Noticias de Mars Finance, 1 de julio: el uso empresarial de IA está pasando de "usar tanto como sea posible" a "usar con límites". SemiAnalysis afirmó en su informe de Token Budgeting publicado el 1 de julio que el tokenmaxxing, que fue popular a principios de año, es decir, alentar a los empleados a consumir tantos tokens de IA como sea posible para aumentar la productividad, está siendo reemplazado por un sistema de presupuesto más realista. Sin embargo, la institución cree que la narrativa de los medios sobre los recortes en el gasto empresarial en IA es exagerada, y que el negocio de API de OpenAI y Anthropic no enfrenta un riesgo presupuestario sustancial en la segunda mitad de este año.
El equipo de SemiAnalysis afirmó que, tras conversar con más de 50 clientes empresariales a través de Slack, llamadas telefónicas y la Cumbre de IA de Databricks, descubrieron que la mayoría de las empresas efectivamente están estableciendo límites de uso de IA, pero no hay un estándar uniforme. El presupuesto bajo puede ser de solo 250 a 500 dólares por persona al mes, mientras que el presupuesto alto puede alcanzar los 2000 dólares o incluso decenas de miles de dólares al mes. Un gran fabricante aeroespacial y de defensa de EE. UU. fijó un límite mensual de 250 dólares para algunos empleados, una gran farmacéutica lo fijó en 500 dólares; y empresas más avanzadas tecnológicamente como Workday y Stripe tienen presupuestos de alrededor de 2000 dólares al mes para algunos empleados.
Esto contrasta con la "maximización de tokens" de principios de año. El informe menciona que empresas como Meta y Salesforce solían alentar a los empleados a usar ampliamente herramientas de IA. Dentro de Meta incluso apareció un panel llamado "Claudeconomics" que clasificaba a los 250 principales usuarios intensivos de la empresa. Los datos muestran que los empleados de Meta consumieron más de 60 billones de tokens en 30 días, y el usuario individual más alto consumió alrededor de 280 mil millones de tokens. El panel se cerró dos días después de la publicación del informe relacionado. También se informó que Uber consumió su presupuesto anual de Claude Code y Codex en cuatro meses, luego estableció un límite de 1500 dólares por persona al mes, y las solicitudes que excedan deben ser aprobadas caso por caso.
Pero SemiAnalysis considera que estos casos extremos reflejan más incentivos y una gestión laxa, no un techo general en el gasto empresarial en IA. El informe afirma que el 10% de los clientes con mayor gasto contribuyen a la mayor parte de los ingresos de los laboratorios de IA, y estos clientes tienen un riesgo muy bajo de reducir el gasto en API durante el resto del año. Incluso si Meta consumió alrededor de 70 billones de tokens por mes en febrero y, según el precio de lista, cada empleado gasta casi 50,000 dólares al año, SemiAnalysis estima que esto solo representa entre el 3% y el 5% de los ingresos de Anthropic.
La distribución del gasto empresarial también es muy desigual. SemiAnalysis cita datos de Ramp que indican que el 1% superior de los clientes gasta cerca de 90,000 dólares por empleado al año en IA, el 10% superior alrededor de 7,300 dólares, mientras que el cliente mediano solo gasta 136 dólares. La institución también afirma que muchas empresas tecnológicamente líderes del Fortune 500 aún tienen un gasto anual en IA por empleado inferior a 2,000 dólares, y que el gasto elevado se concentra principalmente en los departamentos de ingeniería y ciencia de datos. Esto significa que la curva S del uso empresarial de IA aún tiene un gran margen de crecimiento.
El auge del sistema de presupuestos está cambiando la forma en que los empleados utilizan la IA. Algunas empresas cambian el modelo predeterminado de Opus a Sonnet y desactivan los modelos avanzados o el modo rápido; también hay empleados que primero usan Microsoft 365 Copilot para redactar y resumir, y luego utilizan los tokens más caros de Claude o Codex en tareas críticas. Una empresa global de tecnología de viajes gasta cerca de 10 millones de dólares al año en IA, y recientemente cambió su modelo Claude predeterminado de Opus a Sonnet, pero aún permite a los empleados cambiar activamente a Opus. Algunos puestos tienen un presupuesto predeterminado de solo 200 dólares al mes, pero los ingenieros o empleados senior pueden solicitar montos más altos.
La conclusión de SemiAnalysis es que la gestión de presupuestos perdurará, pero no equivale a una contracción de la demanda. Por el contrario, las empresas están incorporando la IA de una herramienta experimental a una gestión formal de costos. La codificación es actualmente el segmento vertical de demanda más fuerte; SemiAnalysis estima que más del 70% del ARR actual de OpenAI y Anthropic se puede atribuir a escenarios de codificación. En el futuro, la ciberseguridad, el trabajo del conocimiento de oficina, la colaboración empresarial y la automatización de oficina podrían replicar la trayectoria de crecimiento de Claude Code, Codex y Copilot en el mercado de desarrolladores.
Esto significa que el mercado de la IA está entrando en una nueva etapa. Las empresas en etapa temprana podrían estar dispuestas a pagar facturas vagas por "probar IA"; ahora, los departamentos financieros comienzan a exigir presupuestos, límites y ROI. Pero mientras la mejora de la eficiencia de los empleados pueda compensar los costos, las empresas no dejarán de comprar tokens. Para las empresas de modelos de IA, el riesgo no es que los clientes dejen de usar IA de repente, sino que deben demostrar que cada dólar consumido en tokens se traduce en código más rápido, procesos de contratación más cortos, mayor eficiencia de ventas o menos esfuerzo humano.

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