Puntos clave:
Coinbase apuesta a que una infraestructura más inteligente, no los límites de uso, puede evitar que sus costos de IA se disparen mientras el consumo de tokens alcanza máximos históricos.
El director ejecutivo de Coinbase, Brian Armstrong, describió cinco estrategias que el exchange de criptomonedas está utilizando para gestionar los crecientes costos de inteligencia artificial sin restringir la cantidad de tokens que sus ingenieros pueden usar, según una publicación en X el viernes.
"En última instancia, los humanos no deberían elegir los modelos — la IA puede automatizar esta tarea", dijo Armstrong, describiendo el enfoque de la compañía para enrutar las consultas a los modelos de lenguaje más apropiados según la complejidad de la tarea.
La primera estrategia implica seleccionar LLM predeterminados más baratos. Coinbase está experimentando con modelos chinos de peso abierto como GLM 5.2, desarrollado por Z.ai, y Kimi 2.7, de Moonshot AI, como opciones predeterminadas a través de su puerta de enlace de LLM, escribió Armstrong. Estos modelos cuestan significativamente menos que los de los laboratorios estadounidenses de frontera como Anthropic y OpenAI.
El segundo enfoque, que Armstrong discutió anteriormente en junio, enruta las consultas a modelos adaptados a la complejidad de la tarea — utilizando modelos de frontera para la planificación pero modelos más baratos para la ejecución donde serían excesivos. Las estrategias restantes incluyen un mejor almacenamiento en caché para reducir los costos de inferencia, mantener el contexto ligero iniciando nuevas sesiones al cambiar entre tareas, y mejorar la visibilidad a nivel de empresa del gasto en IA.
Un gráfico adjunto a la publicación de Armstrong mostró que el uso de tokens en Coinbase alcanzó recientemente uno de los niveles más altos en la historia de la compañía, mientras que el gasto en IA cayó a casi la mitad de su nivel máximo. "El objetivo no es suprimir el uso. Es construir la infraestructura que haga sostenible el crecimiento exponencial", escribió.
El impulso para contener los costos de IA llega menos de dos meses después de que Coinbase despidiera al 14% de su personal, en parte porque la IA había cambiado la forma en que las personas trabajan. En una publicación de mayo, Armstrong dijo que los ingenieros de la compañía estaban utilizando la IA para "entregar en días lo que solía tomarle a un equipo semanas".
El enfoque de Coinbase contrasta con la tendencia general de la industria de imponer límites de uso a los empleados para frenar el consumo desmedido de tokens. Empresas como Uber y Amazon han reevaluado sus inversiones en IA después de que los presupuestos se agotaran más rápido de lo esperado, según informes. Un estudio de Flexera publicado a principios de 2026 encontró que aproximadamente 3 de cada 5 organizaciones reconocieron que el gasto excesivo en IA había aumentado año tras año.
Armstrong dijo que todos los ingenieros de Coinbase pueden usar tantos tokens como quieran, pero pueden ver su uso. La compañía espera "más impacto" de los empleados que gastan más en IA, escribió.
Este artículo es solo con fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
