Serie · La IA entra en una nueva etapa: entender el próximo ciclo — Episodio 3 de 3

Si los modelos se abaratan… ¿dónde queda el negocio?

Si los modelos terminan pareciéndose cada vez más entre sí, el valor no desaparece: migra. La pregunta ya no es quién construirá el mejor modelo, sino quién construirá el mejor negocio sobre modelos cada vez más baratos.

Lectura: 6 minSerie: Episodio 3 de 3 — cierreAnterior: El fin de la IA de lujo

El modelo deja de ser el producto y pasa a ser una infraestructura.

El valor no se destruye, se desplaza

En el episodio anterior quedó planteado el diagnóstico: OpenAI, Meta, xAI y el resto ya compiten más por precio y eficiencia de tokens que por inteligencia bruta. Es tentador leer eso como una mala noticia para el sector. No lo es. Es lo que ocurre siempre que una tecnología deja de ser exclusiva y empieza a ser abundante: el valor no se evapora, cambia de dirección.

Ocurrió con la electricidad, con internet y con la nube. En ningún caso desaparecieron las fortunas construidas alrededor de esas tecnologías. Lo que cambió fue dónde se construyeron. Nadie hizo una fortuna vendiendo electricidad más “inteligente”; se hicieron construyendo la infraestructura para generarla, transportarla y aplicarla mejor que nadie. Con la IA, la lógica empieza a repetirse.

En los primeros años de internet, muchos creían que el gran negocio era fabricar módems. Dos décadas después, el mayor valor terminó concentrándose en buscadores, comercio electrónico, software y plataformas. La infraestructura siguió siendo indispensable, pero el mercado descubrió nuevas capas donde capturar rentabilidad — capas que en el momento del módem todavía no existían.

Los siete lugares hacia donde migra el valor

Si el modelo en sí se convierte en un commodity —cada vez más barato, más intercambiable, más parecido entre proveedores— la ventaja competitiva se traslada a las capas que rodean al modelo. Siete son las más claras hoy:

Dónde migra el valor cuando el modelo se abarata

Capa	Por qué retiene valor
Chips	Determinan cuánto cuesta correr cada token, en un mercado que ahora compite justamente por costo por token.
Centros de datos	La capacidad física de cómputo es el cuello de botella real detrás de cualquier guerra de precios.
Energía	Cada centro de datos es, antes que nada, un consumidor industrial de electricidad a gran escala.
Aplicaciones verticales	Resuelven un problema específico de un sector; el modelo debajo es intercambiable, la solución no.
Software vertical	Empaqueta el modelo dentro de un flujo de trabajo real, que es lo que las empresas terminan pagando.
Datos propietarios	Son la única entrada que un competidor no puede replicar simplemente bajando su precio.
Agentes especializados	Capturan valor por resultado entregado, no por token consumido, desacoplándose de la guerra de precios del modelo base.

Quién puede capturar el margen en esta nueva etapa

La implicancia para quien piensa esto como inversor es directa: a medida que el margen se comprime en la capa de los modelos, se vuelve más relevante mirar quién controla las capas de abajo —chips, energía, centros de datos— y quién construye las capas de arriba —aplicaciones y agentes que resuelven un problema puntual mejor que nadie—. Ser dueño del modelo más inteligente deja de ser, por sí solo, una ventaja duradera. Ser dueño de la infraestructura o del último tramo hacia el cliente, sí lo es.

Esto no significa que los laboratorios de modelos dejen de tener valor. Significa que el valor que van a capturar de acá en adelante depende cada vez menos de qué tan por delante estén en capacidad, y cada vez más de su costo de producción, su distribución y su capacidad de integrarse en flujos de trabajo reales. Es, otra vez, la lógica de cualquier commodity: gana el que produce más barato y distribuye mejor, no el que produce “mejor” en abstracto.

La historia demuestra que las grandes fortunas rara vez se construyen vendiendo la tecnología más novedosa. Se construyen cuando esa tecnología deja de sorprender y empieza a ser indispensable. Las grandes revoluciones tecnológicas no terminan cuando la tecnología deja de sorprender. Empiezan cuando deja de llamar la atención porque ya está en todas partes — igual que hoy nadie piensa en la electricidad antes de encender una luz.

Mariano Dragani

En esta serie

EP.1 La adopción más rápida de la historia… ¿o solo una ilusión?

EP.2 El fin de la IA de lujo

EP.3 Si los modelos se abaratan… ¿dónde queda el negocio?

Este contenido tiene fines exclusivamente educativos e informativos. No constituye recomendación de inversión.