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La inteligencia artificial se abarata y se encarece a la vez.
El 31 de octubre de 2026, la firma de capital riesgo a16z publicó una serie de gráficos semanales que condensan una contradicción cada vez más visible. El precio promedio por token cayó un 67% desde mayo de 2026, pero el gasto total en tokens creció entre un 122% y un 160% en ese mismo periodo.
No es una paradoja matemática, sino un cambio de escala. Cuando cada unidad cuesta menos, la tentación es usar muchas más, y ahí entran en juego los agentes de IA, que ya consumen casi cinco veces más tokens que los usuarios humanos.
Los agentes multiplicaron la factura cuando el token empezó a costar menos
Desde febrero de 2026, el uso de agentes de IA aumentó aproximadamente 14 veces. Esa subida ayuda a explicar por qué bajar el precio por token no ha contenido la factura, sino que la ha empujado en dirección contraria, una tensión que ya aparecía en el coste real de los agentes.
Un usuario humano suele lanzar una petición y esperar respuesta. Un agente, en cambio, encadena pasos, rehace contexto y repite consultas hasta completar una tarea, de modo que el volumen de tokens deja de crecer en línea recta y empieza a parecerse más a una escalada.
Una parte significativa del gasto total en tokens sale de un grupo reducido de usuarios intensivos. Eso significa que el mercado no solo crece porque haya más personas usando IA, sino porque una fracción pequeña concentra una parte desproporcionada del consumo.
El negocio también aprieta por abajo con el coste del hardware
Mientras el software abarata cada token, la infraestructura va en la dirección opuesta. Las tarifas de alquiler de las GPU Nvidia B300 subieron un 106% desde mediados de julio de 2026 y las de las Nvidia B200 aumentaron un 66% en ese mismo intervalo.
Ahí aparece una medida menos conocida fuera de la industria, pero decisiva para entender el negocio. La diferencia entre el precio del servicio de inferencia y el coste del hardware recibe el nombre de rack spread.
Si ese margen se estrecha, vender inferencia deja menos espacio incluso cuando la demanda sube. Y si al mismo tiempo los agentes disparan el consumo, la presión recae tanto sobre la factura del cliente como sobre la rentabilidad de quien alquila capacidad de cómputo.
La abundancia de uso no reparte el mercado de forma pareja
No todos los usuarios pesan lo mismo en esta historia. La concentración del gasto en pocos clientes intensivos sugiere que una parte del mercado funciona menos como un servicio masivo y más como una carrera por exprimir al máximo la infraestructura disponible.
Esa concentración convive con otro fenómeno incómodo para el relato del abaratamiento. Aunque el token medio cuesta menos, la factura de los flujos con agentes puede crecer cuando una tarea exige más pasos, más contexto y más llamadas sucesivas.
Al final, la fotografía que dejan los gráficos de a16z tiene algo de recordatorio terrenal. Bajar un 67% el precio promedio por token no ha abaratado el sistema en conjunto cuando el uso de agentes se multiplica por 14, consumen casi cinco veces más que una persona y, además, alquilar una Nvidia B300 cuesta ya un 106% más que a mediados de julio de 2026.