Meta limita el uso de tokens de IA tras costes internos que alcanzan miles de millones

Meta está imponiendo límites en el uso de tokens a aproximadamente 6,000 empleados después de que los costes internos de IA se dispararan a miles de millones de dólares, exponiendo una brecha creciente entre la adopción de la IA y su economía.

"Nadie debería usar IA solo por usarla", escribió el director de tecnología de Meta, Andrew Bosworth, en un memorando de abril obtenido por The Information, añadiendo que "el uso de tokens en sí mismo no es una medida de impacto".

Los empleados consumieron 73.7 billones de tokens en un solo período de 30 días, impulsados por un fenómeno llamado "tokenmaxxing": trabajadores que ejecutaban deliberadamente múltiples tareas de IA simultáneamente para escalar en una clasificación interna llamada "Claudeonomics" que rankeaba a los 250 principales usuarios por consumo de tokens. Meta retiró la clasificación tras el aumento.

La crisis de costes en uno de los mayores gastadores en IA — Meta asignó 145 mil millones de dólares en gasto de capital anual, en parte para infraestructura de IA — plantea una pregunta fundamental para la industria: si las empresas que construyen IA no pueden pagar sus propias facturas de tokens, ¿qué significa eso para los márgenes de beneficio de proveedores de modelos como OpenAI y Anthropic?

El problema del Tokenmaxxing

La explosión de costes internos se remonta a un cambio de política en noviembre, cuando Meta informó a los empleados que demostrar "resultados de trabajo impulsados por IA" sería un requisito de rendimiento central para 2026, y que los mejores obtendrían bonificaciones. El incentivo resultó contraproducente. En lugar de usar la IA de forma selectiva, algunos empleados comenzaron a competir en la clasificación de "Claudeonomics", que rastreaba el consumo de tokens. Un conjunto de datos internos mostró que el consumo pasó de 60.2 billones de tokens en una ventana de 30 días a 73.7 billones antes de que la empresa retirara la clasificación.

Meta ahora está construyendo un panel de control central llamado "AI Gateway" para monitorear el uso y gasto de IA en toda la empresa en tiempo real, con alertas automáticas para picos anormales de consumo. La compañía planea implementar la herramienta a una base más amplia de empleados en las próximas semanas y establecer asignaciones estructuradas de presupuestos de tokens para 2027. También está orientando a los trabajadores hacia su asistente de codificación interno, MetaCode, para reducir la dependencia de Claude de Anthropic, que se ha convertido en la herramienta de codificación principal para los ingenieros de Meta.

Presión de costes en toda la industria

Meta no está sola. Amazon cerró una clasificación interna de IA el mes pasado después de que los empleados realizaran operaciones innecesarias para aumentar sus puntuaciones, incrementando los costes de cómputo. Uber y ServiceNow agotaron su presupuesto anual para herramientas de Anthropic en los primeros meses de 2026, según The Information. ServiceNow ahora monitorea el uso diario por empleado para rastrear y contener los costes. Las firmas de capital riesgo también están estableciendo límites de uso de IA para sus equipos, con facturas diarias de tokens que alcanzan miles de dólares.

La disciplina de gasto se está extendiendo por el mercado de IA en general. El Índice de Gasto en Tokens de LLM, que rastrea el precio promedio pagado por cada millón de tokens en el mercado, cayó durante siete días de negociación consecutivos hasta el 11 de junio, la racha de pérdidas más larga desde enero. El índice se había más que duplicado desde diciembre antes de alcanzar su punto máximo en mayo y revertirse bruscamente.

OpenAI está considerando recortar los precios de los tokens para ganar clientes empresariales antes de su confidencial presentación de OPI esta semana, informó el Wall Street Journal. El director ejecutivo Sam Altman ha calificado los costes de uso de IA como "un problema enorme" y dijo que la empresa "ayudaría a las personas a obtener más valor por menos gasto". Cualquier recorte de precios, aunque competitivo, presionaría directamente los márgenes tanto de OpenAI como de Anthropic, que pierden miles de millones de dólares cada una en la potencia informática necesaria para ejecutar sus sistemas de IA.

Qué significa esto para los inversores

El cambio de una narrativa de crecimiento de "más tokens es mejor" a una realidad de restricción de costes tiene implicaciones en toda la cadena de valor de la IA. Morgan Stanley ha descrito la actual retirada en los precios de los tokens como un "reductor de velocidad", mientras que Citadel ha argumentado que la restricción vinculante para la adopción de IA se ha desplazado de la capacidad del modelo al coste y la escasez, con los usuarios acelerando su migración hacia modelos más baratos.

Para proveedores de modelos como OpenAI y Anthropic, la presión es doble: sus mayores clientes están limitando el uso incluso cuando los propios proveedores enfrentan la necesidad de recortar precios para mantener su cuota de mercado. Para proveedores de hardware como Nvidia, cuyos ingresos por centros de datos dependen de la expansión de la demanda de cómputo de IA, una desaceleración sostenida en el crecimiento del consumo de tokens podría desafiar las expectativas de gasto de capital implícitas en las valoraciones actuales. Las acciones de Meta, que cotizan a aproximadamente 22 veces las ganancias futuras, aún no reflejan el coste total del gasto interno en IA que la empresa ahora intenta contener.

Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.