Medios extranjeros indican que una suposición central que sustenta la alta valoración de la IA y los grandes gastos de capital está mostrando signos de debilitamiento: el precio real que las empresas pagan por la capacidad de llamar a modelos de IA está disminuyendo, en lugar de aumentar continuamente con el lanzamiento de nuevos modelos.
Los datos de gastos empresariales publicados por Ramp muestran que el precio efectivo pagado por las empresas estadounidenses por cada millón de tokens disminuyó aproximadamente un 41% desde el pico de marzo, pasando de $1.15 a $0.68. Al mismo tiempo, la proporción de modelos avanzados en el uso total descendió del 53% a principios de agosto al 45% en septiembre.
Los gastos empresariales comienzan a contraerse
El artículo señala que lo más relevante no es solo la caída de precios, sino también los cambios en el gasto de los clientes de alto consumo. Los principales clientes que impulsan los ingresos empresariales de OpenAI y Anthropic redujeron su gasto promedio en IA un 10% mensual en agosto. Ara Khazarian, economista jefe de Ramp, considera que aún no se trata de una burbuja que estalle, pero sí representa una " grieta " en la lógica de inversión en IA.
A su parecer, el mercado asumía que ocurrirían dos cosas simultáneamente: los modelos seguirían volviéndose más potentes y las empresas y usuarios aumentarían continuamente su adopción. Si alguna de estas dos condiciones fuera lo suficientemente fuerte, las empresas de IA podrían trasladar sus ganancias a toda la cadena de valor, sustentando inversiones masivas en chips, servicios en la nube y centros de datos. Pero los datos más recientes indican que las empresas no han seguido pagando precios más altos por los modelos más avanzados.
Los modelos más baratos captan la demanda
Detrás de la caída de precios, por un lado, los fabricantes de modelos están reduciendo voluntariamente sus precios. El artículo menciona que OpenAI ha reducido un 80% el precio de GPT-5.6 Luna respecto a su lanzamiento, y Anthropic también anunció una reducción de precios el mes pasado. Por otro lado, los clientes empresariales están pasando de modelos de vanguardia a modelos de gama media más económicos y estructuralmente más simples.
Khazarian indicó que cada vez más empresas están adoptando por defecto modelos de gama media como Terra y Sonnet, ya que ofrecen un rendimiento suficiente a un costo más bajo. Las empresas del 1% más intensivo en el uso de IA en la plataforma Ramp actualmente gastan aproximadamente 7,200 dólares mensuales por empleado en IA, claramente por debajo de las expectativas de uso elevadas planteadas previamente por el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, y esta cifra sigue desacelerándose.
El artículo también menciona que el entusiasmo previamente popular en primavera por el "tokenmaxxing" ha disminuido notablemente. Con la llegada del verano, las empresas han comenzado a enfatizar la disciplina en costos, y algunas compañías tecnológicas han cancelado las prácticas internas que fomentaban el uso intensivo de modelos, pasando a restringir a los empleados a utilizar优先使用高价前沿模型。
La guerra de precios afecta la inversión en poder de cómputo
Los medios extranjeros consideran que los tokens se están volviendo cada vez más como productos estandarizados, en lugar de recursos escasos, lo que debilita el soporte para la valoración de las empresas de IA y la infraestructura de poder de cómputo. Morgan Stanley previamente advirtió que, si los precios de los tokens no se mantienen, hasta 300.000 millones de dólares en financiamiento con deuda destinado a apoyar la construcción de nuevas nubes de cómputo y centros de datos podrían enfrentar presión.
Esta tendencia no solo se observa en Estados Unidos. El artículo señala que la intensa competencia de precios entre las empresas de IA en China también está presionando a la baja los precios globales de llamadas a modelos. Aunque solo el 3,6% de las empresas en la plataforma Ramp utilizan modelos de código abierto o modelos chinos, la competencia de precios en los mercados internacionales aún se transmitirá a los fabricantes estadounidenses.
En comparación entre proveedores, desde el 1 de agosto, el precio efectivo de OpenAI disminuyó un 38 % hasta 0,48 dólares; el de Anthropic disminuyó un 22 % hasta 0,90 dólares. El artículo considera que Anthropic aún mantiene cierta capacidad de fijación de precios, pero OpenAI está buscando ganar mayor cuota de tokens mediante precios más bajos, y esta brecha de ventaja se está reduciendo.
Información adicional: Recientemente, Sarah Friar, directora financiera de OpenAI, indicó que la empresa espera reducir gradualmente el modelo de facturación por token y pasar a cobrar según los resultados alcanzados. El artículo concluye que, aunque los ingresos de las empresas de IA no necesariamente desaparecerán, su fuente de crecimiento podría estar cambiando de un aumento en el precio unitario a una competencia por cuota de mercado y un mayor volumen de uso.