RespuestasPublicado31 fuentes
El precio de los tokens de IA cae por debajo de 1 dólar: la guerra de precios china abarata la inferencia
El índice de Silicon Data alcanzó los 97 centavos por millón de tokens el 31 de agosto de 2026, su nivel más bajo desde su creación. La rebaja permanente del 75% aplicada por DeepSeek a V4 Pro y los descuentos de hasta el 99% de Xiaomi ayudaron a convertir la competencia china en una guerra global de precios de infe...
Publicado porEditado con GPT-5.6 LunaImágenes generadas con GPT Image 1.5
Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- El índice de Silicon Data alcanzó los 97 centavos por millón de tokens el 31 de agosto de 2026, su nivel más bajo desde su creación.
- La rebaja permanente del 75% aplicada por DeepSeek a V4 Pro y los descuentos de hasta el 99% de Xiaomi ayudaron a convertir la competencia china en una guerra global de precios de inferencia.
- La inferencia más barata puede ampliar el uso de la IA más rápido de lo que caen los precios, aunque la brecha del 46% entre la inversión en infraestructura y el crecimiento de las ventas mantiene abierto el debate so...
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What caused the Silicon Data LLM Token Expenditure Index to fall below $1 per million tokens to a record low, how did Chinese AI laboratorie. Article summary: The index fell below $1 because the effective market price of inference was pushed down by cheaper open-weight Chinese models, aggressive API discounting, lower production costs, and competitive cuts by frontier provider. Topic tags: general, general web, user generated, news. 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
El índice de gasto en tokens de modelos de lenguaje de Silicon Data cayó por debajo de 1 dólar por cada millón de tokens porque el mercado se desplazó hacia modelos más baratos y los proveedores recortaron repetidamente sus precios de API. El indicador para el conjunto del mercado llegó a 97 centavos el 31 de agosto de 2026, el nivel más bajo desde su creación y menos de la mitad de su máximo de comienzos del verano. 4
Pero el dato necesita contexto. El índice es una medida ponderada por el uso de lo que el mercado paga por un millón de tokens de inferencia; no es un recuento del gasto total en IA ni del volumen total de tokens consumidos. Por eso, su caída indica que la inteligencia artificial se está abaratando por unidad, pero no demuestra por sí sola que esté disminuyendo la demanda. 2
7
8
Qué llevó el precio a un mínimo histórico
Varias fuerzas presionaron a la baja al mismo tiempo:
- Los modelos chinos más baratos ganaron cuota. Los modelos abiertos y de bajo coste ofrecieron a los desarrolladores alternativas a los sistemas propietarios premium, reduciendo el precio medio ponderado del mercado.
38
39
- El precio se convirtió en un arma competitiva. Los descuentos en las API permiten atraer usuarios, impulsar despliegues y defender cuota en un sector donde las diferencias de capacidad entre modelos se estrechan.
- Mejoró la economía de la inferencia. La reducción de los costes de producción y prestación del servicio facilitó ofrecer más resultados por menos dinero, aunque las pruebas disponibles no permiten afirmar que todos los proveedores tengan la misma estructura de costes.
- La presión se volvió global. Las rebajas no se limitaron a China: varios proveedores punteros también redujeron los precios de sus niveles más económicos, ampliando la competencia en todo el mercado.
36
37
La trayectoria general fue descendente: el índice estaba por encima de 2 dólares por millón de tokens a comienzos de junio, bajó a aproximadamente entre 1,16 y 1,18 dólares durante la primera semana de agosto y posteriormente cruzó la barrera de 1 dólar. 1
38
4 Los valores intermedios exactos son menos seguros, porque las capturas públicas y los informes de terceros no siempre coinciden; una lectura pública citada para el 27 de julio fue de 1,43 dólares.
1
2
Cómo los laboratorios chinos convirtieron los descuentos en una guerra de precios
Uno de los detonantes más visibles fue la decisión de DeepSeek, en mayo, de hacer permanente una rebaja del 75% en el precio de la API de su modelo V4-Pro. La empresa dijo que las nuevas tarifas se mantendrían en una cuarta parte del precio original, aunque variarían según el tipo de uso. 33
Otros proveedores chinos siguieron el mismo camino. Xiaomi anunció recortes de hasta el 99% en las API de sus modelos MiMo-V2.5, mientras que varios informes describieron reducciones simultáneas de grandes laboratorios como ByteDance, Tencent, MiniMax y Alibaba. 39
46
La competencia cambió así de pregunta. Ya no se trata únicamente de determinar qué modelo es el más capaz, sino de comparar capacidad por dólar, latencia, manejo del contexto, fiabilidad y flexibilidad de despliegue. Cuando varios modelos son suficientemente parecidos para tareas rutinarias, una diferencia considerable de precio puede redirigir el uso con rapidez.
La guerra de precios también alcanzó un punto de inflexión. En agosto, DeepSeek elevó las tarifas de sus modelos insignia más recientes e introdujo precios diferenciados para horas punta y horas valle: durante estas últimas, el coste quedó fijado en la mitad. El movimiento sugiere que ofrecer una demanda ilimitada al precio más bajo posible no es un modelo de negocio sostenible por sí solo. Los proveedores también deben gestionar el uso de sus GPU y recuperar el coste de la infraestructura. 35
Por qué el gasto total en IA sigue subiendo
La aparente contradicción se resume en una fórmula sencilla:
Gasto total = precio por token × número de tokens utilizados.
Si el precio cae un 90%, pero el uso aumenta más de un 90%, el gasto total todavía puede crecer. Los precios más bajos vuelven atractivos trabajos que antes eran demasiado caros, como la atención automatizada al cliente, la programación, el procesamiento de documentos, las aplicaciones con contextos extensos y los flujos de trabajo basados en agentes.
Algunos análisis señalan que los precios de los tokens han caído más de un 90% desde 2023, mientras que el gasto total en IA se ha duplicado aproximadamente. Esa lectura encaja con un mercado en el que la inferencia barata amplía el número de aplicaciones económicamente viables, en lugar de destruir la demanda. 19
22
China ofrece una señal adicional de ese crecimiento. La Administración Nacional de Datos informó de un consumo diario superior a 140 billones de tokens en marzo, más de un 40% por encima de los 100 billones registrados al cierre del año anterior. 26
32 Las grandes operadoras de telecomunicaciones del país también están invirtiendo en capacidad de computación para IA: China Telecom comunicó un aumento del 95% interanual en sus ingresos por computación inteligente durante el primer semestre, mientras que el gasto de capital de China Unicom en infraestructura de computación creció más de un 80%.
17
18
Estas cifras no demuestran que todos los proveedores de modelos sean rentables. Sí muestran cómo unos precios unitarios más bajos pueden sostener volúmenes mucho mayores de uso e infraestructura.
Qué revela la brecha entre inversión y ventas
La interpretación optimista es que el descenso de los precios de inferencia marca el inicio de la adopción masiva. Una inteligencia más asequible podría generar suficiente volumen de tokens para justificar nuevas inversiones en capacidad de nube, centros de datos, chips, redes y electricidad.
La lectura más escéptica se concentra en el momento en que llegarán los retornos. Informes que citan a Allianz Research sitúan en torno al 46% la brecha entre el gasto de capital en IA y el crecimiento de las ventas, frente a aproximadamente el 32% durante el exceso de inversión en telecomunicaciones de 2001. 20
22
23
La comparación es una advertencia, no una prueba de que la IA esté repitiendo exactamente la burbuja de las telecomunicaciones. La infraestructura podría terminar sosteniendo cargas de trabajo mucho mayores, pero los proveedores y compradores de capacidad informática afrontan tres riesgos claros:
- Deflación de precios: los modelos más capaces podrían seguir vendiéndose cada vez más baratos.
- Riesgo de utilización: los elevados costes fijos de la infraestructura requieren una demanda sostenida, no solo picos temporales de uso.
- Riesgo de monetización: el volumen de tokens debe crecer con suficiente rapidez para compensar la caída de los precios efectivos y ofrecer retornos sobre grandes compromisos de capital.
Cómo interpretar correctamente el índice
El nuevo mínimo del índice de Silicon Data debe entenderse como una señal sobre el poder de fijación de precios y la disposición a pagar, no como una medida independiente de la demanda de IA. Indica que el mercado paga menos por cada unidad de inferencia, en parte porque el uso se desplaza hacia modelos más económicos y porque los proveedores compiten agresivamente mediante descuentos. 7
8
14
La cuestión decisiva es qué ocurrirá después: si la caída de precios desbloqueará suficientes aplicaciones nuevas como para ampliar los ingresos totales, o si la guerra comercial avanzará más rápido que el crecimiento del uso y dejará al sector con una infraestructura costosa y retornos débiles. La evidencia disponible respalda la primera posibilidad como historia de demanda y la segunda como riesgo financiero relevante; todavía no permite resolver cuál de las dos acabará imponiéndose.
Studio Global AI
Continúe su investigación
Esta página incluye una respuesta respaldada por fuentes que puede continuar dentro de Studio Global.
La gente también pregunta
¿Cuál es la respuesta corta a "El precio de los tokens de IA cae por debajo de 1 dólar: la guerra de precios china abarata la inferencia"?
El índice de Silicon Data alcanzó los 97 centavos por millón de tokens el 31 de agosto de 2026, su nivel más bajo desde su creación.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
El índice de Silicon Data alcanzó los 97 centavos por millón de tokens el 31 de agosto de 2026, su nivel más bajo desde su creación. La rebaja permanente del 75% aplicada por DeepSeek a V4 Pro y los descuentos de hasta el 99% de Xiaomi ayudaron a convertir la competencia china en una guerra global de precios de inferencia.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
La inferencia más barata puede ampliar el uso de la IA más rápido de lo que caen los precios, aunque la brecha del 46% entre la inversión en infraestructura y el crecimiento de las ventas mantiene abierto el debate so...