Los datos de la plataforma de pagos Ramp revelaron un fenómeno contra-intuitivo en el mercado de inteligencia artificial: las empresas están consumiendo cantidades crecientes de tokens de IA, pero el gasto total en el modelo se estancó. Entre agosto y septiembre de 2026, el gasto en tokens aumentó apenas 1,5% — una brecha en comparación con el crecimiento del 42% registrado en julio. Y esto sucede justo cuando Anthropic se prepara para su IPO, en un momento en que los inversores están evaluando la sostenibilidad de la tesis de hiper-crecimiento de las empresas de IA.
El hallazgo es particularmente relevante porque casi todo el gasto corporativo en IA proviene de un grupo reducido de firmas: el top 1% de las compañías que usan IA, las que los analistas llaman "AI-pilled," gastan en promedio $10.000 por empleado por mes. Es este grupo el que impulsa la curva de crecimiento. Cuando se detiene —aunque sea ligeramente, cayendo por debajo del pico de $10.000 por empleado—, el efecto palanca es suficiente para frenar el crecimiento de ingresos de toda la industria, según Ara Kharazian, economista jefe de Ramp.
Pero ¿qué está causando esta desaceleración? No es una caída en la demanda. Por el contrario: los volúmenes de uso están subiendo. Lo que está cambiando son las economías del modelo. En septiembre, OpenAI redujo a la mitad los precios de su API para los modelos GPT-6 Sol y GPT-6 Luna. Anthropic siguió el mismo camino, con cortes en los precios de Fable 5.1 y Opus 5.5 — una reducción que la propia empresa reconoció en su prospecto de IPO como responsable de un impacto de $600 millones en ingresos.
El resultado es una situación que Akshay Kothari, cofundador de Notion, resumió con precisión quirúrgica en datos internos publicados en octubre: "los tokens van brrr, los costos van ahhh". Los tokens fluyen en volúmenes crecientes, pero los costos para las empresas disminuyen.
Este fenómeno tiene implicaciones profundas para la tesis de valuación de los frontier AI labs. Anthropic, por ejemplo, reportó un beneficio operativo de $974 millones en el segundo trimestre de 2026, pero la tasa de crecimiento secuencial de ventas cayó de 144% en Q2 a apenas 47% en Q3 — una desaceleración que preocupa a inversores que están precificando una valuación de $1,5 a $2 trillones. Si los precios siguen bajando y las empresas están cada vez más sofisticadas en la gestión de costos de IA, los ingresos pueden no seguir la velocidad a la que crecen los volúmenes.
La madurez corporativa también está cambiando la forma en que se distribuye el gasto. Según Cloudera, el 89% de las organizaciones redujeron o reorganizaron sus planes de IA en 2026 debido a la volatilidad de costos. El 45% migró workloads entre diferentes proveedores para buscar mejores precios. Y el LLM Token Expenditure Index muestra que el precio por millón de tokens cayó de más de $2 en junio a $0,95 en octubre.
Esto es, en muchos aspectos, una señal saludable de madurez del mercado. Cuando los precios bajan y la eficiencia aumenta, los clientes ganan. Pero para un ecosistema construido sobre la narrativa de hiper-crecimiento exponencial, el mensaje es incómodo: se puede usar más IA, pero por menos. Y esa es una distinción que los mercados de capitales no van a ignorar por mucho tiempo.
Fuentes: TechCrunch, Menlo Ventures, IT Pro
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