Microsoft anunció recientemente importantes cambios en los precios de GitHub Copilot , cambios tan drásticos que un usuario de Reddit dijo que su empresa ha empezado a llamarlo el Tokenpocalipsis .

Kirsten Korosec, Sean O’Kane y yo hablamos sobre lo que estos cambios podrían significar para el ecosistema de la IA en general. Después de todo, a medida que Anthropic y otras grandes empresas de IA planean salir a bolsa, lo que genera preguntas incómodas sobre la rentabilidad , es probable que veamos aumentos de precios similares para otros productos de IA y más restricciones de uso a medida que las empresas intentan mantener los costos bajo control.

“¿Podrán estos laboratorios de IA reducir ese coste y hacer avanzar la tecnología lo suficiente como para que finalmente se ajuste al nivel de gasto de los clientes?”, se preguntó Sean.

Mientras tanto, Kirsten sugirió que esto también refleja “la rapidez con la que evolucionan las cosas”. En tan solo unos meses, las empresas se obsesionaron con la estrategia de “tokenmaxing” y luego la rechazaron debido a sus altos costos. Así pues, mientras las empresas de IA preparan sus solicitudes de salida a bolsa, preguntó: “¿Cómo se pueden siquiera incluir estos riesgos en el presupuesto, si están evolucionando ante nuestros ojos?”.

Sigue leyendo para ver un adelanto de nuestra conversación, editada para mayor brevedad y claridad.

Anthony Ha: Cuando estábamos planeando esto, Sean, lo llamaste el Tokenpocalipsis. Y quiero saber más sobre lo que piensas al respecto, pero hubo un ejemplo de Microsoft decidiendo con GitHub Copilot que van a empezar a cobrar más por token [en lugar de una tarifa plana].

Todo este ecosistema está fuertemente subvencionado por el dinero de los inversores. Por eso, lo que parece gratuito es, en realidad, increíblemente caro. Y ahora llegaremos a un punto en el que gran parte de ese coste se trasladará al consumidor final. ¿Cómo va a cambiar esto el comportamiento?. No creo que lo sepamos, pero sin duda habrá muchas dificultades.

Sean O’Kane: Es decir, ¿cuántos factores de riesgo relacionados con los tokens creemos que habrá en el formulario S-1 de Anthropic?. Esta es una pregunta importante. Es algo que he mencionado mucho en este programa y parece que seguimos encontrándonos con ello, mientras que Uber ha completado todo el arco argumental en el lapso de un mes y medio diciendo: «Vaya, nos hemos gastado nuestro presupuesto en esto mucho más rápido de lo que pensábamos este año». Y luego, «Oh, tal vez esto vaya a ser demasiado caro, necesitamos poner límites y necesitamos limitar el uso de la gente dentro de la empresa».

Eso es un poco preocupante. Imagínese si eso sucediera tan rápido en una empresa como Uber, que usa mucho esta tecnología, y la pregunta sería: ¿Podrán estos laboratorios de IA reducir ese costo y hacer avanzar la tecnología lo suficiente como para que finalmente se ajuste al nivel de gasto de los clientes?.

Es curioso pensar que, al principio, no creo que hubiera ninguna estrategia detrás del precio de 20 dólares al mes [por ChatGPT Plus] cuando ChatGPT se lanzó originalmente. Simplemente fue algo así como: «Vamos a poner un precio al azar». Y desde entonces, todos hemos estado lidiando con eso. Es evidente que la gente paga más por los modelos más avanzados, pero ni siquiera eso alcanza para cubrir el costo real. Así que esa es, sin duda, la pregunta más importante.

Kirsten: Todo esto, para mí, ilustra la rapidez con la que cambian las cosas. Es decir, si lo piensas bien, todo el tema de la fijación de precios por tokens se ha convertido en algo común, alcanzó su punto álgido y ahora se ve con malos ojos, en tan solo seis meses. La magnitud de esto, todo el mecanismo de precios, como bien dices, se implementó antes de que los modelos de negocio en torno a los laboratorios de IA estuvieran realmente definidos y consolidados.

Y al mismo tiempo, el gobierno intenta ponerse al día. Esta semana, el presidente Trump firmó una orden ejecutiva —una versión limitada, pero diseñada para darle al gobierno la oportunidad de revisar potentes modelos de IA—. Todo esto sucede a un ritmo que creo no haber visto nunca.

Por eso tengo tantas ganas de ver algunas de estas declaraciones de registro S-1 para la salida a bolsa, debido a los factores de riesgo. ¿Cómo se pueden siquiera incluir estos riesgos, si están evolucionando ante nuestros ojos, día a día?.

Anthony: Uber es un ejemplo interesante, Sean, porque mencionaste su inversión en IA, pero también ha surgido en el debate sobre IA porque a veces, quienes creen que existe una burbuja, mencionan lo poco rentables que son estas herramientas y estas empresas, y entonces se menciona a Uber como respuesta. Se hablaba de lo poco rentable que era Uber, pero con el tiempo se logra escalar y se cierra esa brecha.

Y creo que es cierto. Pero además, para que Uber lograra eso, tuvo que transformarse como empresa en muchos sentidos. Lo que Uber era al principio y lo que es ahora, todas las diferentes áreas de negocio en las que ha tenido que expandirse, las distintas formas en que clientes y conductores se han visto presionados, todo eso era necesario para llegar al punto en que pudiera ser una empresa rentable.

Y creo que muchas de estas empresas de IA tendrán que experimentar transformaciones similares si quieren sobrevivir.

Sean: ¿Hay alguna manera de que estos laboratorios puedan exprimir hasta el último centavo, como Uber ha exprimido a los conductores a lo largo de los años?. ¿Existe algún margen de maniobra que les permita hacerlo?. No lo sé.

Esto parece implicar costos más difíciles y directos en muchos sentidos, así que será interesante.