{"id":68412,"date":"2026-07-13T23:52:21","date_gmt":"2026-07-14T03:52:21","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=68412"},"modified":"2026-07-13T23:52:21","modified_gmt":"2026-07-14T03:52:21","slug":"la-ia-entra-en-la-era-de-la-eficiencia-y-wall-street-mira-mas-alla-de-los-grandes-modelos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=68412","title":{"rendered":"La IA entra en la era de la eficiencia y Wall Street mira m\u00e1s all\u00e1 de los grandes modelos"},"content":{"rendered":"

Nueva York .- <\/strong>La inteligencia artificial (IA) ha entrado en una nueva fase de adopci\u00f3n empresarial tras casi cuatro a\u00f1os de expansi\u00f3n de herramientas como ChatGPT<\/a>, Claude o Gemini, en la que las compa\u00f1\u00edas ya no buscan los modelos m\u00e1s potentes, sino aquellos que ofrecen mayor eficiencia y retorno de la inversi\u00f3n, seg\u00fan analistas consultados por EFE.<\/p>\n

\u00abLa primera fase de la IA consist\u00eda en demostrar que los modelos funcionaban, la siguiente consiste en demostrar que generan suficiente valor para justificar el gasto\u00bb, explica a EFE Shay Boloor, estratega jefe de mercado de Futurum.<\/p>\n

Para el experto, el consumo de \u2018tokens\u2019, la unidad con la que se mide el uso de los modelos y su coste, se ha convertido en una m\u00e9trica clave de eficiencia.<\/p>\n

Cada pregunta, respuesta o c\u00f3digo consume \u2018tokens\u2019 y, cuanto m\u00e1s compleja es la tarea, mayor es el coste: \u00abCuando las compa\u00f1\u00edas pasan a producci\u00f3n, los costes de los \u2018tokens\u2019 dejan de ser una cuesti\u00f3n t\u00e9cnica y se convierten en un gasto operativo que los directores financieros empiezan a vigilar\u00bb, agrega.<\/p>\n

Los l\u00edmites empresariales al gasto en IA<\/h3>\n

Seg\u00fan una encuesta de UBS entre 130 empresas, el 60 % ya ha implantado restricciones al gasto en IA para maximizar el rendimiento por d\u00f3lar invertido.<\/p>\n

El banco cita casos como un empleado que lleg\u00f3 a gastar 35.000 d\u00f3lares mensuales en \u2018tokens\u2019 o equipos que superan entre un 100 % y un 200 % los l\u00edmites semanales.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Recomendamos leer: Apple presenta una demanda acusando a OpenAI, creador de ChatGPT, de robar secretos comerciales<\/a><\/h4>\n

\u00abCuando la IA se enfocaba en entrenar y desarrollar nuevos modelos, el tiempo de llegada al mercado y el rendimiento eran lo m\u00e1s importante. Ahora que esos modelos se utilizan millones de veces y llegan los agentes de IA, el mercado vira a la eficiencia\u00bb, explica a EFE.<\/p>\n

Esta etapa modificar\u00e1 el reparto de valor en del sector, seg\u00fan Boloor: \u00abSi\u00a0la IA\u00a0<\/a>se vuelve m\u00e1s barata y accesible, el valor se desplazar\u00e1 hacia las capas que ayudan a las empresas a usarla de forma efectiva\u00bb.<\/p>\n

Semiconductores y nube, al alza<\/h3>\n

En un reciente informe, Goldman Sachs se\u00f1ala que las empresas que m\u00e1s utilizan IA consumen tres veces m\u00e1s \u2018tokens\u2019 que las compa\u00f1\u00edas medias, una tendencia que impulsa la demanda de chips, memoria y centros de datos.<\/p>\n

Agrega que la pr\u00f3xima fase estar\u00e1 marcada por la expansi\u00f3n de la inferencia, es decir, el uso de modelos ya entrenados para ejecutar tareas con nuevos datos, y por un mayor inter\u00e9s inversor en fabricantes de chips y proveedores de nube ante la ausencia a\u00fan en bolsa de desarrolladores como OpenAI y Anthropic.<\/p>\n

Nvidia, l\u00edder en chips para centros de datos, acumula una subida cercana al 13 % en los \u00faltimos 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.<\/p>\n

Pero vender chips ya no ser\u00e1 suficiente: \u00abSeguir\u00e1n siendo importantes, pero tendr\u00e1n que ofrecer soluciones completas a los operadores de nube\u00bb, puntualiza Freund.<\/p>\n

As\u00ed, los proveedores de nube figuran entre los beneficiados de la expansi\u00f3n del hardware, apunta Morgan Stanley, entre ellos Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud y Oracle, as\u00ed como empresas de infraestructura digital como Cloudflare, que subi\u00f3 un 45 % en el \u00faltimo semestre.<\/p>\n

China y los modelos abiertos ganan terreno<\/h3>\n

La presi\u00f3n por reducir costes favorece a modelos m\u00e1s baratos y de c\u00f3digo abierto, como los desarrollados por las chinas DeepSeek, Alibaba o Tencent, seg\u00fan Boloor.<\/p>\n

Para el experto, esta tendencia intensificar\u00e1 la competencia entre desarrolladores de IA y dificultar\u00e1 que un \u00fanico proveedor mantenga precios elevados durante mucho tiempo.<\/p>\n

\u00abEl mercado se dirige hacia un modelo por capas: los sistemas m\u00e1s potentes se utilizar\u00e1n para las tareas m\u00e1s complejas, y los modelos baratos asumir\u00e1n trabajos rutinarios y de gran volumen\u00bb, explica.<\/p>\n

Freund coincide en que la industria se encamina hacia una mayor estandarizaci\u00f3n: \u00abHay ya m\u00e1s de 2,9 millones de modelos disponibles en Hugging Face, donde investigadores y empresas comparten modelos de IA. Los modelos del futuro ser\u00e1n como los compiladores del pasado. Y nadie gana dinero con los compiladores\u00bb, afirma.<\/p>\n

En este escenario, ganan importancia las compa\u00f1\u00edas capaces de aplicar IA a operaciones concretas, gestionar datos y desarrollar agentes, como Salesforce, Microsoft o Palantir.<\/p>\n

De hecho, el consejero delegado de esta \u00faltima firma, Alex Karp, critic\u00f3 recientemente el modelo generalista basado en \u2018tokens\u2019, al considerar que \u00abeleva los costes para los usuarios y reduce el retorno de la inversi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n

Para Boloor, la primera fase de la IA premi\u00f3 a quienes construyeron los modelos m\u00e1s potentes y la siguiente recompensar\u00e1 a quienes hagan la tecnolog\u00eda m\u00e1s \u00abbarata, \u00fatil, segura e integrada\u00bb en las empresas.<\/p>\n

\u200bNueva York .- La inteligencia artificial (IA) ha entrado en una nueva fase de adopci\u00f3n empresarial tras casi cuatro a\u00f1os de expansi\u00f3n de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, en la que las compa\u00f1\u00edas ya no buscan los modelos m\u00e1s potentes, sino aquellos que ofrecen mayor eficiencia y retorno de la inversi\u00f3n, seg\u00fan analistas consultados\u00a0\u00a0Tecnolog\u00eda, La IA, Modelos\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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