Cuanto más barata es la IA, más compra el mundo: un fenómeno económico de hace 150 años explica por qué

Cuando un precio más bajo genera más demanda

Existe un antiguo experimento mental de la Inglaterra del siglo XIX que de repente resulta muy relevante. El economista británico William Stanley Jevons observó que, cuando las máquinas de vapor se volvieron más eficientes en el consumo de combustible, el consumo de carbón no disminuyó, sino que aumentó. La eficiencia hizo que la tecnología estuviera al alcance de más personas, en más contextos, y el consumo total de recursos se disparó.

El mismo patrón se está desarrollando ahora en la economía de la IA, según informa The Decoder con datos de las firmas de análisis Ornn y Silicon Data, así como de Bloomberg. El coste por unidad de cálculo para la IA baja de forma constante. Sin embargo, los precios de alquiler de los procesadores gráficos H100 de Nvidia, el estándar de facto de la industria para los cálculos de IA, se mantienen estables o incluso suben. Lo que debería ser señal de una menor relevancia es, en cambio, una prueba de una demanda creciente.

Esta es la paradoja de Jevons en la práctica, y precisamente el escenario que espera el fundador y consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang.

¿Qué impulsa el volumen al alza?

La respuesta reside en gran medida en los agentes de IA: sistemas autónomos que realizan tareas por sí solos, sin que una persona tenga que aprobar cada paso. La firma de capital riesgo Andreessen Horowitz señala esto como un factor central: cuando el cálculo se abarata, se abren puertas a aplicaciones que antes eran económicamente imposibles de construir. Flujos de trabajo automatizados, agentes que se comunican entre sí, sistemas que analizan y actúan las veinticuatro horas del día.

Aquí hay un detalle importante que es fácil pasar por alto: un agente de IA consume capacidad de cálculo a un ritmo que supera con creces lo que hace un usuario humano. Una persona que hace una pregunta a un chatbot genera un impulso de cálculo. Un agente que planifica, actúa, evalúa y ajusta su comportamiento de forma independiente durante horas genera una corriente de ellos. La demanda real puede, por tanto, ser difícil de estimar y, potencialmente, estar subestimada.

Esto implica que cada punto porcentual de reducción de precios en el cálculo de IA no se compensa con una reducción equivalente en los pedidos de hardware, sino con un aumento desproporcionadamente grande en el volumen de uso.

Un modelo de negocio construido para esto

Para Nvidia, este es el escenario en torno al cual ha construido su posición. Los procesadores gráficos son inversiones de capital intensivo: los compran los proveedores de nube y los operadores de centros de datos, que después revenden el tiempo de cálculo. Si el precio del cálculo baja pero la demanda de tiempo de cálculo crece aún más rápido, los operadores necesitan más procesadores, no menos.

Es una espiral autorreforzada: menor precio → más aplicaciones → más volumen → más hardware. Y Nvidia se sitúa en el centro de esa espiral, con una cuota de mercado dominante y un ecosistema —la plataforma CUDA— que los competidores han tenido muchas dificultades para desafiar seriamente durante mucho tiempo.

Sin embargo, el sistema descansa sobre una suposición que The Decoder se encarga de señalar: que el uso de la IA debe crecer de verdad con la rapidez suficiente para compensar la caída de los precios unitarios. Si el crecimiento se estanca, si el mercado alcanza un punto de saturación, la espiral se rompe. Entonces la presión sobre los precios puede convertirse en exactamente lo que dice la lógica intuitiva: un problema.

Una IA más barata es una buena noticia, pero no sencilla

Como desarrollador de sistemas, veo una clara oportunidad en este patrón. Los menores costes de cálculo democratizan la IA. Permiten que actores más pequeños —empresas emergentes, sector público, instituciones de investigación— empiecen a construir cosas que hace un año eran demasiado caras ni siquiera para prototipar. Es realmente transformador.

Al mismo tiempo, es importante estar atentos a lo que el aumento del volumen significa realmente para el consumo energético, la carga sobre la infraestructura y la sostenibilidad a largo plazo. Una espiral de Jevons es un poderoso motor de crecimiento. Pero también es un motor que consume mucha electricidad.