Los analistas instan a evaluar el mercado de IA en dólares, no en tokens: la métrica de consumo es engañosa
En la industria de la inteligencia artificial, está ganando impulso un debate sobre cómo las métricas tradicionales basadas en el consumo de tokens ofrecen una imagen distorsionada de la dinámica del mercado. Analistas líderes y socios gestores de grandes fondos de capital de riesgo coinciden en que, para una evaluación objetiva del mercado de modelos de IA, es necesario centrarse en los flujos de efectivo, y no en los indicadores brutos de uso de tokens.
¿Por qué los tokens son un indicador poco fiable?
El principal problema radica en la estructura de precios y los incentivos del mercado. Los laboratorios chinos lanzan regularmente nuevos modelos al mercado con descuentos agresivos o incluso acceso gratuito. Esto atrae de forma natural a los usuarios, que migran entre soluciones gratuitas, inflando artificialmente el volumen de consumo de tokens, pero sin generar ingresos reales en efectivo. Este enfoque crea una ilusión de alta popularidad que no está respaldada por un valor económico.
El segundo problema fundamental es la diferencia en el tamaño de los modelos. Modelos pequeños, como Qwen 3.5-27B, pueden costar aproximadamente cien veces menos por token que soluciones emblemáticas como Claude Opus. Un aumento repentino en la cuota de uso de modelos abiertos en los gráficos puede parecer un cambio tectónico, aunque en términos económicos sea una magnitud insignificante. Un análisis correcto requiere comparaciones dentro de categorías de peso según el tamaño del modelo.
El tercer problema está relacionado con la aparición de sistemas multiagente. La misma cantidad de dinero puede gastarse en una arquitectura compleja basada en DeepSeek o en un solo modelo avanzado. Con un rendimiento comparable, una configuración multiagente «quemará» significativamente más tokens por el mismo dinero. Como señalan los expertos, si el 5% del uso de Opus migra a un sistema de este tipo con un consumo de tokens cuatro veces mayor, el gráfico mostrará una pérdida de cuota de Opus del 18%, aunque los gastos reales solo se reduzcan en un 5%. Esto lleva a una exageración dramática de la importancia de los tokens baratos.
Por último, la elección de la plataforma de análisis, como OpenRouter, también introduce distorsiones. Las grandes empresas, una vez que se deciden por un proveedor, prefieren trabajar directamente con Anthropic o OpenAI, evitando el margen del agregador. En los gráficos, esto parece una disminución de la cuota de los modelos estadounidenses, aunque los tokens simplemente salen de la plataforma. OpenRouter es útil para evaluar la cuota dentro del segmento de modelos abiertos, pero no es adecuado en absoluto para comparar soluciones abiertas y cerradas.
¿El futuro pertenece a los modelos baratos?
La presión de precios sobre la industria solo se intensifica. Según estimaciones de JPMorgan, Amazon ya ofrece alrededor de medio millar de modelos abiertos a un precio que es una fracción del costo de los avanzados. Nvidia, en colaboración con Dell, Lenovo y HP, está creando computadoras específicamente para agentes de IA. Mientras tanto, sus propios modelos pequeños, Claude Haiku y GPT-5.4-mini, siguen siendo poco competitivos en la «frontera eficiente», donde dominan los desarrolladores chinos: DeepSeek, MiniMax, Xiaomi y Alibaba.
Las cifras son especialmente reveladoras: ejecutar un conjunto de tareas en Claude Opus 4.8 cuesta $3,700 con un resultado de 56 puntos, mientras que DeepSeek V4 Pro obtiene 44 puntos por solo $186, aproximadamente 20 veces más barato. La conclusión es obvia: no se necesita un nivel avanzado de inteligencia en todas partes, y donde es necesario, los modelos chinos ya son comparables a las soluciones principales de Anthropic y OpenAI.
La mercantilización de los modelos no solo vendrá de la competencia entre los principales laboratorios, sino también de las corporaciones que buscan controlar los gastos mediante soluciones especializadas más baratas. El gasto corporativo sigue siendo el camino más viable para que los gigantes de la nube recuperen su inversión en IA, pero las empresas minimizarán los costos.
Opinión de experto: El mercado de la IA está entrando en una fase donde no ganará quien tenga el modelo más inteligente, sino quien ofrezca la mejor relación calidad-precio para una tarea específica. Inversores y analistas deberían cambiar el enfoque de las métricas de consumo de tokens al análisis de los flujos de efectivo reales y la rentabilidad. Será el dólar, y no el token, la principal medida del éxito en la nueva era de la inteligencia artificial.