La inteligencia artificial (IA) se abarata un 47% cada trimestre, por lo que es 13 veces más barata cada año. Un interesantísimo estudio elaborado por Epoch AI , un instituto de investigación independiente y sin ánimo de lucro de San Francisco (EEUU), sostiene que desde 2023 el coste necesario para alcanzar un determinado nivel de rendimiento se ha reducido drásticamente y a una velocidad nunca vista en la industria de la tecnología. Esta afirmación parece entrar en conflicto con la sensación que podemos tener los usuarios si contemplamos que los créditos de los planes de pago de OpenAI o Anthropic, entre otras compañías, parecen cundir menos a medida que estos laboratorios van lanzando nuevos modelos de vanguardia. Sin embargo, el abaratamiento que defiende Epoch AI se sostiene al comparar las prestaciones de los modelos de IA cuando alcanzan un determinado nivel de rendimiento.
En la práctica esto significa que llevar a cabo una tarea hoy con un modelo es 13 veces más barato que resolver esa misma tarea utilizando un modelo de hace un año. Esto es posible debido a que algunos modelos son mucho más eficientes que sus predecesores. Según Anthropic , por ejemplo, Opus 5.5 rinde como Fable 5.1 en buena parte de las tareas, pero cuesta menos que Opus 5: 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 por millón de salida. La Ley de Moore aquí no funciona Gordon Moore, cofundador de Intel, ha renegado públicamente en varias ocasiones de que a la observación que hizo en 1965 se le haya atribuido el estatus de ley.
En realidad es una predicción fruto de la observación empírica, y no una ley amparada en un estudio científico minucioso. Aun así, durante muchas décadas su observación se ha erigido como la regla de oro utilizada por la industria de la microelectrónica para prever el ritmo con el que va a desarrollarse a medio y corto plazo. En Xataka 2026 nos ha traído varios prodigios técnicos en componentes de ordenador. También es el año en el que menos usuarios pueden permitírselos La Ley de Moore nos permite percibir que la IA se está abaratando muchísimo más rápido que los chips Lo que Moore percibió hace más de seis décadas fue que el número de transistores de los circuitos integrados se duplicaría cada año , y, a la par, su coste relativo se reduciría drásticamente.
Diez años más tarde enmendó su observación al incrementar el plazo de tiempo necesario para que se lleve a cabo ese desarrollo de la tecnología de integración, colocándolo en 24 meses, y no en un año. Y desde entonces su pronóstico se ha cumplido con una precisión más que razonable. Puede parecer que no tiene sentido comparar la evolución de los semiconductores con la de la IA. No es del todo así.
Esta perspectiva es interesante en la medida en que el desarrollo de la industria de la IA se sostiene en gran parte sobre la mejora de los circuitos integrados utilizados en el entrenamiento y la inferencia de los modelos. En este contexto la Ley de Moore nos permite percibir que la IA se está abaratando muchísimo más rápido que los chips. O cuatro veces más rápido que la secuenciación del ADN. O 18 veces más rápido que las baterías de litio.
En cualquier caso, lo ideal es que nos tomemos las cifras que nos ofrece el estudio como una aproximación más o menos certera, y no como una medición exacta de cuánto se ha abaratado la IA. Epoch AI ha elaborado su informe usando cinco tests de matemáticas, ciencias y juegos de habilidad. No ha comparado simplemente el precio por token de los modelos; ha calculado cuánto hay que gastar para obtener un resultado determinado, teniendo en cuenta también los modelos de razonamiento y el número de tokens que necesitan. Esta estrategia está bien planteada, pero Epoch AI reconoce que los laboratorios pueden optimizar deliberadamente sus modelos para obtener mejores resultados en determinados tests sin que eso implique una mejora equivalente en tareas reales.
Las cifras que hemos manejado en este artículo, las que nos ofrece el estudio, no son tajantes, pero la tendencia que sostienen es sólida. Imagen | Anderseidesvik Más información | Epoch AI En Xataka | Los modelos IA con pesos abiertos están causando un quebradero de cabeza a EEUU. Ahora China quiere controlarlos
