Las empresas se apresuraron a consumir tokens de IA, recompensando a los empleados por su uso y tratando el consumo como una insignia de innovación, y luego llegaron las facturas.
Photo by Samuel Boivin/NurPhoto via Getty Images
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Cada pocos meses, la inteligencia artificial inventa una nueva forma de hacer que la gente se sienta desactualizada.
Primero vino la ingeniería de prompts, el , que brevemente pareció que podría convertirse en una profesión real. Luego vino la avalancha de IA, el tsunami de imágenes y textos generados que inundaron internet hasta que el uso de un guion largo te hizo ser llamado IA. Luego vino la codificación por sensaciones, cuando los desarrolladores y no desarrolladores por igual comenzaron a describir lo que querían en inglés simple y dejaban que la IA se encargara del resto, independientemente de si el resultado era seguro o resistiría la presión.
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Lo último fue el tokenmaxxing. Y al igual que las tendencias que sigue, puede que ya haya terminado.
Durante unos meses a principios de este año, la filosofía predominante en algunas de las compañías más grandes del mundo era simple: usar tantos tokens de IA como fuera posible, lo más rápido posible, y averiguar los beneficios después. Los tokens son la unidad básica de la computación de IA, cada uno representa un fragmento de una palabra, y cuanto más gastabas, más avanzado en IA parecías (al menos para algunos).
En Meta $META, un empleado construyó un ranking interno clasificando a los colegas por consumo de tokens, otorgando títulos como "Leyenda de Tokens" antes de que fuera eliminado. Amazon $AMZN tenía su propia versión informal. Un socio de Sequoia dijo al Wall Street Journal que su empresa también tenía uno, y que cada fundador al que asesora debería adoptar la mentalidad de tokenmaxxing.
No todos estaban convencidos. Se informó que una institución financiera no identificada tenía empleados quemando cientos de miles de dólares al mes, algunos de ellos usando modelos premium costosos para responder preguntas simples o simplemente charlar.
El CEO de la automatizadora de codificación Factory lo comparó con contratar a Albert Einstein para enseñar álgebra a tu hijo. No parecía decirlo como algo bueno.
Del lado del desarrollador, el cambio fue menos sobre ideología y más sobre hábito. Las herramientas de codificación agenticas se habían convertido silenciosamente en infraestructura. Los desarrolladores construyeron flujos de trabajo enteros en torno a ellas, haciendo que se sintiera como tener a todo un equipo de ingeniería disponible. Podían dejar las herramientas de codificación funcionando toda la noche, probando cosas para las que antes no tenían tiempo.
Luego, GitHub Copilot cambió a facturación basada en uso el 1 de junio, y las matemáticas se hicieron visibles. Los usuarios inundaron Reddit $RDDT en cuestión de horas. Una persona agotó el 50% de sus créditos mensuales en un solo aviso. Otro compartió una captura de pantalla mostrando su factura saltando de alrededor de $50 a $3,000. Muchos afirmaron que cancelaron sus suscripciones en ese momento.
Más grietas se habían estado formando durante semanas. Uber $UBER quemó todo su presupuesto anual para IA agente en tres meses y limitó su uso a $1,500 al mes por desarrollador. Microsoft $MSFT retiró el acceso de los empleados a Claude Code, la popular herramienta de codificación de Anthropic. El CTO de Meta envió un memo diciendo al personal que el uso de tokens por sí solo no es una medida de impacto.
El CEO de Palantir $PLTR comparó el toda la cultura con la adicción a la pornografía, argumentando que los empleados quemando tokens todo el día no estaban produciendo nada de valor, solo consumiendo. Algunos datos sugieren que podría tener razón: Un estudio que rastrea más de 100,000 desarrolladores de GitHub encontró que las herramientas de codificación agentic aumentaron el volumen de código escrito en un 741%, pero las publicaciones de software reales solo aumentaron un 20%.
El problema con las tablas de clasificación y los presupuestos ilimitados, resulta ser, es que miden la actividad en lugar del resultado. Un ingeniero puede subir a la cima de una tabla de clasificación de tokens ejecutando agentes en círculos, generando documentación que nadie lee, o preguntando a un modelo de frontera qué almorzar. La métrica siempre fue manipulable. Solo tomó unos meses y algunas facturas muy grandes para que eso se hiciera obvio.
Esos meses, sin embargo, fueron muy buenos para Anthropic, con Claude Code siendo ampliamente considerado la mejor herramienta de codificación. La empresa informó 4.800 millones de dólares en ingresos del primer trimestre y proyectó 10.900 millones de dólares para el segundo trimestre, un aumento del 130% que se espera produzca su primer beneficio operativo. Poco después de que saliera la noticia financiera positiva, Anthropic presentó confidencialmente una solicitud de OPI el 1 de junio, superando a OpenAI en los trámites y uniéndose a lo que podría ser un momento único en una generación en Wall Street junto a SpaceX y OpenAI, cada uno potencialmente valorado en más de un billón de dólares.
Vale la pena señalar que la propia Anthropic ha compartido información financiera con los inversores que sugiere que la rentabilidad puede no durar todo el año, ya que se espera que el gasto planificado en infraestructura informática reduzca los márgenes. Y si el tokenmaxxing realmente ha terminado, Anthropic puede sentir eso más que nadie. La tabla de clasificación interna de Meta se llamaba "Claudeonomics" por una razón. La era del tokenmaxxing, breve y extraña como fue, puede haberle dado a la empresa un trimestre de champán justo cuando la fiesta terminaba en todas partes.
