Los altos costos y los márgenes delgados que amenazan a las startups de codificación de AI.

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En febrero, la startup de código AI Windsurf estaba en conversaciones para levantar una nueva ronda de financiación con una valoración de $2.85 mil millones, liderada por Kleiner Perkins, que era el doble de la valoración que había alcanzado seis meses antes, según fuentes que hablaron con TechCrunch en ese momento. Sin embargo, ese acuerdo no se materializó, según una fuente familiar con el asunto. En su lugar, se anunció en abril que la startup planeaba venderse a OpenAI por aproximadamente la misma valoración: $3 mil millones.

Aunque ese acuerdo finalmente se cayó, una gran pregunta sigue en pie: si la startup estaba creciendo tan rápido y atrayendo la atención de los inversores, ¿por qué vendería en absoluto?

Fuentes cercanas a TechCrunch indican que, a pesar de la popularidad y el entusiasmo alrededor de los asistentes de código AI, estos pueden ser negocios que generan grandes pérdidas. Los codificadores de vibe, en general, y Windsurf en particular, pueden tener estructuras tan costosas que sus márgenes brutos son “muy negativos”, según una persona familiar con Windsurf que habló con TechCrunch. Esto significa que el costo de operar el producto supera lo que la startup puede cobrar por él.

Esto se debe a los altos costos de utilizar grandes modelos de lenguaje, explica la persona. Los asistentes de código AI están particularmente presionados para ofrecer siempre los modelos más recientes, más avanzados y más caros de LLM porque los creadores de modelos están afinando sus últimos modelos para mejorar en tareas como la codificación y el depuración.

Este es un desafío que se ve exacerbado por la feroz competencia en el mercado de codificación de vibe y asistencia de código. Los competidores incluyen empresas que ya tienen grandes bases de clientes, como Anysphere Cursor y GitHub CoPilot.

El camino más directo para mejorar los márgenes en este negocio implica que las startups construyan sus propios modelos, eliminando así los costos de pagar proveedores como Anthropic y OpenAI.

“Es un negocio muy caro de operar si no vas a estar en el juego de los modelos”, dijo la persona.

Sin embargo, esta idea también conlleva sus propios riesgos. El cofundador y CEO de Windsurf, Varun Mohan, finalmente decidió no construir su propio modelo, lo que es una empresa costosa, según la persona.

Además, los creadores de modelos ya están compitiendo directamente. Anthropic ofrece Claude Code y OpenAI ofrece Codex, por ejemplo.

Vender el negocio fue una estrategia para asegurar un alto retorno antes de que fuera socavado por las mismas empresas que suministraban su AI, incluyendo OpenAI y Anthropic, que también estaban entrando en el mercado de código AI.

Multiple personas creen que la misma presión sobre los márgenes que Windsurf enfrentó podría estar afectando a Anysphere, el creador de Cursor, así como a otros codificadores de vibe como Lovable, Replit y otros.

“Los márgenes de todos los productos de ‘code gen’ son neutrales o negativos. Son absolutamente desastrosos”, dijo Nicholas Charriere, fundador de Mocha, una startup de codificación de vibe y solución de alojamiento backend que sirve a pequeñas y medianas empresas (SMBs). Añadió que cree que los costos variables para todas las startups del sector están muy cerca, probablemente dentro de un 10% a un 15% entre sí.

Al contrario que Windsurf, Anysphere ha estado creciendo tan rápido que planea seguir siendo una empresa independiente, habiendo ya rechazado ofertas de adquisición, incluyendo, según se informa, de OpenAI.

Además, Anysphere anunció en enero que está intentado construir su propio modelo, lo que podría darle más control sobre sus gastos. En julio, la startup contrató a dos líderes del equipo de Claude Code de Anthropic, informó The Information, pero dos semanas después, estos empleados regresaron a trabajar en Anthropic.

Además de construir un modelo, Anysphere podría esperar que los costos de LLMs disminuyan con el tiempo.

“Esa es la esperanza de todos”, dijo Eric Nordlander, socio general de Google Ventures. “El costo de inferencia hoy en día es el más alto que va a ser”.

No está del todo claro si esto es cierto. En lugar de disminuir como se esperaba, el costo de algunos de los últimos modelos AI ha aumentado, ya que utilizan más tiempo y recursos computacionales para manejar tareas complejas y de varios pasos.

Cuando esto cambiará es algo por ver. El jueves, por ejemplo, OpenAI presentó un nuevo modelo insignia GPT-5 con tarifas significativamente más bajas que las de su competidor, Claude Opus 4.1 de Anthropic. Y Anysphere ofreció inmediatamente este modelo como opción para los usuarios de Cursor.

Anysphere también ha cambiado recientemente su estructura de precios para pasar los costos aumentados de ejecutar el último modelo de Claude de Anthropic, especialmente a sus usuarios más activos. Este movimiento sorprendió a algunos usuarios de Cursor, ya que no esperaban cargos adicionales sobre su plan Pro de $20 al mes. El CEO de Anysphere, Michael Truell, luego se disculpó por la comunicación confusa sobre el cambio de precios en un blog post.

Esto es el punto de equilibrio. Aunque Cursor es una de las aplicaciones de AI más populares, habiendo alcanzado $500 millones en ARR en junio, la base de usuarios de la empresa puede no ser tan leal al producto si otra empresa desarrolla una herramienta que sea superior a Cursor, según los inversores.

Anysphere no respondió a una solicitud de comentarios.

Dado el panorama competitivo y los costos, la decisión de Windsurf de venderse puede resultar comprensible. Después de que el acuerdo con OpenAI se cayera, los fundadores y empleados clave se unieron a Google en un acuerdo que resultó en un pago de $2.4 mil millones a los accionistas clave. El negocio restante luego se vendió a Cognition.

Aunque muchos, incluidos varios VCs, criticaron a Mohan por dejar a aproximadamente 200 empleados sin roles en Google, una fuente familiar con el acuerdo insistió en que la adquisición realmente maximizó los resultados para todos los empleados.

Más allá de Cursor, otras herramientas de codificación AI también están entre las startups más rápidas de la generación de LLM, como Replit, Lovable, Bolt y todas ellas dependen de proveedores de modelos.

Además, si este sector extremadamente popular, que ya genera cientos de millones de dólares al año, tiene dificultades para construir sobre los proveedores de modelos, ¿qué podría significar para otras industrias más emergentes?