El costo de ejecutar modelos de inteligencia artificial ha caído bruscamente en los últimos meses, y Goldman Sachs considera que este descenso representa riesgos estructurales para los gigantes tecnológicos que están gastando cientos de miles de millones de dólares en construir la infraestructura detrás de ella.

En una advertencia publicada en septiembre de 2026, el escritorio Delta One de Goldman Sachs señaló riesgos crecientes para las hiperescaladoras —las operadoras de las vastas redes de nube y centros de datos que sostienen los servicios de IA— ya que el costo de los tokens de uso de modelos de IA colapsa más rápido de lo que puede crecer la demanda. Los tokens son la medida unitaria con la que se factura el uso de los modelos, y el Silicon Data LLM Token Expenditure Index cayó 29% en agosto de 2026, hasta un mínimo récord de $0.97 por millón de tokens —más de 50% por debajo de su pico de mayo de 2026 de alrededor de $2.05.

La presión sobre los precios supera a la demanda

Rich Privorotsky, jefe del escritorio Delta One de Goldman, señaló dos fuerzas convergentes que aplastan el precio por token de la inferencia en la nube: la rápida mejora de los modelos propietarios, que logran hacer más con menos, y la creciente ola de alternativas de código abierto que socavan los precios de las ofertas comerciales.

Goldman señaló un escenario en el que los precios de los tokens caen 30% mientras el uso crece solo 10% —una brecha que erosionaría directamente los ingresos de las inversiones en infraestructura de IA. Según el escritorio, las cifras de agosto sugieren que esa dinámica está en marcha. Esa es la esencia de por qué la advertencia es relevante: los tokens más baratos reducen costos para las empresas y desarrolladores que usan IA, pero para los proveedores dueños de la infraestructura, la contracción de los precios unitarios mina los ingresos necesarios para justificar un gasto de capital tan enorme.

Las empresas atrapadas en esta presión se encuentran entre los nombres más grandes de la tecnología: Meta, Microsoft, Amazon y Alphabet. Las cuatro han comprometido programas de gasto de capital para infraestructura de IA que Goldman describió como sin precedentes en la historia del sector tecnológico.

Los modelos de código abierto intensifican la guerra de precios

Modelos que antes habrían requerido costosas llamadas API a laboratorios de frontera ahora pueden ejecutarse localmente o en instancias de nube más baratas mediante alternativas de pesos abiertos. Cada mejora en la capacidad del código abierto ejerce presión a la baja sobre lo que los proveedores comerciales pueden cobrar.

El Muse Spark 1.3 de Meta fue lanzado recientemente, mientras que el Astra de OpenAI está a la vista. Se espera que ambos intensifiquen la guerra de precios.

El retorno sobre el capital invertido de las hiperescaladoras ya cayó a un mínimo histórico, según el análisis de Goldman. El colapso del precio de los tokens de $2.05 a $0.97 en aproximadamente tres meses es el tipo de movimiento que obliga a recalcular estrategias.

Si las hiperescaladoras logran generar suficiente crecimiento de la demanda para superar la caída de precios podría definir el próximo capítulo del ciclo de inversión en IA, según el informe. Las futuras lecturas del índice de Silicon Data —que mostrarán si el crecimiento del uso puede cerrar la brecha dejada por los precios en descenso— y los efectos competitivos del recién lanzado Muse Spark 1.3 y el anticipated Astra son los indicadores de corto plazo a observar.