Esta semana, el Índice de Gastos en Tokens LLM, una medida de los precios diarios de los tokens de modelos de lenguaje grande de Silicon Data, cayó a 97 centavos, marcando su punto más bajo desde su creación a finales del año pasado y una disminución de más del 50% respecto a los máximos de principios del verano.
Esta caída sugiere que los usuarios de modelos de IA, como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google, pueden enfrentar costos operativos más bajos, pero plantea desafíos para las empresas que proporcionan estos modelos. A medida que los precios disminuyen, las expectativas de los consumidores sobre tarifas de acceso más bajas pueden reducir el poder de fijación de precios de estos proveedores.
La disminución se atribuye en parte a la aparición de modelos de código abierto competitivos, como Kimi K3 de Moonshot, que ofrecen precios más bajos que los actores establecidos. Además, los recientes recortes de precios de OpenAI para sus modelos GPT-5.6 y la introducción de precios dinámicos por parte de otros laboratorios agravan aún más la presión a la baja sobre los precios de los tokens.
Charles-Henry Monchau del Syz Group señaló que esta deflación de tokens podría comprimir los ingresos de empresas como Anthropic y OpenAI, especialmente a medida que consideran ofertas públicas.
Las implicaciones más amplias para los inversores incluyen una posible reevaluación de los rendimientos esperados de las inversiones en IA, particularmente a medida que grandes empresas tecnológicas como Nvidia y Microsoft continúan invirtiendo fuertemente en capacidades de IA.
El sentimiento general del mercado se reflejó en una caída de las acciones tecnológicas, con el Nasdaq Composite cayendo casi un 1% y el S&P 500 bajando un 0.4%.