Tu, sí tú!!, estás destruyendo la IA sin ser Terminator.
No estamos destruyendo la IA con una guerra como en Terminator; la estamos consumiendo hasta desgastarla. Cada prompt, cada agente y cada token empuja una infraestructura que aún no alcanza a sostener el nivel de demanda global. En otras palabras, estamos canibalizando la IA.
“Todo el mundo habla del petróleo, pero lo que al mundo le falta son tokens.”
— Ben Pouladian.
Repasemos: la IA lee fragmentos de palabras y esos fragmentos son los tokens. Una consulta simple va de 500 a 1.500 tokens.
Una hora utilizando un agente puede costar entre 50.000 y 500.000 tokens. Y, al mismo tiempo, hay más usuarios y más preguntas haciéndole consultas a la IA. Además, cada vez le damos más trabajo y tareas más sofisticadas.
Al ver estas cifras, lo lógico sería preguntarse: ¿cuánto está costando desarrollar código con inteligencia artificial?
El fundador de la startup Milkie Way, Sudeep Chauhan, documentó detalladamente cómo un error de código destruyó su presupuesto.
El error: programó un script de prueba conectando Cloud Run con la base de datos Firestore de Google Cloud. El código entró en un “bucle infinito” de solicitudes automáticas que se multiplicaron exponencialmente en paralelo.
El costo: al despertar, descubrió que su código había realizado millones de operaciones en pocas horas, generando una factura de 72.000 dólares, a pesar de que originalmente había configurado un presupuesto límite de solo 7 dólares.
Otro caso es el de un programador que, en solo 2,5 horas, gastó casi 15 mil dólares en una sesión de inteligencia artificial.
Frente a esto, algunos modelos están teniendo problemas en su servicio porque no pueden atender toda la demanda que tienen.
Si eres usuario de alguna IA, tal vez has notado el deterioro en las respuestas o en el tiempo que tardan en responder. Incluso algunos modelos dejan de funcionar momentáneamente, como el ya conocido mensaje de ChatGPT: “Ha dejado de pensar”.
Por ejemplo, Claude Code en este último tiempo se ha caído más que otros modelos, y eso se puede observar en su uptime. El estándar en el sector es de 99,99%, lo que equivaldría a estar caído solo unos minutos al mes. Sin embargo, la API de Claude —por donde se conectan los usuarios para trabajar con esta IA— ha tenido períodos con uptime inferiores, acumulando varias horas de interrupciones.
Aquí comienza el problema: las empresas dueñas de estas IA, que tienen dificultades similares de infraestructura y demanda, están tomando medidas que finalmente afectan la experiencia de los usuarios, generando una percepción cada vez más negativa.
Anthropic, dueño de Claude, impuso en marzo límites de tokens en horarios punta. En abril actualizó su lista de precios y había ajustado sus planes de forma que solo quienes pagaran cerca de 100 dólares al mes pudieran desarrollar código de forma intensiva. Rápidamente, por presión de los usuarios, dieron marcha atrás con este esquema.
Sin embargo, si revisas la letra pequeña de sus planes, aparece claramente:
“*Se aplican límites de uso. Los precios y los planes están sujetos a cambios a discreción de Anthropic.”
En foros y blogs de usuarios avanzados se comenta que, aproximadamente desde mediados de febrero, Anthropic habría reducido la cantidad de tokens de respuesta, lo que equivaldría a disminuir el esfuerzo de razonamiento que hace el modelo para entregar respuestas, documentos o código. En otras palabras: Claude estaría “pensando menos”.
Por otra parte, OpenAI canceló su aplicación Sora, que buscaba ser una mezcla entre herramienta de video y red social. Fue un proyecto muy ambicioso presentado en septiembre de 2025 y no alcanzó a vivir un año. El 24 de marzo de este año fue retirado, debido a los altos costos de computación y a que sus ingresos eran mínimos. En pocas palabras: murió, al menos por ahora.
En conclusión, la IA tiene tanta demanda que su infraestructura no da abasto, y se prevé que esta situación no mejore en el corto plazo. Hoy, la diferencia entre una IA y otra no está solo en sus modelos, sino en la capacidad de computación que poseen detrás. Y eso implica enormes costos de energía eléctrica e infraestructura, haciendo que la brecha tecnológica siga aumentando.
Entonces, esto no parece sostenible en el tiempo, y pocos lo hablan.
OpenAI tiene pérdidas estimadas de miles de millones de dólares para 2026, y Anthropic también ha reportado pérdidas multimillonarias en los últimos años.
Si miramos el caso de ChatGPT, solo una pequeña parte de los usuarios paga por el servicio; el resto utiliza la versión gratuita. En la práctica, las empresas están subvencionando gran parte del consumo, pero el dinero no es infinito y ya están comenzando a limitar cuentas, funciones y uso intensivo.
La IA está cambiando y se está volviendo un bien cada vez más escaso debido a nuestra demanda desmedida como usuarios. En pocas palabras, somos parte del problema.
Y veremos en el futuro cómo esto nos afecta, porque todo indica que comenzarán modelos de cobro más agresivos, casi como un taxímetro: quien más paga, obtiene mejores respuestas, mayor razonamiento y más capacidad.
Solo queda esperar y ver cómo se desarrolla este dilema.
En un siguiente post hablaré de cómo hablar en español con la IA puede ser una desventaja.
Un abrazo.
