Hacia dónde se dirigen los costos
Armstrong predice que en un plazo de 12 a 18 meses, aproximadamente el 80% de las cargas de trabajo de IA se trasladarán a modelos que cuesten hasta un 99% menos que los sistemas de vanguardia actuales. El 20% restante seguirá utilizando modelos de primer nivel para tareas de alto riesgo como la investigación científica. Comparó la división con la electrónica de consumo: la mayoría de las personas que compran una MacBook o una PC para juegos evitan las especificaciones máximas. La misma lógica, dice, se aplicará a la IA: la mayoría de las tareas se ejecutarán en modelos más baratos y suficientemente buenos.
Coinbase ya está poniendo esa idea en práctica. La empresa dirige las consultas al modelo más rentable disponible, lo que ha permitido que su gasto en IA se mantenga prácticamente estable incluso mientras el uso de tokens crece exponencialmente. Alternativas de código abierto como DeepSeek V4, que tiene un rendimiento cercano a los mejores sistemas propietarios con aproximadamente una trigésima parte del costo, están haciendo viable esa estrategia.
Los presupuestos empresariales ya están bajo presión
El inversor Tommy Shaughnessy
