Internet y Comercio Electrónico: Anthropic y OpenAI continúan liderando la competencia de IA de frontera, mientras los recortes de precios de Tokens y la inflación de la memoria se convierten en variables clave para las valoraciones de IA en internet

Visión general

Este informe lanza por primera vez el Rastreador de Datos de IA de Frontera de BofA, que cubre clasificaciones de capacidades de modelos, participaciones de uso y gasto de modelos, precios de Tokens, precios de alquiler de GPU y costos de memoria para evaluar el panorama competitivo de IA, los retornos sobre gastos de capital y el sentimiento de valoración de las grandes empresas de internet.

Perspectivas principales

Anthropic y OpenAI actualmente marcan el ritmo en las capacidades de modelos de frontera, mientras que próximos lanzamientos de modelos de Meta y Google podrían ser catalizadores. Los modelos abiertos de menor costo han ganado recientemente cierta participación de uso, lo que demuestra que los desarrolladores continúan ponderando la capacidad frente al costo. Los precios de Tokens retrocedieron en agosto tras fortalecerse significativamente hasta julio, dejando los márgenes de inferencia en la nube expuestos a una competencia de precios más intensa; los precios de alquiler de GPU permanecen sólidos, lo que indica una saludable demanda de infraestructura de IA y vidas útiles de servidores. Mientras tanto, los precios de DRAM y NAND siguen elevados, sin señales de que las presiones de costos de memoria estén disminuyendo.

Marco de análisis

El informe combina datos de Artificial Analysis, BenchLM, OpenRouter, Vercel, Silicon Data y mercados spot para evaluar las capacidades de los modelos, el uso de enrutamiento de desarrolladores, el gasto de plataformas, los costos de inferencia, la oferta y demanda de GPU y los costos de memoria. Los datos relevantes de plataformas reflejan principalmente el tráfico enrutado a través de sus puertas de enlace o enrutadores y no representan el uso total del mercado.

Notas metodológicas

• Evaluación de capacidades de modelosÍndice de Inteligencia de Artificial Analysis

  Inteligencia de modelos de frontera y costo por tarea

  Las capacidades de los modelos se evalúan mediante índices de inteligencia, inteligencia agéntica e inteligencia de agentes de programación; el costo por tarea por unidad de inteligencia se utiliza para comparar el costo efectivo de inferencia para lograr capacidades similares, donde valores menores indican una mejor eficiencia de costos.

• Seguimiento de adopción de modelosDatos de plataformas OpenRouter y Vercel

  Participación de uso de Tokens y participación de gasto

  Los datos de OpenRouter y Vercel pueden reflejar la preferencia de los desarrolladores, las compensaciones de rentabilidad y la tracción comercial, pero excluyen cargas de trabajo sustanciales procedentes de llamadas directas a API de proveedores de modelos, otras plataformas de nube, implementaciones privadas y centros de datos propiedad de empresas.

• Economía de la inferenciaÍndice de Precios de Tokens e Índice de Gasto en Tokens de LLM

  Costo combinado por millón de Tokens

  El Índice de Precios de Tokens sigue los cambios en los precios de lista promedio entre los principales proveedores de modelos; el Índice de Gasto en Tokens de LLM mide los costos efectivos de inferencia en un ecosistema más amplio utilizando ponderaciones de uso.

• Oferta y demanda de infraestructuraÍndice de Alquiler de GPU de Silicon Data

  Precios horarios estandarizados de alquiler de GPU

  Basado en datos de nubes especializadas, nubes a hiperescala, proveedores gestionados, clústeres intermediados y plataformas privadas de alquiler, este indicador refleja la oferta y demanda de GPU de IA y los precios de alquiler de cómputo.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• META

  Progreso del laboratorio de IA y monetización de IA en la plataforma de publicidad en internet

  Fortalezas

  MuseSpark 1.2 ocupa el séptimo lugar en el Índice de Inteligencia, lo que indica avances en las capacidades de los modelos; el informe mantiene una visión de Compra.

  Debilidades

  Las capacidades de los modelos aún están por detrás de los productos líderes de Anthropic y OpenAI, mientras que la inversión en IA puede presionar los márgenes.

  Comparación

  Sigue en modo de recuperación frente a Anthropic y OpenAI; en comparación con Google Gemini 3.6 Flash, MuseSpark 1.2 ocupa una posición más alta en el Índice de Inteligencia.

  Riesgos

  Sensibilidad de la publicidad digital a las condiciones macroeconómicas, aumento de los gastos de capital en IA, incremento de los activos fijos, competencia de plataformas nativas de IA por usuarios y presupuestos publicitarios, y riesgos regulatorios y de litigios.

• GOOGL / GOOG

  Beneficiario de la IA a través de los modelos Gemini, la búsqueda y las operaciones en la nube

  Fortalezas

  Los sólidos activos de IA, la expansión de los márgenes de la nube y el crecimiento esperado de ingresos de dos dígitos respaldan la valoración; futuros lanzamientos de Gemini podrían actuar como catalizadores.

  Debilidades

  Gemini 3.6 Flash queda por detrás de los modelos líderes en las clasificaciones de inteligencia relevantes, y la participación de Tokens de Vercel cayó en agosto.

  Comparación

  Tanto las capacidades de los modelos como la participación de uso de plataformas enfrentan competencia de Anthropic, OpenAI y modelos abiertos de menor costo.

  Riesgos

  Desvío del tráfico de búsqueda hacia herramientas de IA, monetización de LLM integrados en la búsqueda inferior a lo esperado, presión de cumplimiento de la DMA de la UE y gastos de capital en IA crecientes que reducen el flujo de caja libre.

• AMZN

  Beneficiario de la inferencia de AWS y la demanda de infraestructura de IA

  Fortalezas

  Los resilientes precios de alquiler de GPU respaldan la demanda de infraestructura de IA, y AWS cuenta con una base para la monetización de servicios en la nube.

  Debilidades

  La competencia en precios de Tokens y los mayores costos de infraestructura pueden presionar los márgenes de la nube y el flujo de caja libre.

  Comparación

  En relación con otros proveedores de nube a hiperescala, el enfoque competitivo está en los ecosistemas de modelos, los costos de inferencia y las cargas de trabajo de clientes en la nube.

  Riesgos

  Competencia entre proveedores de nube y grandes minoristas, mayores costos de infraestructura de AWS, IA agéntica que desvía el tráfico directo y los ingresos publicitarios de alto margen, y volatilidad de márgenes impulsada por la incertidumbre macroeconómica.

Datos clave

• Clasificaciones de capacidades de modelosClaude Opus 5 ocupa el primer lugar, con Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol también entre los líderesMeta MuseSpark 1.2 ocupa el séptimo lugar en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis; Gemini 3.6 Flash ocupa el decimotercero.
• Uso de Tokens de modelos abiertosMiMo-V2.5 con 328 billones de Tokens; DeepSeek V4 Flash con 264 billones de TokensDatos acumulados de agosto de OpenRouter.
• Uso de Tokens de modelos cerradosGPT-5.6 Luna con 86 billones de Tokens; Claude Opus 4.8 con 48 billones de TokensDatos acumulados de agosto de OpenRouter.
• Participación de Tokens de VercelDeepSeek 29.7%, Anthropic 24.7%, OpenAI 16.3%, Google 5.1%Promedio acumulado de agosto; DeepSeek y OpenAI ganaron participación mensual, mientras que Google y Anthropic la perdieron.
• Participación de gasto de VercelAnthropic 64.8%, OpenAI 11.2%, Google 7.8%, Moonshot.ai 6.4%Promedio acumulado de agosto; Anthropic se mantuvo sin cambios frente a julio.
• Índice de Precios de Tokens de IA$2.21/millón de TokensBajó aproximadamente 6% a 9% mensual al 13 de agosto y subió 87% interanual; los recortes de precios de OpenAI y la sustitución de versiones anteriores por Gemini 3.6 Flash son posibles impulsores.
• Índice de Gasto en Tokens de LLM$1.15/millón de TokensBajó 27% mensual en agosto, frente a $1.57 en julio.
• Precios de alquiler de GPUB200 $5.63/hora, H100 $2.77/hora, A100 $1.65/horaEn agosto, B200 bajó 2% mensual, H100 subió 2% y A100 se mantuvo estable.
• Precios de memoriaDDR5 aproximadamente +8% mensual; NAND estable mensualDDR5 fue aproximadamente +483% interanual y NAND aproximadamente +432% interanual; las presiones de costos siguen siendo elevadas.

Impacto e implicaciones

Para las grandes acciones de internet, la mejora de las capacidades de los modelos puede reforzar la competitividad de los productos y la narrativa de IA, pero los recortes de precios de Tokens pondrán a prueba la economía unitaria de los servicios en la nube y los negocios de inferencia. Los sólidos precios de alquiler de GPU respaldan las expectativas de demanda de infraestructura de IA, aunque también implican que las presiones de gasto de capital y depreciación podrían persistir; el aumento de los precios de memoria podría comprimir aún más los márgenes de hardware e infraestructura en la nube. La mejora de la clasificación de modelos de Meta es una señal positiva, pero su inversión en IA, la competencia publicitaria y los riesgos regulatorios aún requieren una evaluación paralela.

Riesgos

• Los datos de uso de plataformas tienen cobertura limitada y no pueden extrapolarse como participaciones de uso de modelos de toda la industria.
• Si persisten los recortes de precios de Tokens, podrían erosionar los márgenes de inferencia en la nube y de servicios de modelos.
• El aumento de los precios de DRAM y NAND podría incrementar los costos de servidores e infraestructura en la nube.
• Los elevados gastos de capital en IA, la expansión de activos fijos y los cambios en los supuestos de depreciación de servidores podrían reducir el flujo de caja libre.
• La iteración de modelos, la competencia de modelos abiertos y los cambios regulatorios podrían reconfigurar rápidamente el panorama competitivo.

Aspectos que vigilar

• Nuevos lanzamientos de modelos por proveedores a hiperescala, incluidos Meta Watermelon y Google Gemini 4.
• Ajustes de precios de Tokens por OpenAI, Anthropic, Google y proveedores de modelos abiertos.
• Si la participación de Tokens de modelos abiertos de menor costo continúa aumentando en OpenRouter y Vercel.
• Si los precios de alquiler de GPU pueden mantenerse resilientes, y los cambios de precios entre B200, H100 y A100.
• Si los precios spot de DRAM y NAND comienzan a moderarse, y su impacto en los gastos de capital y márgenes brutos de los proveedores de nube.
• La orientación de resultados de las grandes empresas de internet sobre inversión en infraestructura de IA, demanda de inferencia y avances de monetización.