Mercado de IA: la métrica del éxito es el dólar, no el token
El socio director de la firma de capital de riesgo Dragonfly, Haseeb Qureshi, ha criticado duramente las prácticas actuales de valoración del mercado de modelos de IA. Su tesis principal: la cuota de consumo de tokens es un indicador engañoso y a menudo erróneo. Según él, la única forma correcta de comparar es analizar los costos monetarios, no los datos brutos sobre la cantidad de tokens.
Cuatro problemas de la métrica de tokens
Qureshi destaca cuatro distorsiones sistémicas que hacen que el análisis basado en tokens en la plataforma OpenRouter sea prácticamente inútil para evaluar la posición real del mercado.
1. Subvenciones y "queso gratis". Los laboratorios chinos lanzan regularmente nuevos modelos con descuentos agresivos o acceso gratuito. Esto atrae a usuarios que migran de un modelo gratuito a otro, creando una ilusión de rápido crecimiento en el consumo de tokens, pero sin generar ingresos monetarios reales.
2. Tamaño del modelo. Los modelos pequeños, como Qwen 3.5-27B, son aproximadamente cien veces más baratos por token que los modelos insignia Claude Opus o GPT-5.5 Pro. El aumento de su uso puede parecer un salto brusco en la cuota en el gráfico, aunque económicamente es una magnitud absolutamente insignificante. Según Qureshi, el mercado debe analizarse estrictamente dentro de las categorías de peso por tamaño del modelo.
3. Sistemas multiagente. Con la misma cantidad de dinero se puede ejecutar una arquitectura multiagente compleja basada en DeepSeek, que "quemará" muchas más veces tokens que una sola solicitud al modelo premium Opus. Qureshi pone un ejemplo ilustrativo: si el 5% del uso de Opus se trasladara a dicho sistema con un consumo de tokens cuatro veces mayor, el gráfico mostraría una pérdida de cuota de Opus del 18%, mientras que los gastos reales del cliente solo se desplazarían un 5%. Esto es una distorsión grave del panorama.
4. Muestra de la plataforma. OpenRouter no es un corte transversal universalmente representativo del mercado. Las grandes empresas, una vez que deciden por un laboratorio, prefieren trabajar directamente con Anthropic u OpenAI, evitando el recargo de la plataforma. En el gráfico, esto parece una caída en la cuota de los modelos estadounidenses, aunque los tokens simplemente se van fuera de la plataforma. OpenRouter es útil para analizar la cuota dentro del segmento de modelos abiertos, pero absolutamente inadecuado para comparar modelos abiertos y cerrados.
Presión de precios y el futuro de los modelos baratos
Este punto de vista es desarrollado por el fundador de SageRoad Research, Trevor Noren, quien lo vincula con la fuerte presión de precios sobre la industria. Cita una estimación de JPMorgan según la cual Amazon ya ofrece alrededor de la mitad de los modelos abiertos a un precio que es solo una fracción del costo de los modelos insignia. Nvidia, junto con Dell, Lenovo y HP, está creando computadoras para agentes de IA, lo que también contribuye al desplazamiento de la demanda.
El ejemplo más llamativo es la relación precio-calidad. Ejecutar el conjunto de tareas Artificial Analysis Intelligence Index en Claude Opus 4.8 cuesta $3,700 con un resultado de 56 puntos. DeepSeek V4 Pro obtiene 44 puntos por solo $186, aproximadamente 20 veces más barato. La conclusión de Noren es inequívoca: no se necesita inteligencia de primer nivel para todo. Para la gran mayoría de las tareas corporativas, los modelos baratos y altamente especializados son suficientes, y el control de gastos será el principal impulsor de este cambio.
Opinión del experto: Los argumentos de Qureshi y Noren dan en el clavo. El mercado de IA está sobrecalentado con métricas de vanidad (vanity metrics). Los inversores y analistas que continúan mirando los tokens "brutos" corren el riesgo de perderse el cambio tectónico hacia la eficiencia y el ahorro. La batalla real en la IA no será por el mejor benchmark, sino por la mejor relación precio-rendimiento. Los laboratorios chinos DeepSeek y Alibaba ya están ganando esta guerra, y los gigantes occidentales tendrán que reducir radicalmente los precios o perder posiciones en el segmento corporativo.