Cuando OpenAI lanzó ChatGPT a fines de 2022, rápidamente batió récords como el producto tecnológico de más rápido crecimiento en la historia. Los proveedores de modelos de IA como OpenAI, Anthropic y Google utilizaron inicialmente precios planos artificialmente bajos para impulsar la adopción y capturar cuota de mercado, confiando en que podrían quemar capital de inversores para fabricar dependencia y luego monetizar una base de usuarios cautiva. Pero en comparación con las otras plataformas orientadas al consumidor que habían ejecutado este manual desde los años 2000, como Facebook, Uber o Instagram, la IA generativa difiere en dos aspectos críticos.

En primer lugar, cada usuario adicional genera un enorme costo variable por consulta a una escala que ninguna red social alcanzó jamás. En concreto, los chatbots consumen una cantidad ingente de potencia computacional, que depende de electricidad, agua para el enfriamiento de servidores, terrenos para centros de datos y miles de millones de dólares en inversión en hardware. En segundo lugar, a medida que los modelos se vuelven más avanzados, también se vuelven más costosos de ejecutar. En ese sentido, se parecen más a tecnologías de computación en la nube como Amazon Web Services.

Para 2023, la firma de investigación SemiAnalysis estimó que ChatGPT ya costaba aproximadamente 700.000 dólares al día en funcionamiento. Los modelos solo se volvieron más complejos e intensivos en recursos desde entonces. A comienzos de 2026, con entre ochocientos y novecientos millones de usuarios activos semanales y solo treinta y cinco millones de suscriptores de pago, el costo de mantener el acceso global a ChatGPT a esta escala es de alrededor de 17.000 millones de dólares al año, o cerca de 47 millones de dólares al día.

En palabras del profesor de negocios de Harvard Andy Wu, la mayoría de las personas no se da cuenta de lo «ridículamente caro» que es la IA. La mayoría conoce los altos costos fijos, pero no los costos variables de inferencia que se generan cada vez que el modelo produce una imagen. OpenAI espera gastar más de 150.000 millones de dólares solo en costos de inferencia hasta 2030. Mientras la gran mayoría de los usuarios sigue accediendo a la plataforma de forma gratuita, la pregunta es cómo se cerrará eventualmente la brecha entre recursos e ingresos, y quién asumirá los costos.

El problema de realización de la IA

De 2022 a 2025, el sector luchó con un problema de realización. Este término marxista se refiere al momento en el circuito del capital (del dinero a la inversión en capacidad productiva y de vuelta al dinero)........

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