Análisis: El recorte de gastos afecta las expectativas de crecimiento de OpenAI y Anthropic, la industria de la IA comienza a centrarse en la eficiencia de costos.

Odaily informó que, a medida que las empresas comienzan a reevaluar el retorno sobre la inversión en inteligencia artificial, la industria está pasando de un modelo de alto consumo “tokenmaxxing” hacia la eficiencia como prioridad, y los proveedores de modelos de IA enfrentan nuevas restricciones de crecimiento. Varias compañías ya han empezado a recortar o optimizar los costos de uso de modelos. Por ejemplo, el CEO de la startup Lindy señaló que han transferido el 100% del tráfico de los modelos Claude de Anthropic a DeepSeek, que tiene un coste menor, y se espera ahorrar varios millones de dólares en los próximos meses.

Esta transformación refleja que los presupuestos de IA corporativos se están ajustando, y el modelo de “uso ilimitado de recursos de modelos” tipo tokenmaxxing está siendo sustituido poco a poco por un enfoque orientado al control de costes y al ROI. Algunas empresas incluso han establecido presupuestos diferenciados para herramientas de IA; por ejemplo, Uber ha puesto un límite mensual en el gasto interno de IA.

Analistas señalan que, a medida que las empresas pasan de “ampliar el uso” a “aplicar de manera precisa”, los modelos de crecimiento acelerado de OpenAI y Anthropic están enfrentando dificultades. Los datos del sector aún muestran un crecimiento fuerte: Anthropic genera ingresos anuales de aproximadamente 47 mil millones de dólares, mientras que OpenAI alcanza una tasa operativa cercana a los 25 mil millones, pero el mercado empieza a preocuparse por la sostenibilidad de ese crecimiento.

Al mismo tiempo, la forma en que se utilizan los modelos está cambiando: tecnologías como “model routing” están emergiendo, usando modelos de bajo coste para tareas simples y optimizando el coste total de computación. La competencia en el sector también se intensifica, con Microsoft, Amazon y Google acelerando el lanzamiento de modelos de IA más económicos y herramientas empresariales, reduciendo aún más los precios. Con el gasto corporativo en IA volviéndose más racional, las empresas de grandes modelos podrían encontrarse ante una expectativa de “crecimiento más lento” y la presión de la “ventana de IPO” al mismo tiempo. (CNBC)