La IA envejece más deprisa
Los nuevos datos de Vercel muestran que los modelos de inteligencia artificial quedan obsoletos a una velocidad récord. Las versiones se suceden y las empresas que gastan millones en tokens se enfrentan a una pregunta incómoda: ¿qué hacer con la capacidad de cálculo ya pagada si el modelo se ha convertido en noticia de ayer?
Un token es un pequeño fragmento de texto o datos que procesa el modelo y por el que normalmente se cobra. Según el AI Gateway Production Index de Vercel, una proporción cada vez mayor del gasto se destina a modelos lanzados en los últimos tres meses. Mientras tanto, el precio medio del token baja: en septiembre cayó un 23,2%, por tercer mes consecutivo.
En el precio influyen varios factores, pero destaca sobre todo el auge de los modelos abiertos con pesos disponibles. A diferencia de los sistemas cerrados, que funcionan como «cajas negras», estos modelos se pueden adaptar, alojar en servidores propios o ejecutar en una nube barata. Para las empresas, esto significa que pueden sustituir un modelo cerrado caro por una alternativa más económica y suficientemente potente.
En el índice de septiembre, los modelos abiertos representaron el 56% del volumen total de tokens, pero solo el 14% del gasto. A modo de comparación: en abril de 2026 su cuota era del 13%, y en diciembre de 2025 apenas alcanzaba el 10% del uso de tokens. En otras palabras, el segmento abierto no está creciendo poco a poco: es como si por fin alguien hubiera explicado a las empresas que no hace falta pagar de más.
Entre los ejemplos destacados por Vercel figuran Meta Llama 4 y Jev, de TypeSafe AI. Jev tiene un coste por token muy bajo y trabaja principalmente con datos, no con entradas de diálogo convencionales. Vercel la considera el modelo cuya adopción ha sido más rápida desde el lanzamiento del AI Gateway Production Index.
También cambia el equilibrio entre sistemas concretos. Fable 5, el modelo más potente de Anthropic, ha cedido terreno en uso frente a Opus 5, de la misma empresa, y Astra, de OpenAI. También ejercen presión proyectos más recientes, como Jev.
El rápido desarrollo de la IA mejora los resultados en el trabajo y en otras tareas prácticas, pero genera un nuevo riesgo financiero. Si una empresa compra por adelantado tokens vinculados a un modelo antiguo concreto, su valor puede desplomarse en cuanto sale una versión nueva.
Así, el mercado de la IA plantea la gran disputa del sector: los avances se aceleran tanto que los compromisos a largo plazo con modelos concretos se convierten en un problema. Hoy una empresa elige el sistema más avanzado y mañana puede descubrir que ha pagado un billete digital para un tren que ya se ha marchado.
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El artículo analiza los datos de Vercel sobre la rápida renovación de los modelos de inteligencia artificial y los cambios en su uso. La conclusión principal es que las empresas destinan cada vez más tokens —pequeñas unidades de texto o datos cuyo procesamiento se cobra— a modelos lanzados en los últimos tres meses. Esto significa que el ciclo de vida de los sistemas de IA se acorta y que las compras de tokens a largo plazo para modelos concretos entrañan riesgos.
En septiembre, el coste medio del token bajó un 23,2%. Fue el tercer descenso mensual consecutivo. Uno de los factores clave es la expansión de los modelos abiertos con pesos disponibles. Se pueden adaptar, alojar en servidores propios o ejecutar en entornos de nube económicos. En cambio, los modelos cerrados ofrecen acceso a un servicio listo para usar, sin posibilidad de modificar libremente sus parámetros internos.
Los modelos abiertos han reforzado notablemente su posición. En septiembre de 2026 representaron el 56% del volumen total de tokens utilizados, pero solo el 14% del gasto. En abril su cuota era del 13%, y en diciembre de 2025, del 10%. Esto refleja tanto el auge del enfoque abierto como su menor coste medio.
Entre los ejemplos se citan Meta Llama 4 y Jev, de TypeSafe AI. Jev destaca por el bajo precio de sus tokens y se orienta sobre todo al trabajo con datos, no a las consultas de diálogo habituales. Vercel calificó a Jev como el modelo de adopción más rápida desde que se lanzó el AI Gateway Production Index.
También está cambiando la competencia entre sistemas concretos. Fable 5, el modelo más potente de Anthropic, ha cedido en uso frente a Opus 5, también de Anthropic, y Astra, de OpenAI. Empresas y modelos más recientes, como Jev, añaden presión.
Las consecuencias para las empresas son dobles. Los sistemas más modernos pueden aumentar la productividad y mejorar la calidad de las tareas prácticas, pero la rápida aparición de nuevas versiones devalúa los compromisos asociados a modelos antiguos. Si una empresa compra por adelantado tokens aplicables solo al sistema anterior, corre el riesgo de pagar por un recurso que pronto perderá utilidad práctica.
Así, la aceleración del desarrollo de la IA se convierte tanto en una ventaja tecnológica como en un problema financiero. El sector debe decidir cómo cerrar acuerdos a largo plazo y planificar presupuestos si los modelos quedan obsoletos más deprisa de lo que las organizaciones pueden revisar sus estrategias.
