Más grave que la burbuja de Internet: El consumo de tokens cae un 20%, la brecha entre la inversión en IA y el crecimiento de las ventas alcanza el 46%

Según el monitoreo de Beating, el índice de consumo de tokens de Silicon Data LLM, que rastrea el gasto real de cómputo de los usuarios, ha caído casi un 20% desde su punto máximo en mayo. Esta abrupta detención de la tendencia de alto crecimiento envía una advertencia clave a los inversores: los fabricantes de modelos grandes podrían estar perdiendo poder de fijación de precios frente a clientes sensibles al costo, lo que también genera dudas sobre el retorno final de inversión de los cientos de miles de millones de dólares en gastos de capital en IA.

La divergencia entre los bandos alcistas y bajistas se intensifica. El lado bajista señala que, según datos de Allianz Research, la brecha de crecimiento entre la inversión en IA y las ventas alcanza el 46%, superando el 32% registrado durante el estallido de la burbuja de telecomunicaciones en 2001. Por otro lado, el lado alcista argumenta que, aunque el precio promedio de los tokens se ha desplomado un 90% desde 2023, el gasto total sigue creciendo casi al doble, lo que indica que la caída del índice es solo una digestión estructural tras la reducción de precios para impulsar el consumo, y que la tasa de retorno de inversión en la etapa de inferencia es mucho más optimista a largo plazo que en la etapa de entrenamiento.

El fortalecimiento de las regulaciones políticas se está traduciendo en costos de cumplimiento ocultos para los usuarios empresariales. Washington ha impuesto revisiones políticas más estrictas sobre la distribución de modelos de vanguardia y el acceso transfronterizo (como la revisión de lanzamiento de OpenAI y los controles de exportación geopolíticos del modelo de Anthropic), sumado a los estrictos requisitos de cumplimiento de la Ley de IA de la UE para modelos de primer nivel, lo que carga a las plataformas líderes con una pesada carga política. Para evitar riesgos geopolíticos y de cumplimiento, los directores financieros (CFO) ahora tienen una razón más racional para redirigir activamente las cargas de trabajo hacia modelos ligeros y medianos que no tienen la carga regulatoria.

En el ámbito de los chips de hardware también se observan cambios sutiles. Aunque los pedidos de GPU de primer nivel y memoria de alto ancho de banda HBM están programados hasta 2026, y una solución sustancial de la oferta y demanda no llegará hasta 2028, el principal comprador del mercado ha comenzado a pasar de chips de entrenamiento a hardware optimizado para inferencia, y la estructura de los ganadores se está reconfigurando.