El desesperado intento por evitar la comoditización de los modelos IA
Cuando se consuma la avalancha de inversiones, los modelos corren el riesgo de convertirse en infraestructura incapaz de atrapar grandes márgenes
Mensaje rápido: como ya es tradición, este julio también hay curso nuevo.
El lunes te cuento de qué va.
El desesperado intento por evitar la comoditización de los modelos IA
▶️ Hoy, comprar capacidad de IA se parece más a reservar una mesa en el mejor restaurante de la ciudad que a contratar electricidad 👉 Hay más demanda que oferta, los proveedores ponen el precio y los clientes aceptan casi cualquier condición.
⏲️ Pero esa situación podría fecha de caducidad. Te cuento 👇🏻.
📜 La historia dice que la infraestructura rara vez captura el valor. Se trata de una lección repetida una y otra vez en tecnología. La historia tecnológica está llena de negocios esenciales que terminaron siendo relativamente poco rentables. Por ejemplo:
Las redes móviles mueven una industria cercana al billón de dólares anual. Sin embargo, gran parte del valor terminó capturándolo Apple, Google, Meta o Netflix, no las operadoras.
Lo mismo ocurrió con Internet “fijo”: construir fibra óptica fue imprescindible para transformar el mundo, pero la riqueza extraordinaria apareció en las empresas que construyeron productos encima de esa infraestructura.
🤖 ¿Y si los modelos de IA son simplemente otra infraestructura? Ese es precisamente el escenario que muchos empiezan a considerar.
🚧 Contexto: hoy el problema es la oferta. Vivimos una escasez artificial. Desde finales de 2022 la demanda de capacidad de inferencia ha crecido mucho más rápido que la capacidad para construir centros de datos, fabricar GPUs o desplegar nueva infraestructura.
Eso permite a OpenAI, Anthropic o Google cobrar precios elevados. No porque el mercado haya descubierto cuál es el precio correcto, sino porque simplemente no hay suficiente capacidad para todos. 👉 Es un fenómeno clásico: cuando falta oferta, el vendedor manda.
🌊 Pero viene una avalancha de capacidad. Durante los próximos años cristalizarán las inversiones cercanas al billón de dólares en nuevos centros de datos, junto con decenas de miles de millones adicionales en nuevas fábricas de chips.
Al mismo tiempo ocurre otra transformación menos visible: cada nueva generación de modelos necesita menos computación para hacer el mismo trabajo. Pero los agentes lanzan más tareas en paralelo. No son las gallinas que entran por las que salen y veremos de qué lado cae.
📝 En otras palabras, si aumenta la oferta lo suficiente mientras disminuye el coste de producir cada token los precios disminuirán.
☠️ La comoditización de los modelos IA. Hay muchos indicios de que, si continuamos por este camino, los modelos IA podrían acabar convirtiéndose en commodities de bajo margen, incapaces de atrapar gran valor (un poco como la red eléctrica). Para que lo entiendas, quizá los grandes modelos acaben pareciéndose a una base de datos.
Miles de empresas podrán elegir entre decenas de modelos prácticamente equivalentes mientras herramientas automáticas seleccionan cuál ejecutar en cada tarea según precio, velocidad o precisión.
En ese mundo, los modelos competirían como hoy compiten los proveedores cloud: enormes inversiones, mucha tecnología y márgenes bastante más limitados de lo que muchos imaginan.
🔢 Solo hay cuatro caminos para evitar la comoditización. Los laboratorios de IA necesitan que ocurra algo diferente para mantener el poder de fijar los precios.
El primer camino es que la frontera tecnológica siga avanzando tan rápido que siempre exista un pequeño grupo dispuesto a pagar muchísimo más por acceder al mejor modelo.
El segundo consiste en que aparezcan efectos de red, donde utilizar un modelo concreto lo haga objetivamente mejor que todos los demás.
El tercero sería una fuerte concentración del mercado hasta quedar solo dos o tres competidores capaces de entrenar modelos de frontera que puedan fijar precios altos sin competencia “cainita”.
Y el cuarto pasa por capturar directamente la aplicación final, vendiendo soluciones completas en lugar de limitarse a vender tokens (para que lo entiendas, es como la conducción autónoma: puedes tener un algoritmo de conducción autónoma, un coche con el algoritmo de conducción autónoma o un servicio que ofrezca al usuario el servicio completo y lo cobre; de ahí que todos los laboratorios de IA quieran captar todos los casos de uso verticales).
Sin alguno de estos factores, competir únicamente por capacidad suele terminar erosionando los márgenes.
🧷 Quédate con esto. Estamos analizando el mercado de la IA como si el equilibrio actual fuese permanente, cuando probablemente sea justo lo contrario.
La escasez de capacidad ha permitido a los laboratorios fijar precios elevados, pero esa ventaja desaparecerá conforme entren en funcionamiento nuevos centros de datos y aumente la eficiencia de los modelos.
La verdadera incógnita no es cuánto costará un token dentro de cinco años. La pregunta importante es quién capturará realmente el valor de la inteligencia artificial.
Tira del hilo en este artículo, y también en este.
1. Gigantes digitales (GAFAM)
🔎 Google:
🖼️ Google Images se inspira en Pinterest. Ha rediseñado Google Images con una galería más visual e infinita, muy similar a Pinterest, y además permite crear imágenes con IA directamente desde el buscador. 👉 El objetivo es convertir el buscador en la puerta de entrada a la IA antes de que lo haga la competencia
2. El resto de la industria:
🍔 Uber quiere crecer comprando. Uber negocia la compra de Delivery Hero en una operación que valoraría la compañía alemana por encima de los 11.200M€. 👉 Los efectos de red locales, una vez establecidos, solo suelen romperse mediante adquisiciones. Pero ojo: eso no significa que esas compras sean un buen negocio ni que vayan a ser rentables.
💰 eMarketer estima que ChatGPT, Google AI Mode y otros asistentes generarán menos de 1.000M$ en publicidad en 2026, pero OpenAI ya proyecta alcanzar 2.500M$ ese mismo año y dispararse hasta 100.000M$ en 2030.
👉 Recuerda el orden en este tipo de negocios digitales de crecimiento exponencial: usuarios, ingresos y rentabilidad. No siempre llegas a los tres.
🎙️ OpenAI: el primer dispositivo será un altavoz inteligente sin pantalla, con cámara y sensores, diseñado para actuar como un compañero conversacional. 👉 Si el móvil fue la interfaz de internet, la IA busca ahora convertirse en una presencia permanente en nuestro día a día.
🧠 Anthropic 3 temas:
Estudia los “valores” de la IA. Analizando unas 310.000 conversaciones anónimas con Claude, Anthropic ha investigado cómo cambian sus comportamientos y valores según el idioma o la versión del modelo. 👉 Tira del hilo aquí.
🧑🏫 Por cierto, ofrecerá gratuitamente las funciones premium de Claude a profesores de educación primaria y secundaria en EE.UU. 👉 Quiere conquistar las aulas. Es la misma estrategia que durante décadas siguieron Microsoft, Apple o Google: ganar usuarios empezando por la educación.
🎬 Está recibiendo críticas por un anuncio con una estética sombría y un cementerio como escenario, que muchos consideran inquietante y excesivamente apocalíptico. 👉 La publicidad también construye marca… o la destruye.
📱 China sigue comprando menos móviles. Los envíos de smartphones cayeron un 4,3% interanual hasta los 66M de unidades en el segundo trimestre, el quinto descenso consecutivo. 👉 Huawei y Apple fueron de las pocas marcas que lograron crecer
🏛️ Política y negocio digital
⚡ Nueva York frena los megacentros de datos. El estado suspenderá durante un año los permisos ambientales para nuevos centros de datos de más de 50 MW. 👉 Cuando los votantes se enfadan, las administraciones reaccionan. La IA también empieza a pagar el precio político de su consumo energético.
👓 Europa flexibiliza las reglas para las gafas inteligentes. La Comisión Europea propone eximir a los wearables de la obligación de incorporar baterías extraíbles, 👉 eliminando un obstáculo para productos como las gafas inteligentes de Meta.
🏭 Alemania acelera la carrera de los chips. Bruselas ha aprobado 659M€ en ayudas públicas para cuatro nuevas fábricas de semiconductores en Alemania. 👉 Europa sigue utilizando subvenciones para intentar reducir su dependencia tecnológica de Asia y Estados Unidos. Recuerda que no es fácil.
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3. Lecturas Interesantes 📚:
🌍🧠 Los llamados world models intentan que la IA construya una representación del mundo físico para predecir qué ocurrirá después, una capacidad clave para robots, vehículos autónomos o asistentes más inteligentes. 👉 Es una de las grandes apuestas de la industria después de los LLM que todavía tiene que demostrar su valía.
💊📱 Los influencers ya son una fuente de información sanitaria. El 57% de las mujeres y el 47% de los hombres estadounidenses de entre 18 y 29 años aseguran que obtienen información sobre salud y bienestar a través de influencers, según Pew Research. 👉 ¿Mejor la IA o los influencers?
4. 🗞️ En paralelo, para que estés al día
Ayer en Zona Mixta: Me estreno con la entrevista en audio. No te lo pierdas. Todos los detalles sobre el hombre que inventó el marketing deportivo
En KloshLetter, cada día a las 7:00 de la mañana, el resumen de la actualidad. Las claves de hoy: Cristina Narbona admite ante el juez que conocía a Leire Díez, aunque niega conocer las presuntas cloacas del PSOE; la defensa de Begoña Gómez aporta los billetes de su viaje a Londres para negar que quebrantara las medidas cautelares; Irán mantiene cerrado el estrecho de Ormuz y amenaza con bloquear otras rutas energéticas; la AIReF advierte de que España podría necesitar un ajuste fiscal de 10.000 millones de euros en 2027.
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¿A quién le puedes re-enviar esta edición de MultiVersial? A las personas que han puesto al frente de la IA en tu empresa. No te preocupes si parecen tener respuesta para todo. Pasa en todas partes.
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