AI infrastructure and data center market conditions: El gasto en tokens de IA se aceleró en septiembre, mientras las señales de alquiler de GPU y memoria fueron mixtas

Visión general

Este rastreador de centros de datos evalúa la demanda de infraestructura de IA mediante la actividad mensual de tokens de LLM, precios de alquiler de GPU fuera de los hiperescaladores y precios spot de memoria. J.P. Morgan observa pruebas sólidas de demanda de tokens, pero señales más mixtas en el alquiler de capacidad de cómputo y los precios de memoria.

Perspectivas principales

El Data Center Watch de septiembre de J.P. Morgan sostiene que la demanda de infraestructura de IA sigue siendo fuerte por la aceleración de la actividad de tokens de LLM, aunque los datos de alquiler de GPU y precios spot de memoria fueron menos uniformemente favorables. El rastreador utiliza una muestra mensual de unos 300 modelos en OpenRouter. El volumen de tokens subió 71% m/m, acelerándose desde 47% en agosto y 18% en julio, y fue 30x mayor y/y. El gasto en tokens aumentó 28% m/m, frente a 7% en agosto y julio, y llegó a 14x y/y. El informe atribuye principalmente la aceleración del volumen a los modelos de peso abierto: su volumen creció 83% m/m y 101x y/y, frente a 39% m/m y 10x y/y para los modelos de peso cerrado. El informe distingue entre el precio promedio de tokens y el precio ponderado por volumen. El precio promedio aumentó 4% m/m y 20% y/y, ayudado por la incorporación de modelos de imagen más caros. Sin embargo, el precio ponderado por volumen cayó 25% m/m y 55% y/y por el cambio hacia modelos nuevos, baratos y de alto volumen, así como por reducciones de precio en modelos existentes. DeepSeek V4.1 Flash y GLM 5.3 Flash añadieron unos 41 billones de tokens, o 30% del volumen total, a precios inferiores al promedio previo de modelos de peso abierto. La compresión de precios en Kimi K3, GLM 5.3 y GPT-5.6 Sol también contribuyó. Los cinco principales modelos representaron más de 53% del volumen y 50% del gasto, pero solo Tencent’s Hy4 preview coincidió en ambos grupos, lo que muestra que el liderazgo en uso y en gasto fue distinto. Los precios de alquiler de GPU para capacidad fuera de los hiperescaladores fueron mixtos. El precio de A100 promedió $1.59 per GPU-hour, una caída de 2.8% m/m, y el de H100 promedió $2.64 per GPU-hour, una caída de 2.6%. En contraste, el alquiler de B200 subió 1.3% m/m hasta $5.70 per GPU-hour tras la caída de 1.5% de agosto. La relación de precio B200-H100 aumentó a 2.16x desde 2.08x en agosto, mientras que la relación H100-A100 subió ligeramente a 1.66x desde 1.65x. Por ello, J.P. Morgan califica las señales de alquiler de cómputo como mixtas, no como un fortalecimiento generalizado. El impulso de los precios spot de memoria también se detuvo. El precio spot de DDR5 16Gb cayó 1% m/m hasta $49.70 tras cinco aumentos mensuales consecutivos, aunque aún era 614% superior a los $6.96 de septiembre de 2025. El precio de NAND 1Tb permaneció prácticamente sin cambios m/m, subiendo 0.1% a $30.54, pero era 470% superior a los $5.36 de un año antes. Estas cifras muestran que los precios de memoria seguían elevados y/y incluso cuando el impulso m/m se debilitó en septiembre.

Marco de análisis

El informe combina una muestra mensual de OpenRouter sobre uso y precios de tokens de unos 300 LLM con índices de Bloomberg para alquileres de GPU fuera de los hiperescaladores y precios spot de memoria. Compara crecimiento mensual y anual, separa precios promedio y ponderados por volumen de tokens, y utiliza la mezcla de modelos, los cambios de precios y las relaciones de precios de hardware para interpretar la demanda de infraestructura de IA.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialDescomposición de volumen y precio

  El volumen de tokens, el precio promedio, el precio ponderado por volumen y el gasto se analizan por separado.

  El informe separa el crecimiento de la demanda de los efectos de precios y de mezcla de productos: el gasto puede crecer rápidamente con la expansión del volumen de tokens incluso si cae el precio ponderado por volumen.

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  La demanda de infraestructura de IA se evalúa mediante actividad de tokens, precios de alquiler de GPU y precios spot de memoria.

  El informe usa el crecimiento de uso como indicador de demanda y los precios de GPU y memoria como señales de mercado sobre la disponibilidad o demanda de capacidad de cómputo y componentes.

Datos clave

• Crecimiento del volumen de tokens de OpenRouter+71% m/m; 30x y/yCrecimiento de septiembre, frente a +47% m/m en agosto y +18% m/m en julio.
• Crecimiento del gasto en tokens de OpenRouter+28% m/m; 14x y/yCrecimiento de septiembre, frente a +7% m/m tanto en agosto como en julio.
• Precio de tokens ponderado por volumen-25% m/m; -55% y/yCayó por la mezcla de modelos baratos y de alto volumen y la compresión de precios de los mismos modelos.
• Precio de alquiler de A100$1.59 per GPU-hour; -2.8% m/mPrecio promedio de alquiler de septiembre fuera de los hiperescaladores.
• Precio de alquiler de H100$2.64 per GPU-hour; -2.6% m/mPrecio promedio de alquiler de septiembre fuera de los hiperescaladores.
• Precio de alquiler de B200$5.70 per GPU-hour; +1.3% m/mPrecio promedio de alquiler de septiembre fuera de los hiperescaladores.
• Precio spot de DDR5 16Gb$49.70; -1% m/m; +614% y/yPrimera caída mensual tras cinco aumentos mensuales consecutivos.
• Precio spot de NAND 1Tb$30.54; +0.1% m/m; +470% y/yPrácticamente plano m/m.

Impacto e implicaciones

El informe interpreta la aceleración del volumen y gasto de tokens como evidencia de que la demanda de infraestructura de IA sigue siendo sólida. Al mismo tiempo, las caídas en los alquileres de A100 y H100 y el estancamiento mensual de precios de memoria indican que las condiciones de precios de los insumos de infraestructura no se estaban ajustando de manera uniforme.

Riesgos

• El rastreador de OpenRouter refleja tráfico de desarrolladores, startups y programación agéntica, y excluye volumen de API de primera parte, incluidos endpoints directos de OpenAI, Anthropic y alojados por hiperescaladores.