La burbuja del token: cuando pagar por hablar menos sale rentable

En 30 días, la plantilla de Meta quemó 60,2 billones de tokens de inteligencia artificial. Al precio público de la competencia, esa cifra habría costado unos 900 millones de dólares. Durante meses, gastar así daba estatus: rankings internos, insignias de bronce a esmeralda, directivos aplaudiendo a quien fundía en dos semanas lo que gana un ingeniero en un mes. Hoy esas mismas empresas pagan para que su IA hable menos, la obligan a responder como un cavernícola para no arruinarse.

En este episodio reconstruyo cómo la fiebre del "tokenmaxxing" se convirtió en la crisis de costes más comentada de Silicon Valley. GitHub cambió su modelo de precios el 1 de junio y algunos recibos pasaron de 29 a 750 dólares en un mes. Uber agotó su presupuesto anual de herramientas de IA en cuatro meses y tuvo que imponer un tope de gasto de un día para otro. Microsoft retiró licencias internas de Claude Code a buena parte de su plantilla. Y mientras todo esto ocurría, Anthropic y OpenAI preparaban su salida a bolsa.

Con las lecturas de Galbraith sobre la euforia financiera, Hazlitt sobre las consecuencias no vistas y Acemoglu sobre la automatización mediocre, la pregunta que planteo no es cuánta IA usamos, sino si llevamos año y medio confundiendo gasto con impacto.

Si esto empezara a costarte lo que cuesta de verdad, ¿lo seguirías usando igual?

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