpe doloroso para su posicionamiento de mercado y su poder de negociación con clientes corporativos.

La cuestión de los datos biométricos, sin embargo, no desapareció. Cargar la fotografía del propio rostro es transferir un identificador biométrico a manos de terceros. En varios estados de EE.

UU. — Illinois, Texas, Washington — y en varias jurisdicciones europeas, la recopilación de datos biométricos sin consentimiento explícito está regulada por ley. Cerrar el servicio sin una declaración pública sobre el futuro de las fotografías cargadas es como mínimo un error reputacional grave, y en algunos casos puede calificar como una violación de la ley aplicable.

Para toda la industria, este caso es un indicador importante. Incluso OpenAI, con su potencial de ingeniería y financiamiento de miles de millones de dólares, no pudo hacer que la generación de vídeo con IA fuera un modelo de negocio rentable en seis meses. Esto señala una desconexión fundamental entre los costos actuales de infraestructura y la disposición del mercado a pagar.

Los verdaderos ganadores en el segmento de vídeo con IA probablemente emergerán cuando los costos de cómputo de GPU disminuyan varias veces más. Hasta ese momento, la rentabilidad sigue siendo una pregunta abierta.