Los precios de los tokens de IA deberán bajar hasta un 90% antes de que el despliegue de IA a gran escala en las empresas sea viable, dijo el CEO de Palo Alto Networks $PANW, Nikesh Arora el jueves, describiendo el entorno de precios actual como un obstáculo práctico para las empresas que intentan implementar la tecnología.
Su cronograma para el alivio fue específico: dentro de un año, los costos deberían reducirse a aproximadamente una quinta parte de donde están hoy, y para el año siguiente, a solo una décima parte. Sus comentarios durante una aparición en CNBC se produjeron después de que el CEO de OpenAI, Sam Altman, anunciara que el modelo más reciente de la compañía ofrece un 54% más de eficiencia en tokens en tareas de codificación agentica, una cifra que Arora acogió pero trató como un piso en lugar de un techo. "Creo que el 54% es un buen comienzo", dijo. "Creo que probablemente necesitamos otro intento."
Aun así, Arora se detuvo antes de caer en el pesimismo sobre hacia dónde se dirigen las cosas. "La demanda continúa siendo infinita, y mientras tengas una curva de demanda infinita que enfrentas, creo que todas estas cosas se racionalizarán con el tiempo", dijo Arora. Sugirió que el aumento de la eficiencia en los modelos subyacentes eventualmente aliviaría la presión sobre el gasto corporativo en IA.
Sus preocupaciones lo colocan en compañía de un círculo cada vez más amplio de líderes corporativos que se han vuelto vocales sobre lo que ven como precios de modelos prohibitivos: costos lo suficientemente altos, en su opinión, como para evitar que la IA pase de pilotos a un uso genuino a nivel empresarial. El CEO de Palantir $PLTR Technologies, Alex Karp hizo un ruido similar la semana pasada, atacando el enfoque por token en el que confían tanto Anthropic como OpenAI y señalando los modelos de peso abierto como un camino más viable para los clientes empresariales. "Algo ha salido completamente mal", le dijo a CNBC, mientras señalaba que no estaba señalando a ningún proveedor en particular.
Los números detrás de la frustración son sorprendentes y reflejan una paradoja más amplia en la IA empresarial: The Next Web informa que las tarifas por token han caído un 98 %, sin embargo, el gasto total en IA empresarial se ha triplicado en el mismo período, porque las aplicaciones agénticas encadenan llamadas de modelos de maneras que multiplican el consumo mucho más rápido de lo que caen los precios unitarios.
La tensión ya está cambiando el comportamiento corporativo. Empresas como Uber $UBER y Microsoft $MSFT han limitado o restringido el acceso de los empleados a herramientas de codificación de IA costosas después de que los presupuestos superaran las proyecciones. Algunas empresas se han movido hacia modelos de peso abierto más baratos, incluidas alternativas chinas que están cerrando la brecha con los laboratorios estadounidenses.
Nada de esta fricción ha frenado la expansión más amplia. SpaceX recurrió a los mercados de deuda por $25 mil millones el mes pasado, y Amazon $AMZN siguió esta semana con una emisión de bonos de $25 mil millones propia, con ambos movimientos vinculados a las crecientes demandas de capital de la infraestructura de IA.