John Zito, de Apollo, interviniendo en la Morgan Stanley US Financials Conference, sostuvo que las m\u00e9tricas basadas en tokens valoran mal la econom\u00eda de la inteligencia artificial al medir el \u201cthroughput\u201d en lugar del valor de negocio. Su lectura replantea los tokens como subproductos y no como indicadores de productividad, desplazando el foco hacia el coste por unidad de \u00abinteligencia \u00fatil\u00bb. Con esa base, el precio de la IA se describe como descendente, aunque el relato dominante siga girando en torno al recuento de tokens.<\/p>\n
Un menor coste unitario, sin embargo, no se traduce autom\u00e1ticamente en menor gasto: el fuerte aumento del uso puede seguir elevando la factura total y llevar a los directores financieros (CFO) a reforzar la gobernanza. Las empresas est\u00e1n dejando atr\u00e1s la fase de \u201cbuf\u00e9 libre\u201d para pasar a l\u00edmites, alertas, enrutamiento de modelos y controles de costes m\u00e1s estrictos. Es probable que se mantenga la tarificaci\u00f3n \u201cpremium\u201d para los modelos de frontera cuando el ROI sea claro, mientras que las tareas de menor valor migrar\u00e1n a opciones m\u00e1s baratas. La tesis amplia de inversi\u00f3n en IA puede continuar, pero los m\u00faltiplos de valoraci\u00f3n quedar\u00e1n bajo escrutinio a medida que el mercado separe el apalancamiento real de la inteligencia de las ganancias impulsadas por un consumo de c\u00f3mputo sin control.<\/p>\n
Observamos que el mercado empieza a entender que la historia de la IA est\u00e1 pasando de una narrativa simple de crecimiento a otra de eficiencia. Se est\u00e1 cuestionando la idea de que el gasto en IA sea un tren sin frenos, ya que las corporaciones se centran ahora en el retorno de la inversi\u00f3n de ese desembolso. Esto implica que la compra indiscriminada de todo lo relacionado con la IA probablemente llega a su fin.<\/p>\n
Este cambio ya se refleja en los datos. En las publicaciones de resultados del 1T de 2026 de los principales proveedores de nube se indic\u00f3 que, aunque el consumo total de IA aumenta, el crecimiento de las API m\u00e1s caras de modelos de frontera se ha desacelerado del 60% al 45% interanual. Mientras tanto, el uso de modelos m\u00e1s peque\u00f1os y de c\u00f3digo abierto en sus plataformas se ha m\u00e1s que triplicado, lo que confirma que los clientes est\u00e1n buscando activamente alternativas m\u00e1s baratas para tareas menos cr\u00edticas.<\/p>\n
Para nosotros, esto apunta a un aumento significativo de la volatilidad en los grandes actores de infraestructura de IA. Los resultados de julio de 2026 de un nombre como NVIDIA ser\u00e1n una prueba clave, y creemos que los mercados de opciones est\u00e1n infravalorando el riesgo de una revisi\u00f3n de gu\u00edas derivada de este impulso corporativo hacia la eficiencia. Comprar *straddles* o *strangles* de cara a ese informe podr\u00eda ser una forma prudente de posicionarse ante la posibilidad de un gran movimiento de precio en cualquier direcci\u00f3n.<\/p>\n
Ya hemos visto este patr\u00f3n antes, especialmente a comienzos de los 2000, cuando el mercado pas\u00f3 de valorar los \u201ceyeballs\u201d a valorar los beneficios reales. El coste por unidad \u00fatil de inteligencia se est\u00e1 desplomando, una tendencia similar a la ley de Moore, pero el mercado sigue premiando a las compa\u00f1\u00edas por el volumen bruto de c\u00f3mputo que venden. Un an\u00e1lisis reciente muestra que el coste de una consulta compleja de programaci\u00f3n ha ca\u00eddo m\u00e1s de un 90% en los \u00faltimos 18 meses, un potente viento deflacionista en contra para las empresas que venden potencia de proceso \u201cen crudo\u201d con prima.<\/p>\n
Esta situaci\u00f3n crea oportunidades claras para operaciones por pares (*pair trades*). Estamos considerando tomar posiciones largas en compa\u00f1\u00edas que suministran las \u201cpicas y palas\u201d de la gesti\u00f3n de costes y la eficiencia en IA, mientras abrimos posiciones cortas en proveedores \u201cpure play\u201d de c\u00f3mputo cuyos m\u00faltiplos no reflejan la compresi\u00f3n de m\u00e1rgenes que se avecina. Por ejemplo, que una empresa como ServiceNow anunciara el mes pasado una nueva plataforma de control de costes de IA es precisamente el tipo de nombre que se beneficia de esta nueva fase de escrutinio corporativo.<\/p>\n
El mercado en general parece complaciente, con el VIX cerca de un m\u00ednimo de 14 pese a estos cambios fundamentales bajo la superficie. Esto sugiere que las estrategias de cobertura son relativamente baratas en estos momentos. Creemos que comprar opciones put sobre cestas de compa\u00f1\u00edas de software de IA que suben con fuerza y que simplemente integran modelos caros de terceros es una forma eficiente en costes de posicionarse ante la pr\u00f3xima \u201cauditor\u00eda\u201d de los m\u00faltiplos de la IA.<\/p>\n\n\n