La inteligencia artificial (IA) sigue atrayendo inversiones gigantescas, pero una de sus señales más vigiladas empieza a perder fuerza: cuánto pagan los usuarios por utilizar los modelos.

Por qué importa: el mercado ha construido gran parte del rally de la IA sobre una hipótesis sencilla.

• Las empresas tecnológicas invierten cientos de miles de millones en centros de datos, chips y memoria.
• Esa inversión solo se justifica si el uso de la IA termina generando ingresos suficientes.
• El gasto en tokens ofrece una de las pocas señales disponibles sobre cuánto están dispuestos a pagar los clientes.

Situación actual: el Silicon Data LLM Token Expenditure Index, que mide el gasto de los usuarios en tokens de IA, cae casi un 20 % desde su máximo de mayo.

• El índice casi se había duplicado desde su lanzamiento en diciembre.
• Su retroceso llega cuando los inversores cuestionan si el fuerte gasto en IA tendrá retorno.
• El sector intenta defender una inversión en capital superior a 700.000 millones de dólares.

El matiz: una caída del índice no significa necesariamente que la IA sea más barata.

• El indicador mezcla precios y uso.
• Puede reflejar una rebaja de tarifas, un desplazamiento hacia modelos más baratos o menor disposición a pagar.
• Cada lectura tiene implicaciones distintas para empresas de software, fabricantes de chips y centros de datos.

La tensión: el mercado necesita saber si se trata de una digestión normal o de una señal de pérdida de poder de precios.

• La lectura optimista sostiene que los tokens más baratos amplían el mercado.
• La lectura pesimista advierte de que el gasto en IA puede no justificar el ciclo de inversión.
• Allianz Research estima una brecha de casi el 46 % entre inversión en IA y ventas, por encima de la divergencia registrada en la burbuja de las telecomunicaciones de 2001.

Qué vigilar: el riesgo no está solo en los chips.

• Los procesadores gráficos de gama alta y la memoria de gran ancho de banda siguen vendidos hasta 2026.
• La señal más delicada está en el cambio de mezcla: menos entrenamiento de grandes modelos y más inferencia optimizada.
• La regulación en EE. UU. y la Unión Europea puede empujar a las empresas hacia modelos más baratos y menos exigentes.

La cuestión para el inversor no es solo si la IA seguirá creciendo. Es si los clientes pagarán lo suficiente para sostener una inversión que se acerca al billón de dólares en los próximos años.

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