Sam Altman en X: "estamos pausando las nuevas suscripciones a ChatGPT Plus por un tiempo"
La decisión de OpenAI de pausar las nuevas altas en ChatGPT Plus se interpreta ampliamente como una señal de haber alcanzado límites duros de capacidad, con comentaristas que apuntan a la escasez global de GPU, los altos costos de inferencia y las recientes caídas de rendimiento de GPT‑4. Muchos comparan la escala y la economía de los modelos de lenguaje grandes con la búsqueda web de Google, y sostienen que el hardware actual, los costos de energía y la capacidad en la nube dificultan el acceso masivo y podrían hacerlo poco rentable. Otros critican el requisito de que todos los usuarios de bots GPT personalizados sean suscriptores de Plus, señalando que la congelación de altas ahora impide que muchos GPT promocionados se usen en absoluto.
Capacidad, interrupciones y la pausa de altas en Plus
- Muchos comentaristas creen que la pausa refleja haber alcanzado límites duros de capacidad, especialmente después de la publicidad del Dev Day y las nuevas funciones (GPT‑4 Turbo, GPT builder).
- Otros plantean explicaciones alternativas: escasez/expectación intencionales, preocupaciones por fraude/contracargos debido a altas masivas con tarjetas virtuales o robadas, o simplemente problemas internos poco claros.
- Varios señalan interrupciones recientes y respuestas mucho más lentas de GPT‑4, lo que sugiere presión sobre la infraestructura.
Escala de cómputo y restricciones de GPU
- Las consultas a LLM se consideran mucho más intensivas en cómputo que la búsqueda web; múltiples comentarios sostienen que el hardware actual no puede soportar un acceso abierto a escala de Google.
- Estimaciones rápidas sugieren que OpenAI podría estar consumiendo una fracción significativa de todas las GPU de gama alta (por ejemplo, H100s).
- Según se informa, la capacidad de GPU de Azure es tan ajustada que incluso grandes clientes empresariales no pueden obtener compromisos firmes cuando necesitan el mismo hardware que usa OpenAI.
- Algunos señalan que las GPU se desgastan con una carga térmica alta, pero el hardware de centro de datos generalmente está diseñado para uso 24/7.
Economía, rentabilidad y Nvidia
- Hay debate sobre si el negocio de OpenAI es muy rentable o si está perdiendo dinero por los enormes costos de cómputo y energía.
- Algunos citan informes o especulaciones de que productos similares (por ejemplo, Copilot) podrían estar operando con pérdidas; otros argumentan que los usuarios pagarían más y que surgirán niveles premium.
- Varios ven a Nvidia como el principal ganador financiero del auge de la IA («vendiendo palas en una fiebre del oro»), mientras otros se preocupan por las burbujas de valoración y las implicaciones sociales más amplias.
Calidad del producto y experiencia de uso
- Usuarios informan que GPT‑4 es más lento, «está roto» o es demasiado propenso a navegar por la web incluso para preguntas no urgentes en el tiempo.
- Hay afirmaciones de que los usuarios gratuitos o de API de nivel bajo son degradados silenciosamente a modelos más débiles bajo carga pesada, lo que dificulta la reproducibilidad.
- Algunos prefieren una opción simple de GPT‑4 sin navegación y señalan que GPT‑3.5 es mucho más rápido.
Política de acceso y GPTs personalizados
- Varios comentarios critican la política de que tanto los creadores como los usuarios de GPTs personalizados deben tener ChatGPT Plus.
- Con las nuevas altas en Plus pausadas, los creadores que promocionaron sus GPTs ahora descubren que muchos usuarios potenciales no pueden acceder a ellos, a pesar de que no existe una participación directa en los ingresos.