Anthropic no se ve afectado por el auge de la IA de código abierto: una economía de dos niveles

El auge del código abierto no perjudica a los laboratorios fronterizos

El lunes, Jesse Zhang, CEO de Decagon, publicó una provocadora teoría bajo el título «Todos están equivocados sobre la IA de código abierto en la empresa». El artículo aborda una de las contradicciones más interesantes de la economía actual de la IA: las implementaciones más maduras están migrando hacia modelos más ligeros, incluso en su propia compañía, pero el gasto total en modelos de última generación apenas se ha movido.

Una nueva perspectiva sobre la relación entre modelos fronterizos y de código abierto

Según Zhang, los modelos de frontera y los de código abierto no son competidores. En cambio, representan dos fases del mismo ciclo de vida: los costosos modelos fronterizos se utilizan para probar casos de uso que, al madurar, se transfieren a alternativas de código abierto más baratas. A medida que los casos de uso maduros se pasan a modelos ligeros, surgen constantemente nuevos casos, y el gasto total en modelos fronterizos apenas disminuye.

Aunque Zhang no proporciona muchos datos para respaldar su punto, la información está disponible. El panel de control de AI Gateway de Vercel muestra que, solo en la última semana, DeepSeek ha tomado la delantera en volumen de tokens, procesando poco más de un tercio de los tokens que pasan por la infraestructura de la empresa. Z.ai – el laboratorio detrás del popular modelo GLM-5.2 – saltó a un respetable cuarto lugar en el mismo período.

Sin embargo, si se analiza el gasto total en tokens, se observa que Anthropic sigue representando más de la mitad del gasto en IA en la plataforma. Aunque su participación ha disminuido ligeramente en el último mes debido al aumento de sus precios, la caída no es significativa.

OpenRouter confirma la tendencia

OpenRouter cuenta una historia similar, capturando un segmento más amplio (pero ligeramente menos empresarial) del mercado. DeepSeek V4 Flash es el principal ganador en uso general, procesando 5,3 billones de tokens semanales. El modelo fronterizo más popular, Opus 4.8, maneja poco más de 2 billones. Aunque OpenRouter no clasifica los modelos por gasto total, registra el costo promedio por token de Opus 4.8 como aproximadamente 23 veces más alto que el de V4 Flash ($1,37 por millón de tokens frente a solo 6 centavos), lo que sugiere que Opus sigue capturando la mayor parte del gasto.

Estas cifras ni siquiera incluyen al recién llegado, Nemotron de Nvidia, que está preparado para saltar al frente del grupo gracias a las sólidas conexiones de Nvidia y su extrema adaptabilidad.

¿Por qué los laboratorios fronterizos no sufren?

Aunque los datos no prueban completamente la teoría de Zhang sobre los ciclos de vida de la IA, sí muestran que laboratorios fronterizos como Anthropic no están sufriendo demasiado por el auge del código abierto, al menos por ahora. Una explicación es que el mercado de tareas abordables por la IA está creciendo tan rápido que los mejores modelos pueden mantener su posición dominando las implementaciones en etapa temprana. Como dice Zhang:

«Los laboratorios fronterizos seguirán siendo dueños del descubrimiento. El código abierto poseerá cada vez más la producción.»

Otra posibilidad es que, incluso cuando los clientes migran al código abierto, muchos casos de uso son tan difíciles que no pueden ser reemplazados completamente por alternativas más baratas.

Una economía de dos niveles estable

De cualquier manera, esta economía de dos niveles de modelos podría convertirse en una característica relativamente estable del panorama de la IA. Como escribía en septiembre pasado, existía la posibilidad de que los laboratorios fundamentales terminaran vendiendo granos de café a Starbucks – es decir, sirviendo como insumos básicos mientras la capa de aplicación cosechaba los beneficios. Algunas partes de esa predicción se cumplieron: las aplicaciones verticales de IA se pasaron a modelos más ligeros, y la economía de las startups “GPT wrapper” se ha mantenido mayormente estable.

Pero también estamos viendo que, token por token, los proveedores fronterizos han logrado mantener la parte más deseable del mercado: el precio premium del token. Y eso no parece que vaya a cambiar pronto.