Infraestructura de computación de IA, hardware de centros de datos y equipos de redes: El uso de tokens continúa impulsando el crecimiento del gasto en IA y los precios de la memoria, mientras los precios de alquiler de GPU divergen

Visión general

El informe evalúa la demanda de infraestructura de IA en agosto utilizando muestras de uso y precios de LLM de OpenRouter, precios de alquiler de GPU de proveedores de nube no hiperescalables y precios al contado de DRAM y NAND. Concluye que las tendencias generales de demanda siguen siendo positivas: el gasto en tokens y los precios de memoria continúan aumentando, aunque los precios de alquiler de GPU divergen según el modelo.

Perspectivas principales

El informe evalúa primero la demanda de infraestructura de IA a través de la actividad de tokens de LLM. Su rastreador toma una muestra de una semana de datos cada mes, que cubre aproximadamente 300 LLM en la plataforma OpenRouter. El uso de tokens en agosto se reaceleró tras desacelerarse en julio, aumentando 47% m/m, por encima del 18% de julio pero por debajo del 70% de junio; alcanzó 28x a/a, frente a 21x y 20x en julio y junio, respectivamente. Los modelos de pesos cerrados representaron 33% del uso total, frente al 29% de julio y sin cambios respecto al 33% de junio; su uso aumentó 66% m/m, frente a 3% y 34% en julio y junio, respectivamente, y alcanzó 14x a/a. El uso de modelos de pesos abiertos aumentó 39% m/m, frente a 26% y 97% en julio y junio, respectivamente; alcanzó 56x a/a, por debajo de 63x en julio y 74x en junio. El crecimiento del uso estuvo acompañado de descensos de precios. El precio promedio por token disminuyó 5% m/m en agosto, frente a una caída de 3% en julio y un aumento de 7% en junio; aumentó 5% a/a, mejorando desde 2% en julio y -5% en junio. El precio ponderado por volumen, que refleja mejor la mezcla real de modelos, cayó 28% m/m y 56% a/a, principalmente debido a un recorte de precio de 50% para GPT-5.6 Sol, un recorte de precio de 80% para GPT-5.6 Luna y la adopción generalizada de modelos de bajo costo. Tencent Hy3, DeepSeek v4 Flash-0731 y GPT-5.6 Luna aportaron conjuntamente aproximadamente 99% del volumen incremental de tokens m/m. El precio ponderado por volumen de los modelos de pesos abiertos disminuyó 17% m/m, frente a aumentos de 36% y 12% en julio y junio, respectivamente; aun así subió 60% a/a. El precio ponderado por volumen de los modelos de pesos cerrados cayó 37% m/m y 29% a/a, ambos sustancialmente más débiles que en meses anteriores. Pese a la caída de los precios, la fuerte expansión del uso continuó impulsando el crecimiento del gasto en tokens. El gasto total aumentó 7% m/m en agosto, sin cambios respecto a julio y por debajo del 70% de junio; alcanzó 12x a/a, frente a 11x y 16x en julio y junio, respectivamente. Los modelos de pesos cerrados representaron 78% del gasto total, frente a 80% en julio y 88% en junio; su gasto aumentó 4% m/m y alcanzó 10x a/a. El gasto en modelos de pesos abiertos aumentó 16% m/m, desacelerándose considerablemente desde 71% en julio y 120% en junio, pero aun así alcanzó 89x a/a. Esto indica que los modelos de pesos abiertos contribuyeron a una expansión más rápida del uso, mientras que los modelos de pesos cerrados, de mayor precio, continuaron representando la gran mayoría del gasto. Las clasificaciones de modelos ilustran aún más la diferencia entre la composición del uso y de los ingresos. Por uso de tokens, los cinco principales modelos en agosto fueron DeepSeek v4 Flash-0731, Tencent Hy3, MiMo v2.5, GPT-5.6 Luna y DeepSeek v4 Flash, que conjuntamente representaron más de 50% del uso total. Por gasto en tokens, los cinco principales fueron Claude Opus 5, Kimi K3, Claude Opus 4.7, GPT-5.6 Sol y Claude Fable 5, que conjuntamente representaron 48% del gasto total. No hubo superposición entre los dos grupos de cinco principales, lo que indica que los modelos de bajo costo dominan el uso, mientras que los modelos de mayor precio continúan dominando el gasto. Los precios de alquiler de GPU divergieron según el modelo. En el mercado de proveedores de nube no hiperescalables, el precio promedio de alquiler de agosto para la A100 fue $1.65 por hora de GPU, sin cambios m/m, tras aumentos de 0.9% y 6.4% en julio y junio, respectivamente. El precio de la H100 fue $2.73 por hora de GPU, recuperándose 1.2% m/m después de caer 0.6% en julio y subir 3.5% en junio; la relación de precio H100-A100 fue 1.65x, frente a 1.64x y 1.66x en julio y junio, respectivamente. El precio de la B200 fue $5.63 por hora de GPU, una caída de 1.5% m/m, su primera disminución m/m en más de seis meses, tras aumentos de 7.2% y 2.7% en julio y junio, respectivamente. La relación de precio B200-H100 cayó a 2.06x, por debajo de 2.12x en julio pero por encima de 1.97x en junio, y sustancialmente por debajo del nivel de 2.58x alrededor del lanzamiento del índice en septiembre de 2025. Los precios de memoria proporcionaron una señal ascendente más consistente. El precio al contado de DDR5 16Gb subió a $50.20 en agosto, un alza de 6% m/m desde $47.00 en julio y de 880% a/a desde $5.09 en agosto de 2025. Esto marcó el quinto aumento mensual consecutivo tras modestas caídas m/m en febrero y marzo, lo que el informe caracterizó como un aumento de más de 8x a/a. El precio al contado de NAND 1Tb subió a $30.50, un alza de 14% m/m desde $26.90 en julio y de 470% a/a desde $5.29 en agosto de 2025. Fue el primer retorno al crecimiento después de cuatro meses consecutivos de modestas caídas, lo que el informe caracterizó como un aumento de más de 4x a/a. En general, la expansión del gasto en tokens y el aumento de los precios de memoria respaldan una evaluación positiva de la demanda de infraestructura de IA, mientras que la caída de los precios de alquiler de B200 indica que el impulso de precios no es uniforme en todos los productos de computación.

Marco de análisis

El informe analiza secuencialmente la actividad de aplicaciones de IA, los alquileres de capacidad informática y los precios de memoria. Primero descompone el gasto en tokens entre uso y precio, comparando cambios m/m y a/a en todos los modelos, modelos de pesos abiertos y modelos de pesos cerrados. Luego examina el mercado de computación en la nube no hiperescalable utilizando precios de alquiler y relaciones de precios relativos entre modelos de GPU. Por último, evalúa las tendencias de demanda y precios de memoria mediante precios al contado de DRAM y NAND, combinando los tres grupos de indicadores para evaluar el entorno de demanda de infraestructura de IA.

Notas metodológicas

• Marco de análisis de industria/sectorDescomposición volumen-precio

  Descomposición del gasto en tokens entre uso y precio

  El informe rastrea por separado el uso de tokens, el precio promedio, el precio ponderado por volumen y el gasto total para determinar si el crecimiento del gasto está impulsado por la expansión del uso o por cambios en los precios unitarios.

• Marco de análisis de industria/sectorMarco de oferta y demanda

  Señales de oferta y demanda de alquileres de GPU y precios al contado de memoria

  El informe utiliza los precios de alquiler de GPU y los precios al contado de DRAM y NAND como indicadores de las condiciones de oferta y demanda en los mercados de computación y memoria, comparando la dirección y magnitud de los cambios de precios entre productos.

• (Metodología fuera de vocabulario)Otro

  Seguimiento de instantáneas mensuales de una semana de OpenRouter

  El rastreador toma una muestra de una semana de datos cada mes, cubriendo aproximadamente 300 LLM en OpenRouter, para producir una instantánea mensual de las tendencias de uso y precios. La muestra está sesgada hacia desarrolladores, startups y tráfico de programación agéntica, y excluye el uso de API propias de proveedores de modelos y plataformas de nube hiperescalables.

Datos clave

• Uso de tokens en agosto+47% m/m, 28x a/aEl crecimiento m/m se reaceleró desde 18% en julio; el crecimiento a/a aumentó de 21x en julio a 28x.
• Precio promedio de tokens en agosto-5% m/m, +5% a/aEl precio continuó disminuyendo m/m, pero el crecimiento a/a mejoró desde 2% en julio.
• Precio de tokens ponderado por volumen en agosto-28% m/m, -56% a/aAfectado principalmente por importantes recortes de precios de modelos y una mayor adopción de modelos de menor costo.
• Gasto en tokens en agosto+7% m/m, 12x a/aLa expansión del uso compensó la caída del precio ponderado por volumen.
• Participación de modelos de pesos cerrados en el gasto78%Frente a 80% en julio y 88% en junio.
• Precio promedio de alquiler de A100$1.65/GPU-hourSin cambios m/m en agosto.
• Precio promedio de alquiler de H100$2.73/GPU-hourSubió 1.2% m/m en agosto, con la relación de precios H100/A100 en 1.65x.
• Precio promedio de alquiler de B200$5.63/GPU-hourBajó 1.5% m/m en agosto, marcando la primera caída m/m en más de seis meses; la relación de precios B200/H100 fue 2.06x.
• Precio al contado de DDR5 16Gb$50.20Subió 6% m/m y 880% a/a en agosto, marcando el quinto aumento mensual consecutivo.
• Precio al contado de NAND 1Tb$30.50Subió 14% m/m y 470% a/a en agosto, poniendo fin a cuatro meses consecutivos de caídas m/m.

Impacto e implicaciones

El informe considera que la rápida expansión en el uso de tokens es suficiente para seguir impulsando el crecimiento del gasto pese a la caída de los precios, lo que indica una demanda resiliente de uso de modelos de IA. Al mismo tiempo, el aumento de los precios al contado de DRAM y NAND refuerza las señales de mejora en la demanda de memoria y las condiciones de precios. Sin embargo, la primera caída m/m en los precios de alquiler de B200 y la reducción de su prima frente a la H100 indican que las tendencias de precios de GPU varían según la generación de producto, lo que significa que la mejora general de la demanda no debe equipararse a aumentos simultáneos de precios en todos los productos de computación.

Riesgos

• Los datos de OpenRouter están sesgados hacia desarrolladores, startups y tráfico de programación agéntica, y excluyen el uso de API propias como las de OpenAI y Anthropic, así como los endpoints alojados en plataformas de nube hiperescalables. Por tanto, la muestra no es representativa de todo el mercado de LLM.

Aspectos que vigilar

• Continuar monitoreando si el crecimiento del uso de tokens puede compensar las caídas de los precios promedio y ponderados por volumen, permitiendo que el gasto total en tokens siga creciendo.
• Monitorear los cambios en las participaciones de uso, precios y gasto entre modelos de pesos abiertos y de pesos cerrados.
• Seguir si los precios de alquiler de B200 continúan cayendo, así como los cambios en las relaciones de precios B200/H100 y H100/A100.
• Observar si la DRAM puede sostener aumentos mensuales consecutivos y si la NAND puede mantener el crecimiento tras poner fin a cuatro meses de caídas.