Coinbase redujo el gasto en IA casi a la mitad al canalizar la mayoría de las tareas a través de modelos chinos de código abierto, desafiando el poder de fijación de precios de los proveedores premium de IA estadounidenses.
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Coinbase reduce el gasto en IA casi un 50% con modelos chinos de código abierto
El director ejecutivo de Coinbase, Brian Armstrong, afirmó que la compañía redujo el gasto en inteligencia artificial en casi un 50% al establecer los modelos chinos de código abierto GLM 5.2 y Kimi 2.7 como opciones predeterminadas a través de una puerta de enlace interna de LLM, mientras que el uso de tokens continuó creciendo de forma exponencial.
"El 91% de los ingenieros nunca alcanzó su límite de uso, así que no ajustamos los cupos — cambiamos a modelos predeterminados más baratos", declaró Armstrong en una publicación en X el viernes.
La plataforma de intercambio de criptomonedas implementó tres medidas de reducción de costes: un sistema de enrutamiento inteligente que preprocesa las indicaciones y asigna las tareas al modelo más rentable en función de las tasas de acierto de caché y los precios; un almacenamiento en caché agresivo que elevó la tasa de acierto de LibreChat del 5% al 60%; y una optimización del contexto que exige a los ingenieros iniciar nuevas sesiones al cambiar de tarea. Para planificación y razonamiento complejos, los ingenieros aún pueden invocar modelos fronterizos, mientras que las revisiones de código utilizan una estrategia paralela con múltiples modelos donde los resultados se verifican entre sí.
Este cambio valida la viabilidad comercial de la IA china de código abierto en entornos de producción empresarial occidentales, desafiando directamente el poder de fijación de precios de proveedores estadounidenses como OpenAI y Anthropic. Para Coinbase, la reducción de costes podría mejorar los márgenes y las métricas de rentabilidad en un momento en que la compañía está expandiendo el uso de la IA en lugar de restringirlo.
El enrutamiento inteligente reemplaza la selección manual de modelos
Armstrong indicó que el marco de planificación personalizado de la compañía preprocesa cada indicación y luego la enruta automáticamente al modelo más adecuado según la probabilidad de acierto de caché y el precio por token. El objetivo, dijo, es permitir que la IA gestione la selección de modelos en lugar de dejarla en manos de los ingenieros. Argumentó que las tareas a nivel de ejecución no requieren los modelos fronterizos más caros — solo las tareas de planificación y razonamiento.
El almacenamiento en caché y la disciplina de contexto generan la mayor parte del ahorro
Coinbase ahora exige que todas las solicitudes de IA sean conscientes de la caché, lo que significa que el sistema verifica si se puede reutilizar una respuesta anterior antes de generar una nueva. La implementación de LibreChat ilustra el impacto: las tasas de acierto de caché saltaron del 5% al 60% tras la optimización. Armstrong también instó a los ingenieros a mantener contextos reducidos — iniciando sesiones nuevas, limitando el alcance de los archivos y desconectando herramientas no utilizadas — para reducir el consumo innecesario de tokens.
La compañía no ha revelado cifras absolutas de gasto. Sin embargo, lograr una reducción cercana al 50% mientras el uso de tokens crece a un ritmo exponencial sugiere que Coinbase ha desvinculado parcialmente el consumo del coste.
Lo que esto significa para el mercado de IA
La adopción de GLM 5.2 — desarrollado por la firma pekinesa Zhipu AI — y Kimi 2.7 — de Beijing Moonshot AI — como modelos empresariales predeterminados marca un hito para la IA china de código abierto en la infraestructura corporativa occidental. El GPT-4o de OpenAI y el Claude 4 de Anthropic, que tienen precios premium, ahora se enfrentan a una alternativa creíble de bajo coste que las empresas pueden implementar sin sacrificar calidad en tareas rutinarias.
Para los inversores, la implicación es clara: si otras grandes empresas siguen la estrategia de Coinbase, el mercado potencial para los modelos de IA premium estadounidenses podría reducirse únicamente a tareas de alta complejidad, comprimiendo las expectativas de crecimiento de ingresos para los proveedores que dependen de la adopción empresarial generalizada. Coinbase, que cotiza en el Nasdaq bajo el ticker COIN, no ha revelado el ahorro exacto en dólares, pero la mejora estructural de costes respalda la expansión de márgenes a medida que escala el uso de IA.
Este artículo es solo con fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
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