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La caída de precios de la IA está creando una economía de cuellos de botella
La IA es cada vez más barata para los usuarios: algunas estimaciones sitúan en torno al 95% la caída del coste equivalente de inferencia en unos dos años, mientras Samsung ha elevado hasta un 15% los precios de determ... Los recortes de OpenAI —del 80% para Luna, del 20% para Terra y de más del 20% para Sol— muestra...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- La IA es cada vez más barata para los usuarios: algunas estimaciones sitúan en torno al 95% la caída del coste equivalente de inferencia en unos dos años, mientras Samsung ha elevado hasta un 15% los precios de determ...
- Los recortes de OpenAI —del 80% para Luna, del 20% para Terra y de más del 20% para Sol— muestran la intensidad de la guerra de precios en los modelos.
- Nvidia facturó 96.200 millones de dólares en el segundo trimestre fiscal de 2027, incluidos 89.000 millones en centros de datos, una señal de que la demanda de infraestructura continúa creciendo pese al abaratamiento...
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is the AI industry’s emerging economic squeeze—marked by a roughly 95% collapse in token prices since early 2024, the appearance of free. Article summary: The industry is becoming a barbell: AI capability is rapidly commoditizing for users, while the physical inputs needed to supply it—advanced fabrication, high-bandwidth memory, servers, power, and data-center capacity—re. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
La economía de la inteligencia artificial se está partiendo en dos. El coste de utilizar modelos cae rápidamente, pero construir y operar la infraestructura que los hace posibles sigue siendo caro y difícil: chips avanzados, memoria de alto ancho de banda, servidores, redes, electricidad y capacidad de centros de datos.
La divergencia no es solo una cuestión de precios. Está cambiando qué empresas pueden defender sus márgenes, cómo deberían evaluar los inversores el gasto en IA y dónde puede acumularse el riesgo de crédito. Los posibles ganadores no serán necesariamente quienes vendan más tokens, sino quienes controlen infraestructura escasa, distribución, datos propios o software vinculado a resultados empresariales verificables.
La guerra de precios desplaza el valor más allá de los tokens
Varias estimaciones sitúan la caída del coste equivalente de la inferencia de IA en aproximadamente un 95% durante un periodo de unos dos años, aunque el resultado depende de los modelos, las cargas de trabajo y los niveles de calidad comparados. 39 La tendencia es más clara que el porcentaje exacto: capacidades que antes se ofrecían a precios premium a través de API están cada vez más disponibles mediante modelos baratos y alternativas de pesos abiertos.
Los recortes recientes de OpenAI ilustran esa presión. En julio de 2026, la compañía redujo un 80% el precio de su modelo pequeño GPT-5.6 Luna y un 20% el de su modelo intermedio Terra. 34 En agosto anunció además una rebaja superior al 20% para su modelo avanzado GPT-5.6 Sol destinado a desarrolladores.
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Para los usuarios, la tendencia es positiva. Una inferencia más barata facilita desplegar agentes, automatizar atención al cliente, generar contenidos, programar y procesar mayores volúmenes de datos. Para los proveedores de modelos, en cambio, cada recorte reduce los ingresos por unidad, salvo que el uso aumente lo suficiente para compensarlo. Por eso, depender únicamente de vender acceso premium a capacidades de modelo poco diferenciadas se vuelve una estrategia cada vez más frágil.
La distinción clave es entre inteligencia más barata y sistemas de IA más baratos. El precio de los tokens puede caer mientras el coste total de operar un producto fiable —búsqueda de información, supervisión, seguridad, latencia, integración y revisión humana— sigue siendo elevado.
La cadena física avanza en dirección contraria
La infraestructura necesaria para atender más cargas de trabajo de IA no se está ampliando al mismo ritmo que la demanda. Según fuentes citadas por Reuters, Samsung elevó hasta un 15% los precios de algunos servicios avanzados de fabricación de chips por contrato para nuevos pedidos, en un contexto de capacidad limitada por la demanda de chips de IA. 1
Samsung también ha señalado que la escasez de chips podría intensificarse y prolongarse hasta 2028, mientras negocia acuerdos de suministro plurianuales con grandes clientes de centros de datos. 2 Su negocio de memoria ha descrito un marco en el que aproximadamente entre el 60% y el 70% de la capacidad podría quedar cubierta por contratos a largo plazo si concluyen las negociaciones.
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Estos acuerdos cambian la naturaleza del mercado. La capacidad ya no está simplemente disponible para quien pague el precio al contado. Los grandes compradores están reservando suministro con años de antelación, lo que puede mejorar su disponibilidad y dejar a los clientes pequeños más expuestos a la escasez y a la volatilidad.
Las perspectivas para la memoria son especialmente exigentes. Kwak Noh-jung, consejero delegado de SK Hynix, afirmó que el sector podría afrontar en 2027 su peor año desde el punto de vista de la oferta y que la demanda podría superar la capacidad de producción incluso después de 2030. Se trata de una previsión empresarial, no de un resultado garantizado, pero muestra cuánto puede tardar la oferta en reaccionar. 17
Nvidia demuestra que la infraestructura aún conserva poder de fijación de precios
Los últimos resultados de Nvidia muestran que la caída de los precios de los modelos todavía no ha debilitado la demanda en la capa de hardware. La empresa comunicó unos ingresos de 96.200 millones de dólares en el segundo trimestre fiscal de 2027, un 106% más interanual, mientras que los ingresos de centros de datos alcanzaron los 89.000 millones, un 117% más. 49
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Esta es la tensión central del mercado de IA. Los modelos más eficientes pueden reducir la cantidad de computación necesaria para una tarea concreta, pero los precios más bajos también pueden disparar el uso. Si la demanda crece más rápido que la eficiencia, el consumo total de infraestructura puede seguir aumentando aunque disminuya el coste por inferencia.
El riesgo es que los cuellos de botella se desplacen. Puede haber suficientes aceleradores, pero no memoria, empaquetado avanzado, redes, electricidad o conexiones a la red. Nvidia comunicó un margen bruto del 75% en el trimestre, aunque otros análisis han señalado que el encarecimiento de la memoria podría presionar los márgenes futuros. 49
53 La lección no es que la economía de la infraestructura se haya roto, sino que una demanda fuerte no hace que todas las partes de la cadena de suministro sean igual de rentables.
Las grandes tecnológicas pueden absorber la presión, hasta cierto punto
Las mayores empresas de computación en la nube están mejor posicionadas que los proveedores pequeños para gestionar el desfase entre precios de servicios a la baja y costes de infraestructura al alza. Pueden repartir sus inversiones entre la nube, la publicidad, el software empresarial y las plataformas de consumo. También pueden incluir la IA en contratos más amplios, utilizar su distribución para elevar el uso y negociar compromisos de suministro a largo plazo.
Eso convierte a los grandes proveedores de nube en posibles amortiguadores del sector. Pueden aceptar márgenes más bajos en los servicios de IA para proteger sus relaciones con clientes de nube o ganar cuota de mercado. El coste de esa estrategia es una menor eficiencia del capital: si los precios caen más rápido que aumenta el uso, las enormes inversiones en centros de datos tardarán más en generar rentabilidad.
Para los proveedores pequeños, el panorama es menos indulgente. Una empresa que alquila capacidad cara y revende acceso genérico a modelos tiene poca protección si los precios de las API caen más rápido que crece su base de clientes. Los negocios sostenibles necesitarán diferenciarse mediante la propiedad de un flujo de trabajo, datos propios, seguridad, fiabilidad, distribución o precios vinculados a un resultado y no al volumen de tokens.
Un modelo más barato no garantiza ganancias de productividad más rápidas
Los precios bajos deberían fomentar la experimentación y la adopción, pero adoptar una herramienta no equivale a obtener valor económico. Las empresas todavía tienen que rediseñar procesos, depurar datos, integrar sistemas, formar a sus empleados y establecer controles antes de que la IA produzca mejoras de productividad duraderas.
Esto introduce un riesgo temporal para los inversores. El gasto puede acelerarse antes de que los retornos sean medibles, especialmente cuando las compañías compran capacidad o software porque sus competidores también lo hacen. Si las ganancias de productividad llegan más tarde de lo previsto, los compromisos de infraestructura permanecen fijos mientras las previsiones de ingresos de IA se revisan a la baja.
El escenario positivo es una expansión de la demanda: una inferencia mucho más barata genera tanto uso adicional que el gasto total en IA, el consumo de servicios cloud y la productividad siguen creciendo. El escenario negativo es una compresión de márgenes y utilización: los precios de los modelos se desploman, el uso crece demasiado despacio y algunos proyectos de centros de datos ofrecen rentabilidades inferiores a las asumidas en sus planes de financiación.
El riesgo de crédito dependerá de la demanda contratada
El despliegue de IA también se está convirtiendo en una cuestión para los mercados de crédito. Los centros de datos, las adquisiciones de infraestructura y los compromisos de componentes requieren grandes cantidades de capital, a menudo con vencimientos largos. La deuda resulta más defendible cuando está respaldada por clientes solventes, contratos plurianuales y un uso previsible.
Es más vulnerable cuando el repago depende de una demanda futura especulativa. Unos precios más bajos de la IA, un crecimiento de la utilización menor de lo previsto, unos costes energéticos superiores o la escasez de componentes pueden debilitar los flujos de caja de un proyecto de infraestructura.
Un tramo mayor de deuda subordinada o un aumento del coste del seguro de crédito indicarían que los prestamistas exigen más compensación por el riesgo de pérdidas, aunque ninguno de esos factores demostraría por sí solo que un evento crediticio sea inminente. Lo que sí harían es volver más importante la calidad de los contratos subyacentes y la resistencia del flujo de caja del prestatario que las cifras generales de demanda de IA.
El efecto macroeconómico será mixto
La IA puede ser deflacionaria en los servicios digitales. Una inferencia más barata puede reducir el coste de la programación, el análisis, la atención al cliente, la producción de contenidos y algunas tareas administrativas. Esos ahorros podrían llegar a empresas y consumidores si la competencia obliga a trasladarlos a los precios.
El despliegue de infraestructura puede provocar el efecto contrario en determinados mercados. La escasez de memoria, chips avanzados, servidores, capacidad de construcción, suelo, electricidad y conexiones a la red puede encarecer esos recursos. A corto plazo, el patrón podría ser una reducción de los precios del trabajo digital asistido por IA junto con presiones inflacionarias en los bienes de capital y la energía necesarios para producirlo.
Por tanto, es poco probable que exista un único efecto de “inflación de la IA” o “deflación de la IA”. El resultado dependerá de si las ganancias de eficiencia se extienden más rápido que los cuellos de botella y de si las empresas trasladan los ahorros a sus clientes o los retienen como margen.
Las cadenas de suministro se convierten en activos estratégicos
Las reservas de capacidad plurianuales también aumentan la importancia geopolítica de los semiconductores. Samsung y SK Hynix tienen mayor poder de negociación en memoria, mientras que la lógica avanzada y el empaquetado siguen concentrados en un número reducido de proveedores y regiones. Cuando la capacidad se reserva con años de antelación, los controles de exportación, las subvenciones y las interrupciones regionales tienen consecuencias mayores porque el suministro no puede redirigirse con rapidez.
Los fabricantes chinos de memoria podrían encontrar oportunidades en segmentos de productos menos restringidos a medida que crezca la demanda mundial. Reducir la brecha en memoria HBM avanzada y otros componentes críticos para la IA es más difícil, sin embargo. La homologación de clientes, los estándares de fiabilidad, la complejidad técnica, los controles de exportación y las normas de compra pueden limitar la velocidad con la que los proveedores alternativos ganan cuota.
¿Quién pagará finalmente la brecha?
La cuestión aún abierta es quién absorberá la diferencia entre una IA más barata para consumir y una infraestructura más cara de producir. Hay varios desenlaces posibles:
- Las grandes tecnológicas pueden asumirla mediante márgenes más bajos mientras utilizan la IA para defender ecosistemas más amplios.
- Los fabricantes de chips y memoria pueden conservar precios elevados mientras persista la escasez.
- Los inversores pueden asumirla mediante menores retornos sobre el gasto en infraestructura de IA.
- Los prestamistas pueden asumirla mediante diferenciales más amplios o pérdidas si los proyectos están excesivamente endeudados.
- Los clientes pueden pagar más si los proveedores incorporan los costes de infraestructura a productos de mayor valor vinculados a resultados.
El resultado más probable a corto plazo es una combinación de los tres primeros escenarios. El acceso a la IA seguirá abaratándose, pero la infraestructura necesaria para ofrecerlo continuará siendo cara hasta que la oferta alcance a la demanda —o hasta que la demanda demuestre que no puede justificar los compromisos ya asumidos.
La implicación estratégica es clara: la caída del precio de los tokens no pone fin a la historia de inversión en IA. Es una prueba para determinar dónde reside el valor duradero cuando la inteligencia se vuelve abundante, pero las máquinas, la memoria, la electricidad y la distribución necesarias para utilizarla siguen siendo escasas.
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¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
La IA es cada vez más barata para los usuarios: algunas estimaciones sitúan en torno al 95% la caída del coste equivalente de inferencia en unos dos años, mientras Samsung ha elevado hasta un 15% los precios de determ... Los recortes de OpenAI —del 80% para Luna, del 20% para Terra y de más del 20% para Sol— muestran la intensidad de la guerra de precios en los modelos.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Nvidia facturó 96.200 millones de dólares en el segundo trimestre fiscal de 2027, incluidos 89.000 millones en centros de datos, una señal de que la demanda de infraestructura continúa creciendo pese al abaratamiento...