Las empresas están usando más la IA que nunca, pero no están gastando más en ella.
Un nuevo informe de Ramp muestra que el gasto en IA se estancó a finales del verano incluso cuando los volúmenes de tokens aumentaron, una señal de que la competencia de precios y clientes más astutos podrían estar limitando los ingresos de OpenAI y Anthropic. Según los datos de Ramp, el gasto en tokens solo creció 1.5% entre agosto y septiembre. Para comparar, en julio creció 42% respecto al mes anterior.
Mientras Anthropic se prepara para su OPI, los datos sugieren que los inversionistas podrían equivocarse al asumir que las empresas de IA seguirán creciendo a velocidad vertiginosa.
“Casi todo el gasto en IA proviene de empresas tecnológicas de alto crecimiento respaldadas por capital de riesgo”, dijo el economista principal de Ramp, Ara Kharazian, a TechCrunch. “Eso está bien mientras el gasto en IA siga aumentando, pero si comienza a desacelerarse por algo en el mercado o por otro factor, todas comenzarán a desacelerarse simultáneamente, y eso podría llevar a otros efectos en cascada.”
Kharazian dijo que ya está viendo evidencia de que el 1% superior de las empresas — las más “AI-pilled” — han titubeado ligeramente en su gasto en agosto y septiembre, quedando apenas por debajo de los $10,000 por empleado que alcanzaban en sus picos de verano. Una desaceleración entre ese grupo es “suficiente para frenar los ingresos por completo, a pesar de que estamos viendo volúmenes crecientes”, dijo.
Los datos de Ramp muestran crecimiento en el gasto entre la mediana y el 10% superior, pero no es suficiente para compensar la diferencia. Las empresas medianas gastan $12-$15 por empleado al mes, y el 10% superior gasta $600-$1,000.
“Si observas los casos de uso actuales, no está necesariamente claro que lleguen a esa marca de $10,000 por empleado al mes en la que está el 1%”, dijo Kharazian. Si bien hay mucha demanda de agentes de codificación de IA en industrias como el software y las finanzas, “no es necesariamente cierto que un consultorio médico o un concesionario de autos necesiten gastar tanto en IA.”
“La era del hipercrecimiento puede haber terminado, y ahora que sabemos que puede que no quede tanto jugo que exprimir del 1% superior”, continuó.
Los datos de octubre sí mostraron una reaceleración, con el gasto en tokens subiendo 8.9% desde el 23 de septiembre hasta el 23 de octubre, pero Kharazian dijo que los vientos en contra para el crecimiento del gasto son fuertes.
Kharazian (que ha publicado una serie de blogs llamada “Cracks in the AI Thesis”) dijo que la desaceleración no se debe a un problema de demanda. Una vez más, los volúmenes de IA están en aumento. En cambio, señala la naturaleza competitiva del mercado.
“Los recortes de precios de OpenAI y Anthropic simplemente han hecho que sea más barato usar la IA”, dijo. En septiembre, OpenAI redujo a la mitad los precios de API para GPT-6 Sol y GPT-6 Luna. Respondiendo a la guerra de precios, Anthropic también ha hecho reducciones significativas en los precios de Fable 5.1 y Opus 5.5 — una decisión que la empresa dijo en un registro reciente que recortó el crecimiento de ingresos en unos $600 millones. Ambas empresas también han estado ofreciendo descuentos empresariales destinados a asegurar el gasto, pero en realidad están alcanzando sus objetivos de ingresos.
Kharazian dijo que esta dinámica significa que se ha convertido en gran medida en un mercado de compradores.
Subsidiar el uso de tecnología costosa para fidelizar a los clientes siempre ha sido parte del manual de las grandes tecnológicas. Solo hay que recordar lo barato que solía ser tomar un viaje en Uber o Lyft, y ahora que hay pocos otros actores de transporte por aplicación, el costo de ir de A a B ha aumentado significativamente. Kharazian dice que esas dinámicas no funcionan en el mundo de la IA porque simplemente hay demasiada competencia.
“Meta y Nvidia también están introduciendo ofertas empresariales con modelos bastante baratos o modelos de código abierto”, dijo Kharazian. También señaló la gama de otras empresas de modelos abiertos de China y Estados Unidos, así como una nueva empresa llamada Jev — una herramienta ligera para elegir entre algunos resultados predeterminados — que cada vez está más entre las de mejor rendimiento en Ramp.
«Para muchos casos de uso de la IA, solo necesitas un simple Sí/No», dijo Kharazian. «Así que tomas tus modelos ya baratos, los transfieres a Jev, y ahora tus cosas ya baratas se vuelven aún más baratas».
La capacidad de completar cargas de trabajo a un costo mucho menor es otro factor que impulsa la desaceleración del gasto. Esto se debe en parte a los descuentos de las empresas de IA, pero también a que las empresas simplemente están volviéndose más hábiles para ser ahorradoras.
«A medida que te vuelves realmente avanzado en el uso de la IA, mejoras para descubrir cómo controlarla», dijo Kharazian. «Es más probable que uses configuraciones predeterminadas que eviten el uso de modelos muy costosos para tareas de larga duración. Es más probable que impongas algunos presupuestos a los empleados. Es más probable que transfieras parte del gasto de los modelos estándar y ligeros a modelos ligeros aún más baratos mediante routers».
El cofundador de Notion, Akshay Kothari, publicó recientemente datos internos que coincidían con las conclusiones de Ramp. Como lo resumió de forma sucinta: “tokens go brrr. costs go ahhh.”
tokens go brrr
— Akshay Kothari (@akothari) October 22, 2026
costs go ahhh pic.twitter.com/1whCWCJCyM
“Muchas de las suposiciones que teníamos sobre la trayectoria del gasto en IA están empezando a romperse”, dijo Kharazian. “Puedes usar más IA, pero usarla para menos. Eso es genial para los clientes… pero no necesariamente es genial para las empresas de modelos. Y introduce nuevas preguntas sobre sus trayectorias de ingresos.”
Bloomberg informó el viernes que la valoración potencial de Anthropic cayó de los 2 billones de dólares estimados a principios de octubre a solo 1.2 a 1.3 billones. También se espera, según los informes, que la empresa reciba una calificación alta de “basura” por parte de las agencias crediticias. OpenAI también redujo su valoración propuesta a 1.25 billones desde 1.4 billones y recortó sus últimas metas de recaudación de fondos en unos 10 mil millones de dólares.
Kharazian dice que el conjunto de datos de Ramp probablemente informa muchas de las preocupaciones de los inversores. Sin embargo, hay un posible lado positivo para las trayectorias de gasto, aunque sea especulativo.
Gran parte de la tesis del gasto en hipercrecimiento es que la IA sin duda introducirá nuevos casos de uso que acelerarán las cosas. La codificación con IA surgió hace solo un año y medio como el producto comercialmente más viable que ha llevado a Anthropic y OpenAI a convertirse en empresas de billones de dólares. La esperanza entre los inversores es que habrá otra revolución que impulse más gasto.
Algunos piensan que los agentes personales serán los próximos agentes de codificación. OpenAI, SpaceXAI, y Meta han lanzado todos sus propios agentes personales, junto con startups como Instinct. Kharazian, sin embargo, es escéptico de que los agentes personales, que “no son tan económicamente productivos como la codificación”, proporcionen el impulso que la industria necesita para un crecimiento incesante.
“La proyección es que se introducirán nuevos productos que impulsarán un mayor crecimiento”, dijo Kharazian. “Pero según lo que podemos observar hoy y los productos disponibles y lo que está comercialmente avanzado, el gasto en IA ha comenzado a desacelerarse.”