La «carrera hacia abajo” de la inteligencia artificial: costes más bajos, capacidades más altas
Casi todo sube de precio en nuestras vidas, pero no ocurre lo mismo con la IA. Según datos de Silicon Data citados por Jefferies, el coste medio de inferencia ha pasado de 2,04 dólares por millón de tokens el 31 de mayo a 1,18 dólares el pasado 8 de agosto, una caída del 43% en poco más de dos meses.
La batalla por la eficiencia en costes
La guerra en el campo de la inteligencia artificial ya no es solo por tener el mejor modelo. OpenAI redujo hasta en un 80% las tarifas de su familia de modelos GPT-5.6, mientras que Anthropic lanzó Opus 5 con un rendimiento similar a la mitad del precio de Fable 5. Esta competencia está haciendo que los modelos entreguen cada vez más «inteligencia por dólar».
China empuja los precios hacia abajo
Los consultores de Jefferies señalan que la adopción de modelos de pesos abiertos chinos está contribuyendo a la caída de precios. Ejemplos como DeepSeek V4 Flash, a pesar de no ser tan «inteligente» como otros modelos, ofrecen un rendimiento extraordinario a un coste mucho menor. Las empresas chinas comienzan a ofrecer modelos de IA de gama alta mientras inundan el mercado con modelos más asequibles.
La eficiencia en costes como prioridad
La competencia por la eficiencia en costes es cada vez mayor. Se buscan modelos más compactos y especializados, arquitecturas como Mixture of Experts (MoE) y sistemas que hacen más con el mismo hardware. Entrenar modelos es costoso, pero utilizarlos una vez entrenados se está abaratando, beneficiando a los usuarios en general.
La IA como commodit and
La inteligencia artificial está cerca de convertirse en una commodit and, donde importa más el precio y la disponibilidad que el proveedor. Esto favorece a los modelos abiertos y baratos, obligando a diversas empresas a rebajar precios. El reto para las empresas es convencernos de usar la IA de forma más amplia y eficiente en nuestras vidas.
