Startups de codificación con IA: crisis de márgenes por altos costos de LLM
El sector de los asistentes de codificación con IA, a pesar de su ferviente bombo y rápido crecimiento, se enfrenta a un desafío formidable: el alto costo de operar está erosionando los márgenes de beneficio, amenazando la viabilidad a largo plazo incluso de las startups más prometedoras. Esta fragilidad financiera subyacente quedó claramente ilustrada por la reciente saga de Windsurf, una startup de codificación con IA que inicialmente atrajo un interés significativo de los inversores, pero que finalmente buscó una salida.
En febrero, Windsurf estaba, según se informa, en conversaciones avanzadas para asegurar una ronda de financiación sustancial, valorando la compañía en unos impresionantes 2.850 millones de dólares, el doble de su valoración de solo seis meses antes. Sin embargo, ese acuerdo nunca se materializó. En cambio, en abril, surgió la noticia de que Windsurf tenía la intención de venderse a OpenAI por una valoración similar, aproximadamente 3.000 millones de dólares. Si bien esa adquisición, como es sabido, fracasó, planteó una pregunta crucial: si la startup estaba creciendo tan rápidamente y atrayendo un interés tan destacado del capital de riesgo, ¿por qué consideraría venderse?
Fuentes cercanas a la industria revelan una verdad aleccionadora: a pesar de su popularidad, los asistentes de codificación con IA pueden ser empresas que generan grandes pérdidas. Compañías como Windsurf a menudo operan con estructuras tan caras que sus márgenes brutos —los ingresos que quedan después de los costos directos de producir un bien o servicio— son “muy negativos”. En esencia, cuesta más entregar el producto de lo que la compañía puede cobrar a sus clientes.
Esta tensión financiera se deriva principalmente de los costos exorbitantes asociados con la utilización de grandes modelos de lenguaje (LLM). Los asistentes de codificación con IA están bajo una inmensa presión para integrar constantemente los LLM más nuevos, avanzados y, en consecuencia, más caros. Esto se debe a que los desarrolladores de modelos están constantemente ajustando sus últimas iteraciones para un rendimiento superior en codificación y tareas relacionadas, como la depuración, lo que hace que los modelos más antiguos queden rápidamente obsoletos.
Agravando este desafío está la intensa competencia dentro del mercado de asistencia de código. Actores establecidos como GitHub Copilot y Cursor de Anysphere ya dominan vastas bases de usuarios, lo que dificulta que los nuevos participantes se diferencien y capturen cuota de mercado sin ofrecer un rendimiento de vanguardia.
La ruta más directa para que estas startups mejoren sus márgenes implica desarrollar sus propios LLM propietarios, eliminando así las tarifas sustanciales pagadas a proveedores externos como Anthropic y OpenAI. Como dijo un insider: “Es un negocio muy caro de operar si no vas a estar en el juego de los modelos”. Sin embargo, construir un LLM es una tarea monumental y costosa. El cofundador y CEO de Windsurf, Varun Mohan, finalmente decidió no seguir este camino para su compañía, una decisión que resultó estratégicamente premonitoria dado que los propios creadores de modelos, incluidos Anthropic con Claude Code y OpenAI con Codex, ahora compiten directamente en el mercado de codificación con IA. La decisión estratégica de Windsurf de vender fue, en parte, un intento de asegurar un alto retorno antes de que su negocio pudiera ser socavado por sus propios proveedores.
La presión que enfrentó Windsurf no es única. Muchos en la industria creen que desafíos de margen similares afectan a otras herramientas destacadas de codificación con IA, incluyendo Cursor de Anysphere, Lovable y Replit. Nicholas Charriere, fundador de la startup de codificación con IA Mocha, afirmó sin rodeos que los márgenes en los productos de “generación de código” son “neutrales o negativos. Son absolutamente abismales”, estimando que los costos variables en todo el sector son notablemente similares, probablemente dentro de un rango del 10% al 15%.
Anysphere, la compañía detrás de Cursor, ofrece una narrativa contrastante. A pesar de enfrentar presiones de costos similares, su rápido crecimiento le ha permitido rechazar ofertas de adquisición, según se informa, incluso de OpenAI, con la intención de permanecer independiente. En enero, Anysphere anunció su ambicioso plan de construir su propio LLM, una medida que podría otorgarle un mayor control sobre los gastos. La compañía incluso contrató a dos líderes del equipo Claude Code de Anthropic en julio, aunque regresaron a Anthropic solo dos semanas después.
Otra esperanza a largo plazo para estas compañías reside en la expectativa de que los costos de los LLM eventualmente disminuirán. Erik Nordlander, socio general de Google Ventures, se hizo eco de este sentimiento, sugiriendo: “El costo de inferencia hoy, es lo más caro que va a ser nunca”. Sin embargo, esta proyección no es del todo clara. Contrariamente a las expectativas, el costo de algunos de los últimos modelos de IA en realidad ha aumentado, ya que exigen más recursos computacionales para manejar tareas cada vez más complejas y de múltiples pasos.
El mercado sigue siendo dinámico. Recientemente, OpenAI introdujo GPT-5, un nuevo modelo insignia con tarifas significativamente más bajas que su competidor, Claude Opus 4.1 de Anthropic. Anysphere integró rápidamente GPT-5 como una opción para los usuarios de Cursor. Sin embargo, Anysphere también ajustó recientemente su estructura de precios, transfiriendo los costos aumentados, particularmente para el último modelo Claude de Anthropic, a sus usuarios más activos. Esta medida tomó por sorpresa a algunos suscriptores de Cursor, ya que enfrentaron cargos adicionales además de su plan Pro de 20 dólares al mes, lo que provocó una disculpa del CEO de Anysphere, Michael Truell, por la comunicación poco clara.
Esta situación resalta el precario equilibrio que estas compañías deben lograr. Si bien Cursor presume de métricas impresionantes, habiendo alcanzado los 500 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales para junio, su base de usuarios podría no mostrar una lealtad inquebrantable si surge una herramienta superior y más rentable.
Al final, la decisión de Windsurf de salir del mercado parece comprensible. Tras el colapso del acuerdo con OpenAI, sus fundadores y empleados clave se unieron a Google, lo que llevó a un pago sustancial de 2.400 millones de dólares para los accionistas clave. El negocio restante fue posteriormente vendido a Cognition. Si bien algunos, incluidos destacados capitalistas de riesgo, criticaron a Mohan por dejar a aproximadamente 200 empleados sin roles en Google, fuentes familiarizadas con el acuerdo sostienen que la adquisición finalmente maximizó los resultados para todos los empleados.
Los desafíos que enfrentan las herramientas de codificación con IA como Replit, Lovable y Bolt, todas las cuales dependen en gran medida de los fabricantes de modelos externos, subrayan una preocupación más amplia. Si este sector inmensamente popular y generador de ingresos lucha por construir negocios sostenibles sobre los proveedores de LLM existentes, plantea preguntas significativas sobre la viabilidad de otras industrias más incipientes que dependen de manera similar de estos modelos fundamentales de IA.