Parallel Money

Ya empezó a pasar, y lo vengo diciendo desde hace meses: esto era inevitable. Revolut, la empresa privada más grande de Europa, decidió adoptar modelos chinos de IA de pesos abiertos, ejecutados en su propia infraestructura, y dejar herramientas como Claude Code y Codex para casos excepcionales. Con 56 GPU Nvidia B200, están ejecutando GLM a un costo promedio de apenas $0,30 por millón de tokens, un 90% menos de lo que pagaban a OpenAI y Anthropic, y reportan una reducción del 70% en los tiempos de desarrollo. Esto es precisamente lo que llevo meses anticipando. A medida que los modelos abiertos mejoran y las empresas desarrollan su propia infraestructura, la dependencia de las API propietarias comienza a perder sentido económico. Y aquí hay un problema enorme para las valoraciones actuales del sector: el crecimiento del consumo de tokens no necesariamente se traducirá en un crecimiento proporcional de los ingresos. Revolut no es una pequeña startup experimentando con IA. Es una de las mayores fintech del mundo, y ya está haciendo las cuentas. Y entonces, ¿cuál es realmente la ventaja competitiva de los modelos frontier? Si los modelos abiertos ya pueden hacer prácticamente lo mismo, son gratuitos para instalar en tu propia infraestructura, cuestan 10 veces menos y permiten reducir los tiempos de desarrollo un 70%, ¿qué justifica seguir pagando esas diferencias? Además, mantienes el control de tus datos, la privacidad de tus aplicaciones y tu código, sin depender de terceros ni aceptar restricciones sobre lo que tú mismo desarrollas.