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A principios de este año, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, declaró: “Vemos un futuro en el que la inteligencia es un servicio público, como la electricidad o el agua, y la gente nos la compra mediante un medidor”.
Muchas otras empresas de IA parecen estar apostando por un futuro similar. Si esa visión realmente se hace realidad, entonces los “tokens de IA” pueden salir del mundo de los nerds. tecnología y economía conversaciones y convertirse en una parte mucho más familiar de nuestras vidas. La cantidad de tokens de IA que utilizan las empresas y los consumidores podría incluso convertirse en una de las medidas definitorias de una nueva era industrial: el equivalente en IA del kilovatio-hora de electricidad: la forma estándar en que medimos y pagamos por el uso de la IA.
Piense en los tokens como el medidor que se ejecuta en segundo plano cada vez que usa IA. Cada vez que un modelo de IA lee su mensaje, escribe una respuesta o realiza una tarea, ese trabajo se mide en tokens. ellos son los pequeños trozos de texto y otros datos que los modelos de IA leen y generan. En general, cuanto más trabajo realiza un modelo, más tokens suele procesar.
Si bien las empresas de inteligencia artificial todavía tienden a ofrecer suscripciones de tarifa plana a los consumidores promedio, cobran cada vez más a las empresas y a los desarrolladores en función de la cantidad de tokens que utilizan. Al mismo tiempo, las empresas, particularmente en el sector tecnológico, han estado utilizando cada vez más la IA en su trabajo. A medida que el uso de la IA se ha disparado, muchas empresas han descubierto lo caros que pueden llegar a ser los precios basados en tokens.
Después de un período en el que los trabajadores del sector tecnológico participaban en una especie de IA libre para todos, que algunos denominaron “tokenmaxxing” – empresas como Úber y Amazonas han estado poniendo barreras en torno al uso de la IA y reduciendo sus crecientes facturas de tokens (lo que un escritor inteligente en La información recientemente apodado “minimizando tokens“).
Pero los tokens no son sólo la forma en que las empresas de inteligencia artificial miden el uso y cobran a muchos de sus clientes comerciales. También dejan tras de sí una especie de rastro en papel digital que un número creciente de economistas y otros investigadores están utilizando para rastrear el uso de la IA y estudiar su impacto económico.
en un nuevo papel de trabajoNicola Borri, Aleh Tsyvinski y Yukun Liu hacen básicamente eso. Usando datos de 380 billón Tokens de IA, estos economistas intentan comprender cómo el crecimiento del uso de la IA está remodelando los mercados financieros. Hacen una pregunta sencilla: a medida que el consumo general de IA cambia con el tiempo, ¿los precios de las acciones de qué empresas tienden a subir con él y cuáles tienden a caer?
Para ser claros, los economistas no están rastreando cuántos tokens de IA están usando las empresas individuales, lo cual, seamos honestos, sería mucho mejor. En cambio, están observando la marea creciente del uso general de la IA y preguntándose qué acciones suben y bajan con ella.
Parte de su análisis es la teoría financiera clásica. La idea es que los precios de las acciones tienden a reflejar las expectativas de los inversores sobre el futuro, por lo que pueden ofrecer una ventana a las empresas que Wall Street considera más afectadas positiva o negativamente por el auge de la IA.
Por supuesto, los inversores pueden estar tremendamente equivocados. Hola, la larga historia de burbujas financieras. Dicho esto, si quieres saber qué esperan los mercados que la IA haga en la economía, los precios de las acciones son un lugar atractivo para mirar.
No sorprende que los economistas descubran que a medida que ha aumentado el uso de la IA, los mercados financieros han tratado a algunas empresas de manera muy diferente que a otras. Las empresas consideradas como las mayores beneficiarias de la IA han disfrutado de mayores rendimientos bursátiles, un patrón que los investigadores denominan “prima de la IA”. Más interesante aún, descubren que no son sólo las acciones tecnológicas las que parecen ganar esa prima. Sus hallazgos sugieren que los inversores esperan que la IA beneficie a una amplia gama de empresas e industrias en toda la economía.
“La historia de la IA ya no es sólo una historia de Silicon Valley”, dice Tsyvinski sobre los hallazgos de su artículo. “Los mercados financieros ya ven cómo Main Street se ve afectado”.
Lo más interesante de este estudio probablemente no sean tanto sus hallazgos como el hecho de que ofrece una idea de las posibilidades de investigación futuras. En lugar de depender de encuestas, llamadas sobre resultados o anuncios de empresas, los economistas podrían estudiar la difusión de la IA siguiendo el rastro en papel digital creado por los tokens de IA. Los tokens de IA podrían convertirse en una nueva y poderosa fuente de datos, que permitiría a los investigadores rastrear el uso de la IA casi en tiempo real y estudiar sus efectos económicos, con un tipo de precisión que no era posible en revoluciones tecnológicas pasadas.
Una forma interesante de medir la economía de la IA
El análisis de Borri, Tsyvinski y Liu se basa en una fuente de datos relativamente nueva: OpenRouter.
OpenRouter es una especie de ventanilla única para modelos de IA. En lugar de contratar por separado con OpenAI, Anthropic, Google y docenas de otras empresas de IA, los desarrolladores pueden acceder a cientos de modelos a través de una única interfaz. A medida que las empresas y los trabajadores se han vuelto más conscientes de sus crecientes facturas de tokens de IA, han recurrido a plataformas como OpenRouter para comparar precios, cambiar a modelos más baratos para tareas menos complejas y administrar su gasto en tokens. En el proceso, OpenRouter ha acumulado abundante información sobre el uso de tokens de IA (y estos datos son anónimos para proteger las identidades de los usuarios).
Los economistas analizan el uso de 380 billones de tokens de IA entre enero de 2024 y abril de 2026. Eso representa alrededor del 2 por ciento del uso mensual de IA a nivel mundial. Luego combinan el crecimiento semanal en tokens, gastos y usuarios activos en una medida amplia del consumo de IA, al que llaman “Factor de IA”. A continuación, estiman qué rendimientos de las acciones de las empresas se mueven con mayor fuerza con los cambios en ese factor.
Los economistas encuentran que las empresas cuyos precios de acciones eran más sensibles a los aumentos en el consumo general de IA obtuvieron posteriormente retornos significativamente más altos. Las empresas que Wall Street parece ver como los mayores beneficiarios de la IA superaron a aquellas consideradas como los menos probables beneficiarios en aproximadamente 0,64 puntos porcentuales por semana: la “prima de IA” descrita en el documento.
Por supuesto, los mercados no siempre tienen razón. Estos movimientos bursátiles relacionados con la IA podrían reflejar la sabiduría de multitudes, o simplemente de una manada de inversores entusiasmados que esperan sacar provecho de una revolución tecnológica que, en última instancia, decepciona. En otras palabras, tome estos hallazgos con cautela.
Probablemente el más interesante de sus hallazgos es que la prima de la IA se puede encontrar mucho más allá del mundo de la tecnología. Los mercados parecen creer que empresas de sectores que van desde aerolíneas y líneas de cruceros hasta servicios públicos, fabricantes industriales, minoristas, bancos e incluso empresas de gestión de residuos podrían beneficiarse a medida que la IA remodele la economía. También encuentran que esta “prima de IA” es más fuerte para las empresas de Estados Unidos y Europa, y es mucho más débil en China y otros mercados emergentes. Quizás en relación con ello, descubren que las acciones son las más sensibles al mayor uso de los modelos de IA “de frontera” tecnológicamente más avanzados.
Los economistas incluso proporcionan en su artículo una lista de empresas del S&P 500 con altas primas de IA. Los cinco primeros son: AppLovin, Carvana, Lumentum, Expand Energy y Baker Hughes.
También identifican a las empresas que Wall Street parece ver como las mayores perdedoras de la IA. Los cinco últimos son: Moderna, Estée Lauder Companies, ON Semiconductor, Skyworks Solutions y Aptiv.
Hay un montón de advertencias en su análisis. Primero, este es un documento de trabajo que aún debe ser revisado por pares. En segundo lugar, los datos de los tokens de OpenRouter probablemente proporcionen una imagen sesgada del uso de la IA. Las personas que usan OpenRouter son probablemente usuarios sofisticados y habituales de IA que intentan ahorrar dinero mientras compran entre modelos de la competencia para obtener el mejor rendimiento por su inversión. Sus datos no representan el tipo de consumidor promedio, que puede tener una suscripción mensual a ChatGPT, Claude o Gemini y seguir usándolas.
Quizás lo más importante es que incluso si los investigadores han identificado correctamente las empresas que los inversores esperan que se beneficien de la IA, eso no significa que esas expectativas resulten correctas. Y si los mercados son razonablemente eficientes, es posible que gran parte de ese optimismo ya se refleje en los precios de las acciones actuales. Por lo tanto, comprar las acciones que identifican como potenciales ganadoras relacionadas con la IA y vender las que podrían ser perdedoras no es de ninguna manera una buena estrategia financiera. ¡Esto no es un consejo financiero!
Aún así, la mayor contribución del documento puede no ser lo que dice sobre el mercado de valores actual. Puede ser que apunte hacia una nueva forma para que los economistas midan la propagación de la IA en la economía. Damos la bienvenida a esta era de maximización de las mediciones de IA. Todavía hay muchas preguntas económicas importantes sobre la IA, y mejores datos rara vez son un mal punto de partida.
