El precio del uso de la inteligencia artificial está cayendo rápidamente. Una medida seguida de cerca de los precios de los tokens de IA alcanzó nuevos mínimos esta semana, informó CNBC, la última señal de deflación de costos en un mercado cada vez más competitivo para el acceso a modelos de lenguajes grandes.
El índice de gasto de tokens LLM, un indicador diario de los precios de mercado de la firma de inteligencia Silicon Data, cayó a 97 centavos el lunes. Según CNBC, esa fue la lectura más baja del índice desde su creación a fines del año pasado, y la cifra se ha reducido a más de la mitad desde el máximo registrado a principios de este verano. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra cobertura de la industria de IA.
Qué mide el índice
El índice de Silicon Data rastrea la tasa de mercado actual para un token de modelo en un lenguaje grande: la unidad de texto que los modelos leen y generan, y la unidad en la que se basan la mayoría de los precios de la IA. Cuando el índice cae, realizar consultas en chatbots populares como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic o Gemini de Google generalmente les cuesta menos a los proveedores atender y comprar menos a los usuarios.
Esas son buenas noticias para cualquiera que construya sobre modelos de IA. Es más complicado para las empresas que están detrás de ellos. Como señaló CNBC, una fuerte caída de los precios puede hacer que los consumidores esperen tarifas más bajas para el acceso a la IA, erosionando el poder de fijación de precios de los laboratorios que producen los modelos.
Por qué los precios de los tokens siguen cayendo
La reciente caída se debe en parte al auge de los modelos chinos de código abierto. En una publicación del martes citada por CNBC, Charles-Henry Monchau, director de inversiones de Syz Group, señaló el Kimi K3 de Moonshot, que puede alcanzar precios más bajos que las alternativas de los principales laboratorios de vanguardia. Los modelos abiertos, baratos y capaces establecen un precio de referencia por el que los modelos cerrados tienen dificultades para competir.
Los laboratorios Frontier también han estado reduciendo sus propios precios. OpenAI anunció recortes de precios para dos de sus modelos GPT-5.6 a finales de julio, y Monchau dijo a los lectores de CNBC que otros laboratorios fronterizos han lanzado ofertas con capacidades de "precios dinámicos", lo que permite que las tarifas de acceso aumenten y disminuyan con la demanda. La caída de los costos de producción en toda la industria (computación más barata, modelos más eficientes) ha agregado una mayor presión a la baja sobre la tasa de mercado de los tokens.
La presión sobre Foundation Model Labs
La economía de la deflación simbólica es cruda para las empresas que construyen los modelos. "Los laboratorios modelo de Foundation son los más directamente expuestos", escribió Monchau, según CNBC. "La deflación de los tokens comprime la línea de ingresos mientras que los compromisos informáticos permanecen fijos".
La respuesta sugerida ya es visible en toda la industria. "La respuesta estratégica es visible: el foso debe alejarse de la capacidad bruta del modelo -donde la brecha de peso abierto ahora se mide en meses- hacia la distribución, la memoria y el contexto", escribió Monchau. En otras palabras, cuando el token en bruto se convierte en una mercancía, las ventajas duraderas radican en apropiarse de la relación con el cliente, conservar el contexto del usuario e incorporar la IA en los productos que la gente ya usa.
El momento importa. Como informó CNBC, la caída del índice de gasto de tokens LLM podría agregar presión a las ganancias de los líderes de IA como Anthropic y OpenAI mientras contemplan ingresar al mercado público; ambas compañías presentaron de manera confidencial ofertas públicas iniciales ante los reguladores este verano. Los inversores del mercado público tienden a escudriñar la caída de los precios unitarios mucho más intensamente que los privados.
Efectos dominó para inversores y usuarios
La tendencia deflacionaria también complica los argumentos de inversión para un desarrollo más amplio de la IA. CNBC señaló que es posible que los inversores deban repensar los rendimientos esperados de los cientos de miles de millones de dólares que se invierten en centros de datos y chips, con empresas de tecnología de gran capitalización, incluidas Nvidia y Microsoft, entre las que han comprometido miles de millones para ampliar la capacidad de IA. Si la producción de toda esa capacidad (el token) sigue abaratándose, las proyecciones de ingresos basadas en los precios actuales parecen optimistas.
Los mercados ya estaban en un estado de ánimo cauteloso. CNBC informó que las acciones de tecnología lideraron la caída del mercado en general el martes, con el Nasdaq Composite de tecnología pesada cayendo casi un 1% y el S&P 500 bajando un 0,4%.
Para los usuarios, la tendencia es sencillamente bienvenida. Los desarrolladores que ejecutan funciones de IA a escala, las nuevas empresas que crean productos con acceso a API y los usuarios cotidianos de chatbot se benefician directamente a medida que disminuye el costo por consulta. La pregunta abierta es hasta qué punto llega el límite mínimo y qué proveedores aún pueden administrar un negocio rentable cuando llegue allí.
Qué mirar
Vale la pena monitorear tres señales en los próximos meses: si el índice de gasto de tokens LLM se estabiliza o sigue cayendo; si más laboratorios fronterizos adoptan precios dinámicos para defender los ingresos; y cómo OpenAI y Anthropic enmarcan la economía de los tokens en el período previo a sus posibles OPI. Para obtener una cobertura continua sobre los precios de la IA, la economía de los modelos y el negocio de la IA, siga nuestra sección de negocios de IA.
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