¿Se convertirán los tokens de IA en un nuevo bien global y moneda?

El 23 de marzo, Liu Lihong, director de la Oficina Nacional de Estadísticas, anunció en el Foro de Alto Nivel para el Desarrollo de China un conjunto de datos impactantes: la cantidad diaria de llamadas a tokens de IA en China ha pasado de 100 mil millones a principios de 2024 a 100 billones a finales de 2025, y en marzo de 2026 superó los 140 billones, creciendo más de mil veces en solo dos años. Al mismo tiempo, los datos de OpenRouter, la plataforma de agregación de API de modelos de IA más grande del mundo, muestran que las llamadas semanales a grandes modelos en China han superado continuamente a Estados Unidos durante varias semanas, ocupando las tres primeras posiciones en llamadas globales, todas ellas realizadas por modelos chinos. Una revolución industrial impulsada por tokens está reconfigurando a una velocidad sin precedentes el panorama de la competencia tecnológica global, los modelos de negocio e incluso la competitividad central de los países.

A principios de 2026, también llegaron noticias desde Silicon Valley que han capturado la atención de la comunidad tecnológica mundial. OpenAI está abandonando gradualmente el uso del indicador clave de internet DAU (usuarios activos diarios), que ha sido la métrica principal durante casi 20 años, y en su lugar está adoptando TPD (Tokens Por Día), como su principal indicador operativo. Este cambio no es casualidad. En la conferencia GTC 2026, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, redefinió los centros de datos como “fábricas de tokens” y señaló que la competencia futura se centrará en “el rendimiento de tokens por vatio”. Esto no es un fenómeno aislado, sino que marca la llegada de un nuevo paradigma de economía inteligente, en el que el token se convierte en la unidad de medición y transacción central.

I. El valor y la medición del AI Token

1. El AI Token como referencia de valor en la era inteligente

Desde la perspectiva de la ciencia de la computación, un token es la unidad básica con la que los modelos de IA procesan toda clase de información. Cuando se ingresa un texto en un modelo, este se descompone en palabras o subpalabras; una imagen se divide en bloques de píxeles; un audio se segmenta en fragmentos temporales. Estas unidades indivisibles se denominan tokens.

En la práctica, la medición de tokens sigue reglas específicas. Para textos en inglés, una palabra corta puede contar como un solo token, mientras que palabras más largas se dividen en múltiples tokens. Una regla empírica sencilla es que aproximadamente 1 token equivale a 4 caracteres en inglés. Para textos en chino, un carácter suele corresponder a 1 o 2 tokens. Tanto en el procesamiento de datos durante el entrenamiento del modelo como en la generación de respuestas en los servicios, cada acción central de la IA se mide en tokens. La cantidad de tokens consumidos refleja directamente la carga de trabajo del modelo y su valor producido, en línea con la teoría del valor trabajo de Marx.

El gran mérito del token es que proporciona una escala de valor cuantificable y comparable para el desarrollo de la economía inteligente. A medida que la tecnología de IA evoluciona desde la modalidad textual hacia la multimodalidad, y sus aplicaciones se expanden hacia programación, video, investigación científica y otros campos, la posición estratégica del token como “medida unificada” se vuelve cada vez más evidente. Esta función no surge de la nada, sino que es una consecuencia inevitable del desarrollo industrial: en la era industrial, se utilizaba el “kilovatio-hora” para medir el consumo eléctrico; en la era de internet, se usaba el “GB” para cuantificar el tráfico de datos; en la era de IA, naturalmente, se requiere el token para medir la producción inteligente. En el ámbito económico y comercial, el token se ha consolidado como la unidad de valor medible, con precio y capacidad de intercambio en la era inteligente. Conecta desde la energía, la computación y los datos en la base, hasta los servicios inteligentes en la cima, sirviendo como estándar universal para medir la productividad de la IA, calcular sus costos y liquidar sus servicios.

La cadena de valor del token abarca cinco etapas: fabricación de hardware, infraestructura, provisión de capacidad de cálculo, operación de plataformas y desarrollo de aplicaciones. En su estructura de costos, la electricidad y la depreciación del hardware representan entre el 70% y el 80%, siendo estos factores clave para la competitividad internacional del token. El “rendimiento de tokens por vatio” (Tokens por Watt) se convierte en un indicador central para evaluar la competitividad de las empresas de IA. Esto significa que, con un presupuesto energético fijo, quien produzca más tokens con mayor eficiencia energética tendrá los costos de producción más bajos y la mayor ventaja en el mercado.

2. Factores que afectan la medición de tokens de IA

A medida que las aplicaciones se diversifican enormemente, los métodos de medición de tokens han evolucionado desde conteos simples hacia sistemas complejos, multidimensionales y ponderados dinámicamente.

(1) La diferenciación entre entrada y salida. La medición básica sigue considerando dos tipos de tokens: “tokens de entrada” y “tokens de salida”. Los tokens de entrada representan la cantidad de información que el usuario proporciona al modelo (como instrucciones, documentos subidos, historial de conversaciones), mientras que los tokens de salida corresponden a las respuestas generadas por el modelo. En la facturación comercial, dado que la generación requiere un uso intensivo de memoria, ancho de banda y ciclos de cálculo, el costo de los tokens de salida suele ser de 3 a 5 veces mayor que el de los tokens de entrada. Esta diferencia refleja la diferencia esencial entre “trabajo creativo” y “lectura de información” en el consumo de recursos computacionales.

(2) La medición del contexto y el costo de la memoria. Entre 2024 y 2025, la ventana de contexto de los grandes modelos pasó de 8K y 32K a 128K e incluso 1 millón de tokens. En 2026, manejar contextos extremadamente largos se ha vuelto la norma. Sin embargo, los contextos largos no son gratuitos. La atención basada en la arquitectura Transformer aumenta exponencial o linealmente la complejidad computacional para secuencias largas. Por ello, los sistemas modernos introducen coeficientes de ponderación del contexto. Cuando un usuario realiza una consulta en una sesión con un contexto de 1 millón de tokens, incluso si la respuesta solo tiene 10 tokens, el sistema debe volver a escanear o recuperar una vasta memoria histórica, cuyo consumo implícito se contabiliza como “tokens de contexto activos”. Esto hace que la medición sea más precisa respecto a los recursos necesarios para mantener memoria a largo plazo.

(3) Tokenización de datos multimodales. Con la madurez de los modelos multimodales (LMM), imágenes, videos y audios también se incorporan en la medición de tokens. Una imagen de alta resolución ya no se considera un solo archivo, sino que se divide en cientos de “parches visuales” (Visual Patches), cada uno codificado en uno o varios tokens visuales. Un video de un minuto puede traducirse en decenas de miles de tokens visuales temporales. Este método unificado rompe las barreras entre modalidades, permitiendo que tareas como “describir imágenes”, “comprensión de videos” y “interacción por voz” se calculen bajo un mismo modelo económico. Por ejemplo, generar un video de 10 segundos puede consumir una cantidad de tokens equivalente a escribir un artículo de mil palabras, reflejando de forma intuitiva las diferencias en densidad de información entre modalidades.

(4) La invisibilización del valor del token. Con la proliferación de los agentes inteligentes (AI Agents), los modelos ya no solo responden una vez, sino que realizan planificación autónoma, ejecución de código, autorreflexión y búsquedas en múltiples rondas. Este proceso genera una gran cantidad de tokens de pensamiento intermedios, que no se muestran directamente al usuario, pero son fundamentales para obtener resultados de alta calidad. Los nuevos estándares de medición distinguen entre “tokens de salida superficial” y “tokens de razonamiento interno”. Para cálculos científicos complejos o razonamientos lógicos profundos, la cantidad de tokens de razonamiento puede ser varias decenas de veces superior a la respuesta final. Algunas plataformas avanzadas ya experimentan con tarifas diferenciadas según el número de pasos de razonamiento o la profundidad de la cadena de pensamiento, marcando una transformación radical en la medición, que pasa de contar palabras a contar inteligencia.

II. Tendencias del desarrollo del AI Token

En los últimos años, el desarrollo del AI Token presenta tres tendencias principales: explosión en volumen total, compresión extrema por unidad y estratificación de valor.

Primero, el crecimiento explosivo en consumo. En 2024, el consumo diario global de tokens de IA alcanzaba aproximadamente 100 mil millones, pero en el primer trimestre de 2026 esa cifra se disparó a 180 billones, casi 1,8 mil veces más. Este crecimiento no es lineal, sino que responde a una transformación cualitativa en los paradigmas de aplicación. En los primeros años, el consumo de tokens se centraba en diálogos humano-máquina (chatbots), de baja frecuencia y superficialidad. En 2026, la aplicación principal son los agentes autónomos (Autonomous Agents), que descomponen objetivos, llaman a herramientas, escriben y depuran código, verifican resultados, generando decenas o cientos de miles de tokens en un ciclo cerrado. Con la llegada de la IA encarnada (Embodied AI), los robots convertirán en tiempo real la percepción y decisión en flujos masivos de tokens, alcanzando en 2030 un consumo diario global de 10^16 tokens, es decir, un “quintillón”.

Segundo, la reducción del costo por unidad, siguiendo la ley de Moore. Gracias a la iteración de arquitecturas de hardware (como NVIDIA Blackwell y futuras generaciones Rubin), optimizaciones en algoritmos (como modelos híbridos MoE, cuantificación y muestreo especulativo) y mejoras en la eficiencia de la orquestación en clústeres, el costo de generar un token de alta calidad en 2026 es aproximadamente 100 veces menor que en 2023. Este efecto, conocido como la “paradoja de Jevons”, se manifiesta claramente en IA: la eficiencia aumenta, pero el consumo total no disminuye, sino que se dispara por la demanda sin precedentes. En el futuro, tecnologías disruptivas como la computación fotónica y los chips neuromórficos podrían reducir aún más el consumo energético por token, haciendo posible una “inteligencia infinita” en teoría.

Tercero, la estratificación y especialización del valor. En el mercado de tokens, se distinguirán claramente niveles de valor. Los “tokens estándar” producidos por modelos generalistas serán baratos y homogéneos, utilizados para preguntas cotidianas, traducciones básicas y clasificación simple. Los “tokens avanzados”, ajustados a dominios específicos, con datos privados exclusivos y capacidades de razonamiento profundo, serán caros y escasos. Por ejemplo, los tokens generados por modelos médicos de élite tendrán un valor mucho mayor que los tokens de conversación trivial. Esta estratificación dará lugar a mercados de futuros de tokens y sistemas de certificación de calidad, en los que los usuarios pagarán primas por tokens de calidad garantizada (QoS).

II. Comparativa entre China y EE. UU. en la industria del AI Token

1. Escala de producción y consumo: China supera a EE. UU. en volumen total

EE. UU. mantiene ventajas clave en diseño de chips y capacidades de modelos. Nvidia, dominante absoluto en el mercado global de GPU, vio su valor de mercado crecer de aproximadamente 300 mil millones de dólares a finales de 2022 a más de 4 billones de dólares en la actualidad, un aumento de 14 veces. Este crecimiento refleja el liderazgo continuo de EE. UU. en el diseño de chips de proceso avanzado. Modelos cerrados como Claude y GPT siguen siendo considerados los más potentes, con precios superiores a 5 dólares por millón de tokens, reflejando su liderazgo técnico y poder de fijación de precios en mercados premium.

Sin embargo, la posición de EE. UU. enfrenta desafíos estructurales. Por un lado, las limitaciones en la red eléctrica empiezan a restringir la expansión del poder de cálculo de IA, con costos energéticos elevados. Por otro, la estrategia de modelos densos (dense models) conduce a una utilización de recursos relativamente baja, dificultando la reducción rápida del costo de producción por token.

En contraste, China destaca en control de costos y ecosistema de código abierto. Modelos como DeepSeek ofrecen precios de 0,028 dólares por millón de tokens, solo 1/180 del precio de GPT. Esta relación calidad-precio extremadamente favorable está atrayendo a desarrolladores globales, quienes “votan con los pies”: en la semana del 16 al 22 de febrero de 2026, el consumo de tokens en China en la plataforma OpenRouter alcanzó los 5,16 billones, un aumento del 127% en tres semanas, mientras que en EE. UU. fue de solo 2,7 billones y sigue en descenso. Entre los cinco principales modelos globales, cuatro son chinos, representando el 85,7% del top 5. En febrero de 2026, China superó por primera vez a EE. UU. en llamadas semanales, manteniendo la ventaja, con modelos nacionales como MiniMax, DeepSeek y Kimi dominando las listas, y una participación en el consumo global de tokens que superó el 60%.

Es importante destacar que la ventaja de China en volumen de tokens consumidos se dio principalmente en la inferencia, no en el entrenamiento. La inferencia requiere menos rendimiento por tarjeta, y los chips nacionales, optimizados profundamente, pueden soportar demandas masivas. El entrenamiento, en cambio, aún depende de un pequeño número de tarjetas de alta gama, que requieren arquitecturas distribuidas y técnicas MoE para entrenar modelos de calidad. Esta estructura significa que China ya tiene ventajas significativas en la implementación y monetización de IA, aunque aún tiene margen para avanzar en la innovación fundamental de modelos base.

2. China tiene ventajas en energía y costos de ingeniería

La ventaja de costos en China proviene de múltiples dimensiones. La electricidad, que representa más del 30% del costo total de producción de tokens, es fundamental. La estabilidad de la red eléctrica y el costo de la energía, especialmente la eléctrica verde, determinan la competitividad del costo de tokens. Gracias a proyectos como “East Data West Computing” y a una red eléctrica unificada, en el oeste de China el precio de la electricidad verde puede bajar a 0,2 yuanes por kWh (aproximadamente 0,028 dólares), frente a los 0,08-0,12 dólares en Europa y EE. UU.

El costo de chips incluye adquisición, depreciación y mantenimiento. EE. UU., con Nvidia, tiene ventajas en suministro de chips de alta gama, pero a costos más altos. China, en cambio, apuesta por depender de unos pocos chips de alta gama en entrenamiento, y en inferencia usa en masa chips nacionales, optimizando para reducir al mínimo el costo por unidad de capacidad. En toda la cadena, los fabricantes chinos integran modelos, servicios en la nube y chips, maximizando la utilización del hardware, mientras que los estadounidenses dependen más de servicios en la nube y chips de terceros, con mayores costos de adaptación.

La eficiencia en ingeniería es clave para la diferencia en costos. Los fabricantes chinos adoptan en gran escala arquitecturas MoE (mezcla de expertos), dividiendo grandes modelos en múltiples “expertos” que solo activan algunos según la tarea. Con la misma inversión de 1000 dólares en capacidad de cálculo, diferentes enfoques pueden producir más de diez veces más tokens. La arquitectura MoE, en comparación con modelos densos, aumenta varias veces la producción de tokens por unidad de cálculo. La optimización integral también es crucial: cuando fabricantes, proveedores de nube y diseñadores de chips trabajan en estrecha colaboración, la utilización del hardware se dispara más allá de las expectativas.

La competencia global en IA ya no se limita a “rendimiento del modelo”, sino que se centra en la “eficiencia de producción de tokens” y en el “costo por token”. China, con energía estable y barata, un mercado unificado y una capacidad de implementación eficiente, ha establecido una ventaja enorme en la producción en masa y a bajo costo de tokens, convirtiéndose en un “pulmón de costos” y una “fábrica a escala” en la economía de IA mundial. EE. UU., por su parte, domina en innovación tecnológica, ecosistema de alto nivel y capital financiero, ocupando los eslabones más valiosos de la cadena de valor. La competencia esencial es una lucha integral por el control del precio de la energía, la organización industrial y la influencia en la ecología digital. En un futuro cercano, China no solo exportará productos industriales y electrónicos, sino que también convertirá su ventaja energética en una ventaja comercial internacional, creando un nuevo producto altamente competitivo: el AI token. En este campo de rápido crecimiento, China tiene un superávit con todos los países, excepto EE. UU., y esto está destinado a reconfigurar la economía y la estrategia globales.

III. ¿Se convertirá el AI Token en una nueva moneda global?

1. Condiciones necesarias para la monetización y brechas con la realidad

Para analizar si el AI Token puede convertirse en una moneda de circulación mundial, primero hay que entender sus atributos esenciales. Desde la economía, un activo solo puede ser moneda si cumple con tres funciones principales: unidad de valor, medio de intercambio y reserva de valor. Además, debe contar con aceptación universal, estabilidad de valor y respaldo soberano. Comparado con estos estándares, en el futuro previsible el AI Token difícilmente será una moneda en sentido pleno.

La mayor barrera es la inestabilidad del valor. En los últimos dos años, el precio de un token ha caído más del 99%. Esta volatilidad extrema impide que los comerciantes acepten una “moneda” que puede reducirse a la mitad en una semana. Aunque en el futuro el precio se estabilice, el valor del AI Token seguirá muy ligado al costo de la capacidad de cálculo, que a su vez está influido por avances en chips, fluctuaciones en los precios de la energía y conflictos geopolíticos, dificultando su estabilidad a largo plazo.

Otra limitación importante es la aceptación. Actualmente, el AI Token solo se usa para llamadas a API y aplicaciones de IA, no para comprar bienes y servicios cotidianos. La moneda, en esencia, es un equivalente general para todos los bienes y servicios sociales, y la red actual del AI Token solo cubre el ámbito de los servicios de IA. Para que sea aceptada universalmente, sería necesario construir una red de comercio global que abarque bienes y servicios, lo cual requiere una inversión sustancial en infraestructura y un proceso de mercado a largo plazo.

En comparación con la moneda, el AI Token tiene más probabilidades de evolucionar hacia un activo de gran volumen, similar al petróleo, oro o cobre. Esta conclusión se basa en varias observaciones:

Primero, el AI Token posee las características esenciales de un activo de gran volumen: estandarización, comerciabilidad y demanda amplia. Como señaló Jensen Huang, “los centros de datos del futuro serán fábricas que operan día y noche, produciendo no productos tradicionales, sino la mercancía más valiosa del mundo digital: tokens”. Como en la era industrial se necesitaba petróleo como combustible, en la era digital se necesita el token como “combustible inteligente”.

Segundo, el mecanismo de fijación de precios del token se asemeja al de las commodities tradicionales. La fijación de precios de las APIs de modelos de IA ya muestra un carácter de mercado: cuando la oferta escasea, los precios suben; cuando la demanda se relaja, bajan. Este mecanismo es muy similar al de los mercados de petróleo o oro. Con la expansión y estandarización del comercio de tokens, en el futuro podrían surgir mercados de derivados similares a futuros de petróleo u oro, ofreciendo herramientas de gestión de riesgos a productores, consumidores e inversores.

Tercero, la estructura de oferta y demanda del token tiene características típicas de las commodities: la oferta está limitada por la capacidad de producción de chips y energía, con ciclos largos y poca elasticidad; la demanda crece rápidamente con la expansión de aplicaciones de IA, mostrando una fuerte correlación cíclica. Esta estructura determina que los precios de los tokens fluctuarán en ciclos, no de forma lineal a la baja. La tendencia alcista en los precios de tokens en 2026 ya lo demuestra: aunque a largo plazo tienden a bajar, las disfunciones en el equilibrio de oferta y demanda pueden provocar picos de precios.

Cuarto, el token puede convertirse en una reserva estratégica para los países. Dado que la capacidad de cálculo se ha convertido en un recurso estratégico en defensa, finanzas y energía, algunos países podrían comenzar a reservar capacidad de cálculo como una forma de seguridad nacional. El token, como unidad de medición de esa capacidad, sería la referencia para medir las reservas de cálculo. Esto podría dar lugar a un “sistema de reserva basado en la capacidad de cálculo”, una nueva estructura de reserva cuyo valor se ancla en la capacidad de cálculo.

2. La stablecoin del AI Token como solución innovadora

Dado que el AI Token difícilmente será una moneda en sí misma, una tendencia emergente es que las stablecoins (monedas estables) se conviertan en una forma innovadora de moneda en la economía de agentes de IA. Cuando los agentes de IA necesitan tomar decisiones autónomas y realizar transacciones, el sistema financiero tradicional presenta varias limitaciones: los bancos no abren cuentas para IA, las tarjetas de crédito no están diseñadas para algoritmos, y los sistemas de crédito están pensados para humanos. Para la IA, el dinero no es riqueza, sino una interfaz; no es una reserva de valor, sino un camino para ejecutar lógica. En este contexto, las stablecoins basadas en blockchain ofrecen ventajas únicas: transacciones sin permisos en todo el mundo, liquidación instantánea y costos bajos, ideales para la economía de agentes de IA.

Los datos muestran que el uso de stablecoins en la economía de agentes de IA está creciendo rápidamente. Hasta marzo de 2026, las transacciones en el ecosistema x402 superaron los 163 millones, con un volumen total de más de 45 millones de dólares, y más de 435,000 agentes compradores y 90,000 agentes vendedores. Entre ellas, USDC domina claramente en la capa de protocolo de transacción, con una participación del 98.6% en cadenas compatibles con EVM y del 99.7% en la cadena Solana.

3. Tres posibles caminos de evolución futura

Analizando todo lo anterior, el desarrollo futuro del AI Token puede seguir tres rutas principales:

• Primera, mantener su función como unidad de medición, sin convertirse en un activo independiente. En este escenario, el AI Token sigue siendo solo una unidad de valoración de servicios de IA, sin atributos de activo. Los usuarios compran capacidades de IA, no el token en sí; el token es solo un medio de facturación, no un objeto de inversión. Esta es la predicción más conservadora y la situación actual.

• Segunda, evolucionar hacia un activo de gran volumen, formando mercados de futuros de capacidad de cálculo. Con la expansión y estandarización del comercio de tokens, estos podrían asemejarse a commodities como petróleo o cobre. Se crearían bolsas que ofrecerían futuros y opciones, proporcionando herramientas de descubrimiento de precios y gestión de riesgos. En esta vía, la volatilidad del precio sería mayor, pero también más financiera.

• Tercera, convertirse en la base de medición de un sistema monetario basado en la capacidad de cálculo. La opción más revolucionaria: la capacidad de cálculo se convierte en el ancla de valor del dinero, similar al papel del oro en el patrón oro. En este sistema, las monedas digitales soberanas (CBDC) estarían respaldadas por capacidad de cálculo, y cada unidad monetaria equivaldría a una cantidad estandarizada de tokens. Aunque enfrenta enormes desafíos técnicos y regulatorios, su implementación podría transformar radicalmente el sistema monetario global.

IV. Estrategias para la era del AI Token

1. La importancia de la soberanía en capacidad de cálculo y la infraestructura estratégica

Frente al auge de la economía de tokens, los países deben incorporar los recursos de capacidad de cálculo en su planificación estratégica de infraestructura, anticipando los desafíos regulatorios y de gobernanza del ecosistema token. En concreto, se pueden tomar varias acciones:

• Construir una infraestructura de capacidad de cálculo. Inspirándose en el éxito del proyecto “East Data West Computing”, se debe planificar una red nacional de recursos de cálculo, promoviendo una asignación eficiente. Esto incluye: establecer centros de cálculo en regiones con abundancia de energía limpia en el oeste, para reducir costos; construir nodos de computación en el este, para garantizar baja latencia; y crear una plataforma unificada de gestión de recursos de cálculo para distribuirlos según demanda y con flexibilidad.

• Promover la estandarización de medición de tokens. Actualmente, diferentes plataformas usan métricas distintas, lo que dificulta la elección de tecnologías y la gestión de costos. El Estado puede liderar la creación de estándares por parte de asociaciones industriales y empresas líderes, definiendo reglas claras para convertir diferentes modalidades (texto, imagen, audio) en tokens, y estableciendo mecanismos transparentes y justos de cálculo de costos. Esto facilitará la operación eficiente del mercado interno y fortalecerá la posición internacional de China en la economía de tokens.

• Mejorar el marco de gobernanza del ecosistema token. La rápida expansión del ecosistema plantea nuevos desafíos regulatorios: ¿cómo definir la naturaleza legal del token (como unidad de medición, activo digital o valor mobiliario)? ¿Cómo regular las transacciones transfronterizas? ¿Cómo prevenir riesgos financieros derivados de la volatilidad de precios? ¿Cómo equilibrar la protección del usuario con la innovación? La respuesta requiere colaboración estrecha entre formuladores de políticas, expertos técnicos, industria y academia, para diseñar un sistema de gobernanza adaptado a la economía inteligente.

• Participar en la definición de reglas internacionales. China debe involucrarse activamente en la creación de estándares globales para la medición de tokens, promoviendo en foros multilaterales la cooperación internacional en capacidad de cálculo, incluyendo cláusulas en acuerdos comerciales bilaterales y propuestas en negociaciones sobre impuestos digitales, para asegurar una posición de liderazgo en la futura economía global de tokens.

2. La reconfiguración empresarial: eficiencia y nuevos modelos de negocio

Para las empresas, la estrategia de tokens ya no es solo una cuestión técnica, sino una decisión de alto nivel que afecta su competitividad y valor. Frente a la economía de tokens, las empresas deben reconsiderar:

• Desarrollar una mentalidad de eficiencia en tokens. Al seleccionar tecnologías de IA, deben evaluar la eficiencia en el uso de tokens, optimizando la relación entre recursos de cálculo y tokens consumidos. Desde el diseño de prompts, la estrategia de llamadas a modelos, hasta la optimización de resultados, cada paso debe equilibrar eficiencia y costo. Un prompt preciso reduce tokens inútiles; una estrategia de llamadas eficiente maximiza la utilización del hardware. Inspirándose en el concepto de “good-put” (rendimiento efectivo) en telecomunicaciones, las empresas deben centrarse en cuánto “token realmente impulsa los objetivos del usuario”, en lugar de solo contar la cantidad de tokens utilizados. Este cambio de mentalidad implica pasar de “cuánto cálculo se usó” a “cuánto valor se generó”.

• Reestructurar modelos de negocio y estrategias de precios. La industria de grandes modelos está transitando de “subsidios por volumen” a “selección de valor”. En etapas iniciales, precios bajos atraen a usuarios experimentales, pero generan un uso ineficiente de recursos. Subir precios moderadamente permite filtrar demandas no esenciales y garantizar la calidad para clientes prioritarios. Este enfoque, que combina precios y volumen, marca la transición de un crecimiento basado en escala a uno basado en valor, similar a la evolución del sector software.

• Redefinir estándares de talento y mecanismos de incentivos. Huang Renxun propuso en GTC 2026 un esquema innovador: otorgar a ingenieros un presupuesto en tokens equivalente a la mitad de su salario anual, como incentivo para atraer talento. Incluso afirmó: “Si contratas a un ingeniero de software con un salario de 500,000 dólares y no consume al menos 250,000 dólares en tokens, estaré preocupado”.

3. La dimensión personal: alfabetización en tokens y nuevas habilidades de colaboración humano-máquina

Para los individuos, la economía de tokens representa tanto un reto como una oportunidad. Frente a esta profunda transformación productiva, deben desarrollar:

• Alfabetización en tokens. La mayoría desconoce cómo se consumen tokens, qué capacidades tienen los modelos y cómo se fijan los precios, lo que genera errores en el uso de IA: algunos usan agentes inteligentes para comprar y vender acciones y terminan con cuentas en ceros; otros envían instrucciones a múltiples agentes para que entreguen APIs, lo que puede hacer que varios agentes “caigan en la trampa”. Estos casos advierten que la alfabetización en tokens se vuelve una competencia básica en la era digital.

• Nuevas formas de trabajo humano-máquina. Huang predice que en el futuro los ordenadores operarán 24/7, generando continuamente tokens, porque los agentes de IA ejecutan tareas sin parar. Esto implica que la forma de trabajar del individuo debe cambiar: pasar de “hacerlo todo” a “dirigir a la IA”, de “ejecutor” a “supervisor”.

• Aprendizaje continuo y actualización de habilidades. La rápida expansión de la economía de tokens acorta la vida útil de las habilidades. Las tecnologías y modelos de hoy serán reemplazados por otros más eficientes en poco tiempo. En este entorno, mantener la capacidad de aprender y adaptarse es más importante que dominar habilidades específicas. Por ello, los individuos deben crear hábitos de aprendizaje permanente, seguir las novedades en IA y tokens, experimentar con nuevas herramientas y metodologías, y construir conocimientos interdisciplinarios que comprendan la lógica económica y social detrás de la avance tecnológico. Solo así podrán mantenerse competitivos en la marea de la economía de tokens.