El índice de gasto en tokens de IA cae casi un 20%, lo que podría indicar una disminución en la disposición marginal de los usuarios a pagar

El mercado global de trading de IA está enfrentando una desaceleración en uno de sus indicadores clave. El índice central que mide el gasto en el uso de AI Token, tras una ronda de rápido ascenso, ha comenzado a retroceder, lo que lleva al mercado a reexaminar si este ciclo impulsado por gastos de capital a gran escala sigue siendo sólido—tanto la intensidad de la demanda como el poder de fijación de precios están ahora bajo una revisión más estricta.

Según Bloomberg, el LLM Token Expenditure Index compilado por Silicon Data, desde su lanzamiento en diciembre pasado, llegó a casi duplicarse, pero tras alcanzar su máximo en mayo de este año, ha retrocedido cerca de un 20%. Este índice es considerado el indicador de mercado más directo para reflejar la disposición a pagar por servicios de IA y los cambios marginales en la demanda; su debilitamiento está desencadenando una reevaluación del ritmo de comercialización de la IA.

Algunos inversionistas creen que este cambio podría indicar que las empresas de IA están entrando en un entorno competitivo más sensible a los costos, donde el poder de fijación de precios podría estar siendo erosionado. El inversionista experimentado Louis Navellier señaló que, ya hay señales de que algunos usuarios están empezando a limitar la frecuencia de uso debido a la presión de los costos. Al mismo tiempo, los rumores de mercado alrededor de un posible retraso en la IPO de OpenAI también se consideran una evidencia indirecta de que persisten los desafíos en la rentabilidad.

Sin embargo, la caída de este índice no significa que los servicios de IA estén “volviéndose más baratos”. Silicon Data enfatiza que, este indicador es el resultado integral de la interacción entre precio y volumen de uso, actuando más como una variable proxy de la “disposición marginal a pagar”. Por lo tanto, los factores impulsores detrás de su tendencia pueden variar y su significado en el mercado también podría ser completamente diferente.

Divergencias crecientes: enfriamiento de la demanda o migración en la estructura de precios

En el mercado existen diferencias marcadas sobre cómo interpretar la caída del índice.

Una interpretación optimista sostiene que, desde 2023, el precio de los tokens ha caído más del 90%, reduciendo significativamente la barrera de uso, lo que ha impulsado la expansión del gasto total. Dentro de este marco, el retroceso puntual del índice refleja más un ajuste en la estructura de la demanda que una debilidad general de la misma, manteniendo vigente la lógica de expansión de la IA.

Pero la visión pesimista considera que, esto podría significar que la disposición a pagar de los usuarios está llegando a su límite en esta etapa. Allianz Research señala que actualmente existe una brecha de crecimiento de cerca del 46% entre la inversión en IA y las ventas reales, superior al 32% de desviación registrado durante la burbuja de las telecomunicaciones en 2001. En este contexto, cualquier debilidad en el lado de la demanda podría amplificar la presión sobre la valuación.

Louis Navellier también comentó que, las empresas están comenzando a restringir el uso “ilimitado” de servicios de IA debido a los límites de costes, lo que algunos actores del mercado consideran una señal temprana de menor elasticidad de la demanda.

La lógica del gasto de capital sigue vigente, pero la estructura está cambiando

Aunque las señales de demanda son volátiles, el ciclo de inversión en infraestructura de IA no ha dado marcha atrás. Los datos del mercado muestran que, las GPU de gama alta y la memoria de alto ancho de banda continúan en estado de escasez, una tendencia que se espera que persista hasta 2026 e incluso hasta 2028.

Sin embargo, el foco del mercado está cambiando del entorno de entrenamiento al de inferencia. El reporte indica que este cambio implica una migración en la estructura de demanda de potencia computacional, donde la proporción de GPU de entrenamiento de gama alta puede disminuir, mientras la demanda de hardware optimizado para inferencia aumenta, alterando así la estructura de beneficiarios de la cadena industrial.

Este cambio no implica directamente una tendencia a la baja para la industria de chips, pero podría significar que el motor de crecimiento pase de una “expansión única de potencia computacional de gama alta” a una “redistribución estructural de la demanda”.

Variables políticas y regulatorias incrementan la complejidad de los precios empresariales

Más allá de la demanda en sí, el entorno regulatorio también está influyendo en el camino de comercialización de los productos de IA.

Recientemente, los reguladores estadounidenses han solicitado ajustes en el ritmo de lanzamiento de algunos modelos y flexibilizaron las restricciones de acceso a ciertos modelos de Anthropic PBC. Al mismo tiempo, el AI Act de la Unión Europea exige evaluaciones obligatorias y mayor transparencia para los modelos avanzados.

Estos cambios de política no limitan directamente los precios, pero aumentan la presión de los costos de implementación y cumplimiento, haciendo que las empresas prioricen la optimización de costos al distribuir las cargas de trabajo entre diferentes modelos. Esta tendencia podría afectar indirectamente la capacidad de fijación de precios y la proporción de uso de los modelos de gama alta.