La inteligencia artificial reduce sus costos a un ritmo histórico sin precedentes y supera a cualquier otra innovación
El ecosistema tecnológico global experimenta una transformación económica sin parangón. De acuerdo con las recientes mediciones de Epoch AI, el precio necesario para conseguir un rendimiento informático avanzado en el sector de la inteligencia artificial ha disminuido aproximadamente un 47% cada trimestre desde el inicio de 2023. Este ritmo de abaratamiento supera de manera contundente el comportamiento histórico de cualquier otra innovación disruptiva analizada hasta la fecha.
Una dinámica de precios que pulveriza los récords de otras industrias
Para dimensionar el fenómeno, los analistas explican que esta bajada de costos equivale a una contracción de los precios de unas 13 veces al año. Al comparar esta métrica con los precedentes tecnológicos de las últimas décadas, la inteligencia artificial avanza a una velocidad cuatro veces superior a la de la descodificación del ADN, multiplica por seis el abaratamiento histórico del cómputo tradicional y supera por un factor de 18 veces la evolución en la reducción de costos de las baterías de litio.
Estas conclusiones forman parte de un análisis exhaustivo elaborado por Adrian Cox junto a Azeem Azhar, creador de Exponential View, comisionado para el Deutsche Bank Research Institute. El reporte examina las rutas críticas hacia la materialización de la inteligencia artificial general y la superinteligencia, evaluando además el impacto financiero y estratégico para corporaciones, mercados e inversores globales.
El gran dilema: ¿puede sostenerse semejante ritmo de abaratamiento?
La vertiginosa caída en los costos de procesamiento abre un interrogante fundamental sobre la viabilidad a largo plazo de esta tendencia económica. En los últimos treinta y seis meses, el volumen de capital desplegado ha roto todos los paradigmas conocidos, superando con creces la magnitud financiera de las mayores obras de infraestructura y megaproyectos del siglo pasado.
Las proyecciones incorporadas en el estudio señalan que los principales gigantes tecnológicos dedicados a la computación en nube en Estados Unidos y China —conocidos comúnmente como hiperescaladores—, combinados con las plataformas especializadas de infraestructura de nube para modelos avanzados o neoclouds, acumularán inversiones cercanas a US$1 billón en gastos de capital destinados a la inteligencia artificial durante 2026. Esta cifra duplica los registros del ejercicio anterior y se anticipa que continuará escalando exponencialmente en los sucesivos periodos.
El rendimiento empresarial frente al desafío de la financiación
Para respaldar semejantes desembolsos y justificar los incrementos presupuestarios en capacidad de cálculo, las organizaciones corporativas exigen retornos operativos tangibles. Entre las prioridades que detalla el documento destacan la optimización radical en la productividad del personal, la simplificación de flujos operativos y el lanzamiento comercial de líneas de productos y servicios completamente inéditas.
Las inversiones en Capex de las hyperscalers aumentarán 50% en 2027, según Goldman Sachs.
Proyectan que las 5 principales hyperscalers ($MSFT $META $GOOGL $AMZN y $ORCL) pasaran de destinar
USD 800B en gastos de infraestructura para IA este año saltando a USD 1.2T en 2027 y USD… pic.twitter.com/C2CRN2klFZ— Damian Brik (@eldaminato) September 25, 2026
Esta presión por demostrar rentabilidad económica se cruza directamente con los retos técnicos y operativos que todavía persisten en la carrera por alcanzar la inteligencia artificial general. En este escenario complejo, los expertos concluyen que la disponibilidad de financiación se perfila como el factor determinante que marcará los límites y el ritmo del progreso tecnológico en los próximos años.
