Google ha limitado el acceso de Meta a sus modelos Gemini después de que la demanda de capacidad de cómputo superara con creces la oferta disponible, según ha trascendido en medios internacionales. La restricción, comunicada en marzo y aún vigente, afecta también a otros clientes de la nube, pero el caso de Meta —uno de los mayores consumidores empresariales de inteligencia artificial del mundo— revela la magnitud de un cuello de botella que está redefiniendo las estrategias de inversión en el sector. La práctica conocida como tokenmaxxing, que alentaba a los equipos a maximizar el uso de tokens como indicador de productividad, ha quedado abruptamente obsoleta.

El mecanismo que subyace a este freno es un desequilibrio extremo entre una demanda explosiva y una oferta de hardware que no logra seguir el ritmo. Los ingenieros de Meta llegaron a consumir 60 billones de tokens en treinta días, con un costo estimado de 900 millones de dólares, mientras que Uber agotó en cuatro meses todo su presupuesto anual de IA. La capacidad de memoria de alto ancho de banda está prácticamente agotada entre los principales fabricantes de chips de Corea del Sur, y el precio de alquiler de las unidades de procesamiento gráfico H100 de Nvidia ha subido un 30 % desde noviembre. A ello se suma el fin del subsidio implícito: los proveedores de modelos han migrado de tarifas planas a precios basados en el consumo, lo que dispara los costos reales.

El impacto se extiende por todas las geografías. Una encuesta realizada en Australia muestra que una de cada tres organizaciones excedió su presupuesto de IA el último ejercicio y un 32 % ha paralizado o cancelado despliegues por considerarlos injustificables. En Estados Unidos, Amazon y Meta eliminaron las clasificaciones internas de uso de tokens, mientras que el consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, calificó de “profundamente alarmante” que un desarrollador gastara menos de 250.000 dólares en tokens. A su vez, Google Cloud vio duplicarse su cartera de pedidos por las propias limitaciones de cómputo, pese a ingresar 20.000 millones de dólares en el primer trimestre.

Desde la óptica de los mercados financieros, el banco de inversión Macquarie advierte que la IA no vivirá un estallido único, sino una secuencia de “burbujas rodantes” que irán rotando desde los grandes modelos de lenguaje hacia los facilitadores y las aplicaciones. El Banco de Pagos Internacionales (BIS) ha señalado que el sector exhibe características clásicas de burbuja, con vehículos de inversión cada vez más opacos. Sin embargo, los ingresos anualizados de la IA, cercanos a 175.000 millones de dólares, crecen al triple de velocidad que los de anteriores olas tecnológicas, lo que sugiere que el fenómeno no es puramente especulativo. Pekín añade otra capa de presión: sus sistemas de código abierto, con costos estructuralmente más bajos, están erosionando la ventaja tecnológica estadounidense y apuntan a una rápida comoditización de los modelos y, eventualmente, de los chips.

El siguiente hito a observar es si las empresas logran traducir las inversiones multimillonarias en aumentos tangibles de ingresos o reducciones de costos. Mientras la infraestructura física se expande —con proyectos como el del grupo australiano Firmus en Indonesia, que prevé ingresos de hasta 30.000 millones de dólares en seis años—, la disciplina de gasto ha llegado para quedarse. La rotación del liderazgo bursátil desde los Siete Magníficos hacia índices más amplios sugiere que el mercado ya descuenta una nueva fase, en la que la rentabilidad de la IA deberá demostrarse con hechos y no con tokens.