La "carrera hacia abajo” va viento en popa: el coste de usar IA se ha desplomado un 43% en poco más de dos meses
En un mundo donde casi todo parece encarecerse, la inteligencia artificial (IA) se destaca como una excepción notable. No solo está mejorando en capacidad, sino que su uso es cada vez más asequible. Según datos de Silicon Data, citados por Jefferies, el coste medio de inferencia ha caído de 2,04 dólares por millón de tokens el 31 de mayo a 1,18 dólares el 8 de agosto, una reducción del 43% en poco más de dos meses. Esta tendencia refleja una carrera en la industria de la IA que está más viva que nunca.
La competencia ya no se centra únicamente en tener el modelo más avanzado. OpenAI, por ejemplo, ha reducido las tarifas de su familia de modelos GPT-5.6 hasta en un 80%, mientras que Anthropic ha lanzado Opus 5, un modelo que ofrece un rendimiento similar al de Fable 5 a la mitad de su precio. Incluso se ha congelado el precio de Sonnet 5, que estaba previsto que aumentara próximamente. La competencia feroz entre los laboratorios de IA está logrando que estos modelos ofrezcan cada vez más «inteligencia por dólar».
China juega un papel crucial en esta dinámica, empujando los precios hacia abajo con modelos de IA de pesos abiertos sorprendentemente asequibles. Un ejemplo destacado es DeepSeek V4 Flash, que, aunque no alcanza la «inteligencia» de GPT-5.6 o Opus 5, ofrece un rendimiento extraordinario a una fracción del coste. Las empresas chinas de IA están inundando el mercado con modelos económicos, mientras comienzan a ofrecer también modelos de gama alta.
La reducción de precios no se debe solo a descuentos comerciales. Analistas de Jefferies señalan una intensa competencia por lograr la mayor eficiencia en costes posible, tanto en EE.UU. como en China. Se están desarrollando modelos más compactos y especializados, como las arquitecturas Mixture of Experts (MoE), que activan solo parte de sus parámetros durante la inferencia, y sistemas mejorados que maximizan el uso del hardware. Aunque entrenar modelos frontera sigue siendo costoso, su uso se está abaratando rápidamente, beneficiando a todos los usuarios.
A pesar de la caída en los precios, la factura final puede no ser tan baja como se esperaría. Los agentes de IA, que pueden trabajar durante horas y «razonar» extensamente antes de responder, están aumentando el consumo de tokens. Este fenómeno se asemeja al efecto Jevons: mejorar la eficiencia de un recurso puede incrementar su consumo total al abrirse nuevos usos rentables.
La IA está en camino de convertirse en una commodity, un producto estandarizado donde lo importante es su precio o disponibilidad más que quién lo ofrece. Al igual que el petróleo o la electricidad, la IA podría seguir este camino, favoreciendo modelos abiertos y baratos y obligando a empresas como OpenAI y Anthropic a reducir precios. El desafío para las empresas es claro: convencernos de utilizar la IA masivamente.