AI infrastructure and data center demand: La aceleración del gasto en tokens en septiembre respalda la demanda de infraestructura de AI, pero los precios de GPU y memoria divergen

Visión general

Este Data Center Watch sigue la demanda de infraestructura de AI mediante la actividad de tokens LLM, los precios de alquiler de GPU fuera de los hiperescaladores y los precios spot de memoria. J.P. Morgan observa un fuerte avance del gasto y el uso de tokens en septiembre, pero señales no uniformes en los precios de servicios de hardware y memoria.

Perspectivas principales

La conclusión central de J.P. Morgan es que la demanda de infraestructura de AI se mantuvo fuerte en septiembre, impulsada por una marcada aceleración del gasto en tokens LLM. Su rastreador de OpenRouter mostró que el volumen de tokens aumentó 71% intermensual, frente a 47% en agosto y 18% en julio, y 30x interanual. El precio medio de tokens subió 4% intermensual y 20% interanual, contribuyendo a que el gasto total en tokens creciera 28% intermensual y 14x interanual, frente a un crecimiento intermensual de 7% tanto en julio como en agosto. El informe interpreta la aceleración del gasto como evidencia de una demanda sólida, aunque señala que las señales de precios dependen sustancialmente de la mezcla de modelos. El precio medio ponderado por volumen de tokens disminuyó 25% intermensual y 55% interanual. El informe atribuye la caída a un cambio hacia modelos nuevos, más baratos y de alto volumen, así como a compresión de precios en los mismos modelos. DeepSeek V4.1 Flash y GLM 5.3 Flash añadieron por sí solos cerca de 41 billones de tokens, o 30% del volumen total, con precios por debajo del promedio previo de modelos de pesos abiertos. El informe también cita compresión de precios en Kimi K3, GLM 5.3 y GPT-5.6 Sol. El uso de modelos de pesos abiertos creció 83% intermensual y 101x interanual, superando ampliamente el crecimiento de 39% intermensual y 10x interanual de los modelos de pesos cerrados. Por ello, los modelos de pesos abiertos ganaron importancia en el volumen rastreado, mientras los modelos de pesos cerrados representaron 27% del volumen de tokens pero 72% del gasto. El informe distingue entre liderazgo en uso y liderazgo en gasto. Los cinco principales modelos de septiembre por uso de tokens fueron DeepSeek V4.1 Flash, GLM 5.3 Flash, Tencent’s Hy4 preview, GPT-5.6 Luna y DeepSeek V4 Flash, que representaron más de 53% del volumen total, frente a más de 50% en agosto. Por gasto, los principales modelos fueron GPT-6 Astra, Tencent’s Hy4 preview, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5 y GPT-5.6 Sol, que representaron 50% del gasto, frente a 48% en agosto. Solo un modelo coincidió entre las dos listas de los cinco principales, lo que subraya que la actividad de alto volumen y el gasto provienen de conjuntos de modelos diferentes. J.P. Morgan advierte que su rastreador LLM es una muestra semanal mensual que cubre aproximadamente 300 modelos disponibles en OpenRouter. OpenRouter agrega el acceso a API mediante un único endpoint, pero su tráfico está sesgado hacia desarrolladores, startups y usos de agentic-coding, y excluye el volumen de API de primera parte, como el uso directo de OpenAI o Anthropic, así como endpoints alojados por hiperescaladores. Por tanto, el rastreador se presenta como un indicador de tendencias seleccionadas del mercado LLM, no como una medición completa de todo el consumo de modelos. Los precios de alquiler de GPU ofrecieron una señal de demanda menos uniforme. Según los índices de Bloomberg sobre capacidad fuera de los hiperescaladores, el precio de alquiler de A100 promedió $1.59 per GPU-hour en septiembre, con una caída de 2.8% intermensual, mientras que el de H100 promedió $2.64 per GPU-hour, con una caída de 2.6%. La relación de precio H100 a A100, no obstante, subió ligeramente a 1.66x desde 1.65x en agosto. El precio de alquiler de B200 repuntó 1.3% intermensual a $5.70 per GPU-hour después de su caída en agosto, y su relación frente a H100 aumentó a 2.16x desde 2.08x. Así, los precios de alquiler de generaciones anteriores se debilitaron, mientras que el precio de B200 se recuperó modestamente y mantuvo un nivel de precios sustancialmente superior. La tendencia de los precios spot de memoria también se estancó tras la fortaleza anterior. El precio spot de DDR5 16Gb cayó 1% intermensual a $49.70 en septiembre, tras cinco aumentos mensuales consecutivos, aunque se mantuvo 614% por encima de $6.96 en septiembre de 2025. El precio spot de NAND 1Tb estuvo prácticamente plano, subiendo 0.1% intermensual a $30.54, aunque fue 470% superior a $5.36 un año antes. El informe concluye que el impulso secuencial de los precios de memoria ya no se acelera, pese a que los incrementos interanuales siguen siendo extraordinariamente elevados.

Marco de análisis

El informe combina tres indicadores mensuales: una muestra de una semana de uso, precios y gasto de tokens LLM en OpenRouter; índices de Bloomberg sobre tarifas de alquiler de GPU fuera de los hiperescaladores; y datos de Bloomberg sobre precios spot de memoria. Compara cambios intermensuales e interanuales, separa modelos de pesos abiertos y cerrados, y utiliza la mezcla de precios y volumen para explicar los cambios en el gasto en tokens.

Notas metodológicas

• OtroOtro

  Rastreador mensual de volumen, precios y gasto de tokens en OpenRouter

  J.P. Morgan toma una muestra de una semana cada mes de aproximadamente 300 modelos de OpenRouter para seguir cambios en uso, precios medios, precios ponderados por volumen y gasto. El informe señala que la muestra excluye los volúmenes de API directas de primera parte y de API alojadas por hiperescaladores.

• Marco de análisis sectorialDescomposición de volumen y precio

  Análisis del gasto en tokens mediante volumen, precio medio y precio ponderado por volumen

  El informe explica el crecimiento del gasto separando la expansión del volumen de tokens de los efectos de precios y de la mezcla de modelos. Los modelos de pesos abiertos de alto volumen y menor precio redujeron los precios ponderados por volumen incluso mientras subían los precios medios de tokens.

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  Precios de alquiler de GPU y precios spot de memoria como indicadores de demanda de infraestructura de AI

  El informe usa los movimientos secuenciales de las tarifas de alquiler de GPU y de los precios spot de DRAM y NAND para evaluar si las condiciones de precios de insumos importantes para la infraestructura de AI se están fortaleciendo o debilitando.

Datos clave

• Crecimiento del volumen de tokens de OpenRouter+71% m/m; 30x y/yEl crecimiento de septiembre se aceleró frente a +47% m/m en agosto.
• Crecimiento del gasto en tokens de OpenRouter+28% m/m; 14x y/yFrente a +7% m/m tanto en julio como en agosto.
• Precio de tokens ponderado por volumen-25% m/m; -55% y/yCayó por una mezcla de modelos más baratos y compresión de precios dentro de los mismos modelos.
• Precio de alquiler de A100$1.59 per GPU-hour; -2.8% m/mTarifa media de alquiler fuera de los hiperescaladores en septiembre.
• Precio de alquiler de H100$2.64 per GPU-hour; -2.6% m/mLa relación de precio H100 a A100 alcanzó 1.66x.
• Precio de alquiler de B200$5.70 per GPU-hour; +1.3% m/mLa relación B200 a H100 subió a 2.16x desde 2.08x en agosto.
• Precio spot de DDR5 16Gb$49.70; -1% m/m; +614% y/yPrimera caída intermensual tras cinco aumentos mensuales consecutivos.
• Precio spot de NAND 1Tb$30.54; +0.1% m/m; +470% y/yPrácticamente plano de forma secuencial tras el aumento del mes anterior.

Impacto e implicaciones

El informe sostiene que la aceleración del gasto en tokens respalda una demanda sostenida de infraestructura de AI, especialmente debido a la rápida expansión del uso de modelos de pesos abiertos. Al mismo tiempo, las caídas de las tarifas de alquiler de A100 y H100 y el estancamiento del impulso secuencial de los precios de memoria indican que las condiciones de precios de infraestructura siguen siendo desiguales, no ampliamente aceleradas.

Riesgos

• La muestra de OpenRouter está sesgada hacia tráfico de desarrolladores, startups y agentic-coding, y excluye el volumen de API directas de primera parte y de API alojadas por hiperescaladores, lo que limita su representatividad de la demanda total de LLM.

Aspectos que vigilar

• Si el crecimiento del volumen y gasto en tokens se mantiene elevado después de la aceleración de septiembre.
• La evolución de la mezcla de uso y gasto entre modelos de pesos abiertos y cerrados.
• Las tendencias secuenciales de precios de alquiler para GPU A100, H100 y B200.
• Si los precios spot de DDR5 y NAND reanudan aumentos secuenciales o permanecen estables o a la baja.