El lunes, el director ejecutivo de Decagon, Jesse Zhang, publicó una nueva y provocativa teoría, publicada bajo el título “Todo el mundo está equivocado acerca de la IA de código abierto en la empresa”. La publicación aborda una de las contradicciones más interesantes en la economía de la IA actual: las implementaciones de IA más maduras se están moviendo hacia modelos más livianos, dice, incluso en su propia empresa. Pero el gasto general en costosos modelos de alta gama apenas se ha reducido.
Esta es una nueva forma de pensar sobre la relación entre el modelo fronterizo y el código abierto. Según Zhang, no son competidores y el éxito del modelo de código abierto no se ha producido a expensas de los laboratorios líderes. Más bien, son dos fases del mismo ciclo de vida, con costosos modelos de frontera utilizados para probar casos de uso que pueden pasarse a alternativas de código abierto más baratas a medida que la tecnología madura.
A medida que los casos de uso más maduros pasan a modelos más ligeros, siguen surgiendo nuevos casos de uso y el gasto general en modelos líderes apenas disminuye.
Zhang no proporciona muchos datos que respalden ese punto, pero no es difícil de encontrar. Panel de control de la puerta de enlace AI de Vercel muestra que, tan solo la semana pasada, DeepSeek tomó la delantera en términos de volumen de tokens, procesando ahora más de un tercio de los tokens que pasan por la infraestructura de la compañía. Z.ai, el laboratorio detrás del popular modelo GLM-5.2, saltó al cuarto lugar en el mismo período.
Pero si te desplazas hacia abajo hasta el gasto total en tokens, verás que Anthropic todavía representa más de la mitad del gasto total en IA en la plataforma. Teniendo en cuenta que la mayoría de los cambios recientes se debieron a los propios aumentos de precios de Anthropic, el precio de sus acciones ha caído ligeramente durante el último mes, pero no de manera significativa.
enrutador abierto cuenta una historia similar, capturando un segmento de mercado mucho más grande (pero un poco más pequeño para la empresa). DeepSeek V4 Flash es el principal ganador en uso general, procesando 5,3 billones de tokens por semana. El modelo fronterizo más popular, Opus 4.8, maneja más de 2 billones. OpenRouter no clasifica los modelos según el gasto total, pero señala que el costo promedio de los tokens para Opus 4.8 es aproximadamente 23 veces mayor que el de V4 Flash ($1,37 por millón de tokens, en comparación con solo 6 centavos), lo que significa que Opus aún puede capturar la mayor parte del gasto.
Estos números ni siquiera incluyen su producto más nuevo, Nemotron de Nvidia. preparándose para saltar al frente del grupo basado en la potente conexión Nvidia y la extrema adaptabilidad del modelo.
Los números no prueban completamente el punto de vista de Zhang sobre el ciclo de vida de la IA, pero sugieren que laboratorios líderes como Anthropic no están sufriendo mucho por el auge del código abierto, al menos no todavía. Una explicación es que el mercado de tareas que puede realizar la IA está creciendo tan rápidamente que los modelos líderes pueden mantener su posición simplemente dominando las aplicaciones en etapa inicial. Como dice Zhang, “los laboratorios líderes seguirán siendo dueños de los descubrimientos. El código abierto será cada vez más dueño de la producción”. Otra explicación puede ser que, incluso cuando los clientes migran al código abierto, muchos casos de uso son tan difíciles que no pueden ser reemplazados por completo por alternativas más baratas.
Pase lo que pase, este modelo económico de dos niveles puede ser una característica relativamente estable de la economía de la IA.
En septiembre pasado, escribí sobre la posibilidad de que Foundation Labs eventualmente vendiera granos de café a Starbucks, es decir, sirviera como insumo mientras la capa de aplicación cosecha los beneficios. Algunas partes de esas predicciones se hicieron realidad: los juegos verticales de IA cambiaron a modelos más livianos y la economía de inicio del “envoltorio GPT” se mantuvo en gran medida estable.
Pero también vemos que, token por token, los principales proveedores han podido mantener la parte más deseada del mercado: los precios premium de los tokens. Y eso no parece que vaya a cambiar pronto.
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