- Brian Armstrong espera que el 80% de las cargas de trabajo de IA se trasladen a modelos que sean un 99% más baratos.
- Shaughnessy, cofundador de Delphi, argumentó que muchas suscripciones a IA están fuertemente subvencionadas.
- Coinbase ha mantenido los costes de la IA prácticamente estables al encaminar los prompts a modelos de menor coste.
El CEO de Coinbase, Brian Armstrong, cree que la mayoría de las cargas de trabajo de IA pronto funcionarán con modelos que son mucho más baratos que los sistemas líderes actuales.
En respuesta a una discusión sobre el aumento de los costes de las APIs de IA, Armstrong afirmó que la demanda de inteligencia de IA es prácticamente ilimitada, pero que la economía del sector está cambiando rápidamente. Espera que aproximadamente el 80% de las cargas de trabajo de IA se trasladen a modelos que sean un 99% más baratos en los próximos 12 a 18 meses.
Según Armstrong, solo alrededor del 20% de las cargas de trabajo continuarán utilizando los modelos más nuevos y potentes. Esos sistemas seguirán siendo necesarios para la investigación avanzada, el descubrimiento científico y los agentes de IA de alto nivel, donde el máximo rendimiento importa más que el coste.
Su opinión es que la IA sigue un camino similar al hardware informático. La mayoría de los usuarios no compran PCs gaming de gama alta ni estaciones de trabajo premium. Compran productos que ofrecen suficiente rendimiento a un precio más bajo. Armstrong espera que el mismo patrón surja en la IA.
Los modelos de código abierto están cambiando el mercado
El debate comenzó después de que Tommy Shaughnessy , cofundador de Delphi Digital, expusiera lo que considera un riesgo importante para las empresas de IA.
Shaughnessy argumentó que muchas suscripciones a IA están fuertemente subvencionadas. Las empresas suelen empezar con planes mensuales fijos, pero finalmente pasan a servicios basados en API, donde los costes están directamente ligados al uso.
A medida que crece la adopción de la IA, las empresas pueden consumir mucha más potencia de cálculo de la esperada, lo que provoca un aumento rápido de los costes. Al mismo tiempo, las empresas ahora tienen acceso a un número creciente de alternativas de código abierto.
Shaughnessy señaló ejemplos en los que los modelos de código abierto pueden acercarse al rendimiento de sistemas premium por una fracción del coste.
Señaló que DeepSeek V4 rinde cerca del modelo Opus de Anthropic en benchmarks de ingeniería de software, aunque cuesta aproximadamente una trigésima parte del coste. Algunos modelos abiertos de menor coste pueden estar cerca de una centésima parte del precio.
El auge de proveedores como OpenRouter, Venice, Baseten y Together ha dado a las empresas nuevas formas de acceder a estos modelos, manteniendo al tiempo los requisitos de privacidad y cumplimiento.
Esta creciente competencia podría dificultar que los grandes laboratorios de IA suban los precios incluso mientras continúan gastando mucho en GPUs, entrenamiento de modelos e infraestructuras.
Coinbase ya está redirigiendo cargas de trabajo a modelos más baratos
Armstrong afirmó que Coinbase se está adaptando activamente a esta tendencia. La empresa redirige muchas indicaciones de IA a modelos de menor coste cuando no son necesarios sistemas premium. Como resultado, Coinbase ha logrado mantener los gastos en IA relativamente estables incluso mientras el uso de tokens sigue creciendo exponencialmente.
Cree que la caída de los costes de inferencia y las rápidas mejoras en la IA de código abierto empujarán a más empresas a adoptar este enfoque.
En lugar de pagar tarifas premium por cada tarea, las empresas pueden reservar los modelos más avanzados para trabajos especializados mientras trasladan las operaciones rutinarias a alternativas más económicas.
Armstrong también argumentó que la principal limitación de la industria podría acabar siendo la energía y la capacidad de computación en lugar de la calidad del modelo en sí.
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