Informe en profundidad de Goldman Sachs: El próximo punto de inflexión y la decodificación de la economía de los agentes inteligentes de IA

El AI agentico (Agentic AI) está llevando a la industria de la inteligencia artificial de una narrativa de costos a una narrativa de beneficios. Goldman Sachs considera que, a medida que el consumo de tokens está a punto de experimentar un crecimiento explosivo, y el costo de la capacidad de cálculo subyacente ha caído más rápido que la reducción en los precios de los tokens, el punto de inflexión en la rentabilidad de los grandes proveedores de modelos y de la nube podría llegar en los próximos 3 a 12 meses.

Según la plataforma de comercio de追风, en un informe publicado el 5 de mayo, se espera que para 2030, los agentes de IA en consumo y en empresas impulsen un crecimiento de 24 veces en el consumo global de tokens en comparación con 2026, alcanzando aproximadamente 120 mil millones de billones de tokens mensuales; si se calcula en base a que en 2040 los agentes en empresas alcancen su tasa máxima de adopción, esta cifra se ampliaría a 55 veces.

Al mismo tiempo, las inferencias de Goldman Sachs sobre la curva de precios y costos muestran que los precios de los tokens en modelos grandes han dejado de disminuir aproximadamente un 40% anual y se han estabilizado o incluso han aumentado ligeramente, mientras que el costo de cálculo por token impulsado por chips como Nvidia, AMD, Google TPU y Trainium sigue bajando a una tasa del 60% al 70% anual, y la diferencia entre las curvas está abriendo espacio para beneficios en la industria. La gran inversión de capital en infraestructura de IA podría volverse más sostenible gracias a la mejora en los márgenes de beneficio.

Punto de inflexión en la economía de tokens: los costos bajan más rápido que los precios, y el espacio para beneficios se abre

El argumento central del informe de Goldman Sachs es que la industria de IA está pasando de una fase en la que la “incertidumbre en la economía de inferencia puede diluir los beneficios” a una en la que “el incremento de tokens con márgenes atractivos genera beneficios marginales en la bolsa”.

En la primera fase del ciclo de IA, los inversores generalmente consideran que la capacidad de cálculo y los tokens son factores de costo: más uso significa mayor carga de inferencia, más aceleradores, más electricidad y mayores gastos de capital. Pero las inferencias de Goldman Sachs sobre la curva de precios y costos indican que esta lógica está cambiando.

Aunque los precios de los tokens en modelos grandes han caído significativamente, ahora se han estabilizado o incluso han aumentado en algunos casos; al mismo tiempo, el costo total de cálculo por token en chips como Nvidia, Google TPU (Broadcom), AMD y Trainium (Marvell) sigue disminuyendo rápida y continuamente. Si los precios de los tokens permanecen por encima del costo de cálculo, la adopción de agentes de IA generará una expansión positiva de beneficios, no solo un aumento en los ingresos.

Goldman Sachs también señala que la IA agentica podría crear un ciclo económico auto-reforzado: costos de cálculo por token más bajos fomentan agentes más ricos y complejos; estos agentes, con contextos más largos, más ciclos, más validaciones y monitoreo continuo, consumen más tokens; una mayor utilización mejora la economía de la infraestructura de IA, apoyando a los proveedores para seguir invirtiendo en calidad y distribución de modelos. Goldman Sachs cree que este ciclo es muy diferente de la narrativa dominante de que “el uso de IA generará cargas de costos insostenibles”.

Sin embargo, también advierte sobre riesgos: no todas las cargas de trabajo de IA podrán alcanzar un punto de inflexión positivo en beneficios. Para chatbots de texto puro altamente comercializados, la competencia aún puede forzar que la caída en los precios de los tokens sea más rápida que la reducción en los costos de cálculo.

Agentes en consumo: de conversaciones fragmentadas a asistentes “permanentes”, el consumo de tokens se multiplicará por 12

Goldman Sachs estima que, para 2030, los agentes de IA en consumo podrán aumentar en 12 veces el consumo global de tokens, con aproximadamente 60 mil millones de billones de tokens adicionales cada mes.

El informe divide los agentes en consumo en dos categorías: una es la de “a demanda”, como OpenAI Operator, Claude Code y otros agentes en navegador, que inician tareas por parte del usuario, planifican, ejecutan y devuelven resultados; la otra son los agentes “permanentes”, como monitoreo de correos, gestión de agendas o asistentes digitales que operan continuamente en segundo plano. Goldman Sachs cree que el mayor aumento en consumo de tokens ocurrirá cuando los agentes pasen de tareas iniciadas por usuarios a un funcionamiento continuo en segundo plano, monitoreando contextos y actuando proactivamente cuando sea necesario.

Según datos simulados, un chatbot LLM promedio consume aproximadamente 1,000 tokens por sesión, mientras que Copilot embebido consume más de 5,000 tokens diarios, y los agentes permanentes pueden consumir más de 100,000 tokens por día.

Goldman Sachs estima que, para 2030, la cantidad diaria de consultas de IA aumentará de aproximadamente 5 mil millones en 2025 a unos 23 mil millones, de las cuales hasta un 30% se dirigirá a agentes en búsqueda, compras, viajes, correos y productividad personal. Al mismo tiempo, se espera que la participación de los motores de búsqueda tradicionales en el volumen de consultas disminuya del 68% en 2025 al 36% en 2030, mientras que la participación de aplicaciones nativas de LLM aumentará del 12% al 31%.

Agentes en empresas: la complejidad del flujo de trabajo impulsa la intensidad de tokens, y el consumo en 2040 podría ser 55 veces mayor

Goldman Sachs prevé que los agentes de IA en empresas serán los mayores multiplicadores de tokens, impulsando un crecimiento de 24 veces en el consumo global para 2030 y, en su pico en 2040, alcanzando una expansión de 55 veces, con más del 70% del uso total de tokens en el mundo empresarial.

La mayor intensidad de tokens en agentes empresariales en comparación con los de consumo se debe a que sus flujos de trabajo requieren operaciones más complejas y precisas: monitoreo de tareas, recuperación de contexto, razonamiento de anomalías, validación de resultados, actualización de sistemas y reporte continuo durante toda la jornada laboral. Además, los agentes empresariales suelen involucrar entradas multimodales más pesadas (voz, imágenes, documentos, actividades en pantalla, datos de aplicaciones, registros y datos estructurados), lo que aumenta significativamente la intensidad de tokens.

Goldman Sachs ha realizado cálculos simulados del consumo de tokens en diferentes profesiones mediante agentes.

Los resultados muestran que los agentes de programación consumen aproximadamente 7 millones de tokens diarios, con un costo de API de unos 13 dólares por día, mucho menor que el costo humano; los agentes en centros de llamadas consumen unos 2 millones de tokens diarios, pero si dependen del procesamiento de voz en tiempo real, el costo puede llegar a 92 dólares por día, haciendo que la automatización completa por voz aún no sea competitiva; los agentes de entrada de datos consumen unos 25 millones de tokens diarios, con un costo de unos 60 dólares por día, aún por debajo del costo humano.

Goldman Sachs señala que la velocidad de adopción de agentes en empresas dependerá de variables como la cantidad de tokens, el costo de API, la combinación modal y la complejidad de implementación. Los flujos de trabajo basados en texto y con ecosistemas de herramientas maduros serán los primeros en escalar; los flujos centrados en voz o con integración profunda en sistemas de backend pueden avanzar más lentamente.

Desde la curva de adopción, Goldman Sachs cree que los agentes en empresas probablemente seguirán una curva en forma de S, con una tasa máxima de adopción del 35-40% de los trabajadores del conocimiento, alcanzando su punto máximo en unos 15 años, antes que la media de difusión tecnológica histórica (29 años).

Sostenibilidad del gasto de capital: la mejora de beneficios ofrece mayor espacio a los grandes proveedores de nube

Una conclusión clave del informe de Goldman Sachs es que la mejora en los márgenes de beneficio de los grandes proveedores de nube permitirá que las inversiones en infraestructura, actualmente elevadas, sean más sostenibles, disipando las dudas principales sobre el retorno de la inversión en IA.

El informe señala que los operadores aún enfrentan restricciones en la oferta para satisfacer la demanda actual y futura de capacidad de cálculo; Google y Meta ya han revisado al alza sus expectativas de gasto de capital para 2026, y Amazon ha reiterado en su informe trimestral su estrategia de mantener altos gastos de capital. Goldman Sachs prevé que, a medida que se acerque el punto de inflexión en beneficios, los inversores buscarán cada vez más evidencia de retorno visible.

En cuanto a las acciones específicas, Goldman Sachs basa su análisis en que el crecimiento de los ingresos de AWS (que creció un 28% interanual en el primer trimestre) y la acumulación de pedidos pendientes de 364 mil millones de dólares, así como en que Google Cloud creció un 63% interanual en el trimestre y casi duplicó sus pedidos pendientes a unos 4600 millones de dólares; y en que Meta, con un crecimiento de su negocio publicitario que supera significativamente al del sector, continúa contribuyendo con la mejora en la capacidad de IA para aumentar la participación del usuario y la monetización de anuncios.

En el sector del software, Goldman Sachs considera que la reducción en los costos de tokens facilitará que los fabricantes de software integren agentes en productos existentes sin afectar significativamente los márgenes, y apoyará modelos de precios basados en resultados, productividad o unidades de trabajo en lugar de por asientos, ampliando así el mercado direccionable del software. Para las empresas de servicios de TI, a medida que los agentes transformen el consumo de IA de herramientas independientes a flujos de trabajo empresariales altamente integrados, la demanda de integración, gobernanza y orquestación de la gestión se incrementará sustancialmente, siendo Accenture vista como uno de los principales beneficiarios de esta tendencia.