La IA entra en la era de la eficiencia y Wall Street mira más allá de los grandes modelos

Una noticia relevante se está gestando en la escena internacional. Jes s CentenoNueva York, 11 jul (EFE). - La inteligencia artificial (IA) ha entrado en una nueva fase de adopci n empresarial tras casi cuatro a os de expansi n de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, en la que las compa as ya no buscan los modelos m s potentes, sino aquellos que ofrecen mayor eficiencia y retorno de la inversi n, seg n analistas consultados por EFE. "La primera fase de la IA consist a en demostrar que los modelos funcionaban, la siguiente consiste en demostrar que generan suficiente valor para justificar el gasto", explica a EFE Shay Boloor, estratega jefe de mercado de Futurum.

Para el experto, el consumo de 'tokens', la unidad con la que se mide el uso de los modelos y su coste, se ha convertido en una m trica clave de eficiencia. Cada pregunta, respuesta o c digo consume 'tokens' y, cuanto m s compleja es la tarea, mayor es el coste: "Cuando las compa as pasan a producci n, los costes de los 'tokens' dejan de ser una cuesti n t cnica y se convierten en un gasto operativo que los directores financieros empiezan a vigilar", agrega. Seg n una encuesta de UBS entre 130 empresas, el 60 % ya ha implantado restricciones al gasto en IA para maximizar el rendimiento por d lar invertido.

Los detalles

El banco cita casos como un empleado que lleg a gastar 35. 000 d lares mensuales en 'tokens' o equipos que superan entre un 100 % y un 200 % los l mites semanales Karl Freund, fundador de Cambrian-AI Research, considera que este cambio refleja el paso de una fase centrada en crear modelos a otra centrada en maximizar su rendimiento. "Cuando la IA se enfocaba en entrenar y desarrollar nuevos modelos, el tiempo de llegada al mercado y el rendimiento eran lo m s importante.

Ahora que esos modelos se utilizan millones de veces y llegan los agentes de IA, el mercado vira a la eficiencia", explica a EFE. Esta etapa modificar el reparto de valor en del sector, seg n Boloor: "Si la IA se vuelve m s barata y accesible, el valor se desplazar hacia las capas que ayudan a las empresas a usarla de forma efectiva". En un reciente informe, Goldman Sachs se ala que las empresas que m s utilizan IA consumen tres veces m s 'tokens' que las compa as medias, una tendencia que impulsa la demanda de chips, memoria y centros de datos.

Agrega que la pr xima fase estar marcada por la expansi n de la inferencia, es decir, el uso de modelos ya entrenados para ejecutar tareas con nuevos datos, y por un mayor inter s inversor en fabricantes de chips y proveedores de nube ante la ausencia a n en bolsa de desarrolladores como OpenAI y Anthropic. Nvidia, l der en chips para centros de datos, acumula una subida cercana al 13 % en los ltimos seis meses, mientras que AMD se ha disparado un 167 %, Intel, un 150 % y Micron un 186 %, favorecidas por la demanda de infraestructura para IA. Pero vender chips ya no ser suficiente: "Seguir n siendo importantes, pero tendr n que ofrecer soluciones completas a los operadores de nube", puntualiza Freund.

Qué dicen los expertos

As , los proveedores de nube figuran entre los beneficiados de la expansi n del hardware, apunta Morgan Stanley, entre ellos Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud y Oracle, as como empresas de infraestructura digital como Cloudflare, que subi un 45 % en el ltimo semestre. La presi n por reducir costes favorece a modelos m s baratos y de c digo abierto, como los desarrollados por las chinas DeepSeek, Alibaba o Tencent, seg n Boloor. Para el experto, esta tendencia intensificar la competencia entre desarrolladores de IA y dificultar que un nico proveedor mantenga precios elevados durante mucho tiempo.

"El mercado se dirige hacia un modelo por capas: los sistemas m s potentes se utilizar n para las tareas m s complejas, y los modelos baratos asumir n trabajos rutinarios y de gran volumen", explica. Freund coincide en que la industria se encamina hacia una mayor estandarizaci n: "Hay ya m s de 2,9 millones de modelos disponibles en Hugging Face, donde investigadores y empresas comparten modelos de IA. Los modelos del futuro ser n como los compiladores del pasado.

Y nadie gana dinero con los compiladores", afirma. En este escenario, ganan importancia las compa as capaces de aplicar IA a operaciones concretas, gestionar datos y desarrollar agentes, como Salesforce, Microsoft o Palantir. De hecho, el consejero delegado de esta ltima firma, Alex Karp, critic recientemente el modelo generalista basado en 'tokens', al considerar que "eleva los costes para los usuarios y reduce el retorno de la inversi n".

El desarrollo ha despertado una amplia atención internacional, con los círculos diplomáticos siguiéndolo de cerca.