Mercado de IA: los tokens engañan, cuente los dólares
El socio director de la firma de capital de riesgo Dragonfly, Haseeb Qureshi, hizo una declaración importante: la cuota de consumo de tokens es un indicador extremadamente poco fiable para evaluar el mercado de modelos de IA. Según él, el mercado debe medirse en dólares, no en tokens. Qureshi está convencido de que el análisis basado en el consumo bruto de tokens en la plataforma OpenRouter conduce a conclusiones fundamentalmente erróneas.
Cuatro trampas de la métrica de tokens
El experto vincula el primer problema con los subsidios. Los laboratorios chinos lanzan regularmente nuevos modelos con grandes descuentos o incluso acceso gratuito. Esto atrae a usuarios que migran de un modelo gratuito a otro, inflando artificialmente el consumo de tokens sin un crecimiento correspondiente en los costos reales en efectivo.
El segundo problema es el diferente tamaño de los modelos. Modelos pequeños, como Qwen 3.5-27B, cuestan aproximadamente cien veces menos por token que el modelo insignia Claude Opus. El aumento en el uso de Qwen puede verse en el gráfico como un salto brusco en la cuota de modelos abiertos, aunque en términos económicos es una cantidad insignificante. Según Qureshi, el análisis debe realizarse dentro de las categorías de peso según el tamaño del modelo.
El tercer problema son los sistemas multiagente. Se puede gastar la misma cantidad en una arquitectura multiagente compleja basada en DeepSeek y en un solo modelo avanzado como Opus. Sin embargo, la configuración multiagente consume muchos más tokens por el mismo dinero. Como señala Qureshi, si el 5% del uso de Opus migra a dicho sistema con un consumo de tokens cuatro veces mayor, el gráfico mostrará una pérdida de cuota de Opus de aproximadamente el 18%, aunque los gastos reales se desplacen solo un 5%. Dichos gráficos exageran la importancia de los tokens de bajo valor.
El cuarto problema está en la propia muestra de OpenRouter. Si una empresa se ha decidido por un laboratorio avanzado, le resulta más rentable acudir directamente a Anthropic u OpenAI, evitando el recargo de la plataforma. En el gráfico, esto se ve como una disminución de la cuota de modelos estadounidenses, aunque los tokens simplemente salen de la plataforma. La conclusión de Qureshi: OpenRouter es útil para evaluar la cuota dentro de los modelos abiertos, pero no es adecuado para comparar modelos abiertos y cerrados.
La presión de los precios desplaza el mercado hacia modelos baratos
Una idea similar desarrolla el fundador de SageRoad Research, Trevor Noren, vinculándola con la presión de precios sobre la industria. Él cita la evaluación de JPMorgan: muchos tokens en el futuro podrían ser consumidos no por modelos avanzados, sino por modelos abiertos pequeños, que son suficientes para tareas específicas.
Según JPMorgan, Amazon ya ofrece alrededor de media docena de modelos abiertos a un precio que es una fracción del costo de los avanzados, y Nvidia, junto con Dell, Lenovo y HP, está creando computadoras para agentes de IA. El banco señala que sus propios modelos pequeños, Claude Haiku y GPT-5.4-mini, aún no son competitivos en la "frontera eficiente", que actualmente dominan los desarrolladores chinos: DeepSeek, MiniMax, Xiaomi y Alibaba.
El ejemplo del costo es especialmente ilustrativo. Ejecutar el conjunto de tareas del Artificial Analysis Intelligence Index 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. Conclusión: no se necesita un nivel avanzado de inteligencia para todo, y donde es necesario, GLM 5.2 de Z.ai parece comparable a los modelos principales de Anthropic y OpenAI.
Noren cree que la mercantilización de los modelos no solo vendrá de la competencia entre laboratorios avanzados, sino también de empresas que buscan controlar los costos mediante modelos especializados más baratos. El gasto corporativo sigue siendo el camino más viable para que los gigantes de la nube recuperen su inversión en IA, pero las empresas gastarán lo menos posible.
Opinión del experto: Ambas posiciones coinciden en una cosa: el mercado de IA debe medirse en dinero, no en tokens. Bajo la presión de los precios, la ventaja se desplaza cada vez más hacia los modelos baratos. Este es un cambio fundamental que los inversores y analistas deben tener en cuenta al evaluar la dinámica real del mercado.