De 60 dólares a 5 céntimos: el coste de la IA cae un 99,9% y desata el miedo en Silicon Valley

Mientras la inflación vuelve a repuntar hasta el 3% por el encarecimiento de la energía, también crece la preocupación por el posible impacto inflacionario de la inteligencia artificial. El motivo es el enorme gasto que exige esta tecnología en centros de datos, electricidad y chips avanzados.

Si bien, el verdadero efecto de la IA podría ser justo el contrario. Aunque la infraestructura necesaria para desarrollar modelos de IA es cada vez más costosa, el precio de utilizar estos sistemas se está desplomando a pasos agigantados.

Payden & Rygel señala que el coste de generar un millón de tokens con un nivel de inteligencia equivalente al GPT-4 lanzado en 2023 ha pasado de 60 dólares a apenas 0,05 dólares en enero de 2026, una caída superior al 99,9%.

Esta ·»deflación de tokens» implica que la IA no sólo es cada vez más barata, también es más potente y abre el debate de cómo la competencia está hundiendo el coste real de la inteligencia artificial.

La competencia entre OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek y nuevos actores está provocando una auténtica guerra de precios en APIs y modelos avanzados.

El token cae a 0,3 dólares

Mientras modelos como GPT-5.5 o Claude Opus 4.7 alcanzan niveles de rendimiento comparables, Composer 2.5 logra resolver cerca del 65% de las pruebas por apenas 0,3 dólares, frente a los más de 4 dólares de GPT y los 11 dólares de Opus. 

La diferencia de precios en las API también es enorme: Composer cobra 0,5 dólares por millón de tokens de entrada y 2,5 por salida, muy por debajo de los 5/30 de GPT-5.5 o los 5/25 de Claude.

Esto demuestra que la IA se está convirtiendo rápidamente en una commodity, con capacidades cada vez más similares, pero a precios desplomados. Y aquí el miedo llega para las grandes tecnológicas que pueden perder márgenes enormes.

Amazon, Microsoft, Meta y Google planean gastar más de 600.000 millones de dólares en infraestructura de IA y centros de datos solo en 2026. La problemática a la que se enfrentan es que los precios del uso de IA caen muy rápido, la competencia aumenta y todavía no está claro si podrán recuperar esas inversiones.

Reuters explica que el miedo ya no es sólo la «burbuja IA», sino que las compañías gasten enormes sumas sin lograr rentabilizarlas. 

Y precisamente ahí aparece la llamada «deflación de tokens»: hacer tareas complejas con IA cuesta cada vez menos. Si esta tendencia se mantiene en el tiempo, podría acabar convirtiéndose en un importante factor deflacionario para la economía global, reduciendo costes en sectores intensivos en información y elevando la productividad de empresas y trabajadores.

La deflación de tokens puede ser excelente para usuarios y para la productividad global, aunque también puede perjudicar a algunas empresas de IA si los costes caen más rápido que su capacidad de monetizar esos servicios.

¿Puede la IA frenar la inflación?

Las dudas ahora giran en torno a si la caída drástica del coste de la IA podría generar una presión deflacionaria estructural similar a la que produjo internet sobre sectores intensivos en información y servicios.

Sobre esta cuestión, la mayoría de los analistas coinciden en un rotundo sí. Históricamente, las grandes innovaciones tecnológicas han tenido un efecto deflacionario a medio y largo plazo, aunque en una primera fase pueden generar presiones inflacionarias. De ahí que algunos expertos no esperen una caída de precios en la economía en el corto plazo. 

Primero, porque hay otras variables, como el aumento de la oferta monetaria o los cuellos de botella en algunos sectores que presionan los precios al alza. Segundo, porque este tipo de innovaciones requieren tiempo para permear la economía a nivel global. 

Adoptar la IA sin entenderla

Cada vez más compañías están descubriendo que han desplegado IA mucho más rápido de lo que pueden controlarla: gastos disparados sin trazabilidad clara, empleados introduciendo información sensible en herramientas externas y agentes automatizados funcionando sin supervisión real.

Según datos de Gartner, las Fortune 500 ya han reportado más de 400 millones de dólares en gastos no presupuestados relacionados con IA, con desviaciones de hasta el 1.000% respecto a lo previsto. Además, empiezan a crecer las preocupaciones relacionadas con fugas de datos, compliance y AI Act europeo.

“Aunque el uso de la IA se ha incrementado en los últimos años, nosotros pensamos que en general muchas empresas han adoptado la tecnología sin saber todavía cómo se puede aplicar de manera eficiente a sus modelos de negocio”, añade Javier Cabrera, analista de mercados.

Con todo esto, y con la posibilidad de una deflación de tokens, los primeros en notarlo serán las empresas especializadas en software, las más flexibles dentro de la economía porque sus negocios dependen de ello. Por tanto, son las primeras que suelen aplicar las nuevas innovaciones en su modelo de negocio. 

Sin ir más lejos, Meta está reestructurando la compañía para orientarla hacia un modelo de negocio en el que la IA esté integrada. 

De hecho, “en Meta los ratones de los empleados están monitorizados para entrenar a sus modelos internos y que posteriormente se automaticen las tareas repetitivas y de menor valor añadido”, señala Cabrera.

Si bien, los analistas llaman a la calma, aunque ese coste marginal siga reduciéndose, la realidad es que en términos absolutos las tecnológicas siguen necesitando incrementar su capacidad de computación. 

La nueva ola de la IA

Esto provoca que el apalancamiento operativo del que tradicionalmente se beneficiaban negocios como la nube empiece a deteriorarse, presionando sus márgenes. Microsoft o Amazon son un ejemplo de ello, por lo que de momento la IA en algunos segmentos sigue siendo un negocio de poco margen. 

Además, hay que añadir que en la nueva ola de la IA, la IA agéntica, también es necesario otra serie de procesos que van más allá de la inferencia que realizan las GPUs. Otros chips como la CPU o los de memoria vuelven a ser importantes y también pueden causar en el corto plazo otro despunte en los costes. 

«Por ello, de momento es muy pronto para que veamos grandes incrementos de margen en algunas compañías que venden IA en sus productos», añade el analista. 

La reducción del coste de la IA podría compensar presiones inflacionarias derivadas del desarrollo de las baterías, que facilitarán el suministro de energía renovable a los centros de datos en los momentos en el que la energía renovable no esté generando suficiente electricidad.

Esto mejora la eficiencia del proceso y, por tanto, es una presión a la baja en los precios. 

Por tanto, aunque es complicado valorar el peso de todas estas variables, dentro de unos años la IA debería ayudar a relajar la presión de los precios porque la capacidad para producir bienes y servicios se incrementará.