Los precios de los modelos de IA han caído aproximadamente lo mismo en tres años que los precios de las computadoras personales en 15, según datos de Goldman Sachs destacados en un análisis reciente de la firma de capital de riesgo a16z. La comparación sugiere que la industria de la IA está comprimiendo una generación de deflación tecnológica en un solo ciclo de producto, un ritmo de caída de precios que pocos sectores de la tecnología han igualado.

Las cifras detrás del colapso

El análisis de a16z sigue los precios de los grandes modelos de lenguaje contra un índice de referencia fijado en 100 en marzo de 2023. Para septiembre de 2026, el índice había caído a aproximadamente 5, una disminución de alrededor del 95% en tres años y medio. Dicho de otro modo, un servicio que costaba un dólar al inicio del período hoy cuesta unos cinco centavos.

El referente utilizado para la comparación es el índice de precios de gastos de consumo personal (PCE) para computadoras. Según el análisis, los precios de las computadoras necesitaron unos 15 años para caer en una magnitud similar, una disminución que se produjo durante la ola de inversión en tecnologías de la información y la comunicación (TIC) que comenzó en los años 80. Ese período de referencia es relevante: abarca la etapa en la que la computación pasó de ser equipo empresarial especializado a llegar a oficinas y hogares del gran público.

El análisis atribuye la velocidad de la caída de precios de la IA a tres fuerzas: la intensa competencia entre los desarrolladores de modelos, la creciente eficiencia de los modelos propietarios y la llegada de alternativas open-source más baratas.

Los precios de los tokens cuentan la misma historia, solo que más fuerte

Otro indicador apunta en la misma dirección. El Silicon Data LLM Token Expenditure Index mide cuánto gastan los compradores por millón de tokens. En agosto de 2026, el índice marcó un mínimo histórico de $0.97 por millón de tokens, una caída del 29% respecto a julio. La lectura también dejó el índice más de 50% por debajo de su pico de aproximadamente $2.05, registrado en mayo de 2026. Como el indicador sigue el gasto efectivo y no las tarifas cotizadas, refleja lo que los compradores realmente pagan en la práctica.

Lo que la IA más barata significa para las empresas que la construyen

El riesgo de sobrecapacidad recae con mayor fuerza en los mayores gastadores. Meta, Microsoft, Amazon y Alphabet corren para ajustarse mientras la economía de la IA cambia bajo sus pies.

La advertencia de Goldman se resume así: si la oferta de cómputo supera la demanda, los márgenes podrían verse presionados. La sostenibilidad de esas inversiones en infraestructura podría enfrentar preguntas reales a menos que la demanda alcance a la oferta. Esa brecha entre oferta y demanda es la variable a observar a medida que se despliegan los planes de capacidad y llegan las lecturas mensuales de precios.

Para los compradores de servicios de IA, la tendencia ha sido casi enteramente favorable. Costos que habrían parecido absurdamente bajos en marzo de 2023 hoy son estándar, y el índice de Silicon Data sugiere que la caída aún no se ha detenido.