¿Se convertirán los tokens de IA en nuevos productos básicos y monedas globales?

Fuente: Shujing Technology

Escrito por: Fan Wenzhong

El 23 de marzo, Liu Liehong, director de la Oficina Nacional de Datos, anunció en el Foro de Alto Nivel para el Desarrollo de China un conjunto de datos impactantes: la cantidad diaria de llamadas a AI Token en China ha pasado de 1000 millones a principios de 2024 a 100 billones a finales de 2025, y en marzo de 2026 superó los 140 billones, con un crecimiento de más de mil veces en dos años. Al mismo tiempo, los datos de OpenRouter, la plataforma de agregación de API de modelos de IA más grande del mundo, muestran que las llamadas semanales a grandes modelos en China han superado continuamente a Estados Unidos durante varias semanas, ocupando las tres primeras posiciones en llamadas globales, todas ellas con modelos chinos. Una revolución industrial impulsada por Token está reconfigurando el panorama de la competencia tecnológica global, los modelos de negocio e incluso la competitividad nacional a una velocidad sin precedentes.

A principios de 2026, también llegaron varias noticias del sector en Silicon Valley que han captado la atención de la comunidad tecnológica mundial. OpenAI está abandonando gradualmente el uso del indicador clave de internet DAU (usuarios activos diarios), que ha sido utilizado durante casi 20 años, y en su lugar está adoptando TPD (Token Per Day, consumo diario de tokens) como su principal métrica operativa. Este cambio no es casual. En la GTC 2026, Jensen Huang, CEO de Nvidia, redefinió los centros de datos como “fábricas de tokens” y señaló que la competencia futura se centrará en “el rendimiento de tokens por vatio”. Esto no es un fenómeno aislado, sino que marca la llegada de una nueva paradigma económico inteligente basado en Token como unidad de medición y transacción central.

1. Valor y medición del AI Token

2. AI Token como referencia de valor en la era inteligente

Desde la perspectiva de la ciencia de la computación, un Token es la unidad básica con la que un modelo de IA procesa diferentes tipos de información. Cuando se ingresa un texto en el modelo, se descompone en palabras o subpalabras; una imagen se divide en bloques de píxeles; un audio se segmenta en fragmentos temporales. Estas unidades fundamentales, indivisibles, se llaman tokens.

En la práctica, la medición de tokens sigue reglas específicas. Para textos en inglés, una palabra corta puede contar como un solo token, mientras que palabras más largas se dividen en varios tokens; una regla empírica común es que 1 token equivale aproximadamente a 4 caracteres en inglés. Para textos en chino, generalmente un carácter chino corresponde a 1 o 2 tokens. Ya sea en el procesamiento de datos durante el entrenamiento del modelo o en la salida funcional durante las llamadas al modelo, cada acción central de IA se mide en tokens. El consumo de tokens refleja directamente la carga de trabajo y el valor generado por el modelo, en línea con la teoría del valor trabajo de Marx.

El gran aporte del token es que proporciona una escala de valor cuantificable y comparable para el desarrollo de la economía inteligente. A medida que la tecnología de IA evoluciona desde modalidades textuales hacia multimodales, y sus aplicaciones se profundizan en programación, video, investigación científica y otros campos, la posición estratégica del Token como “medida unificada” se vuelve cada vez más evidente. Esta posición no surge de la nada, sino que es una consecuencia inevitable del desarrollo industrial: en la era industrial se mide el consumo eléctrico en kilovatios-hora, en la era de internet se mide el flujo de datos en gigabytes, y en la era de IA, naturalmente, se necesita Token para medir la producción inteligente. A nivel económico y comercial, el Token se ha convertido en la unidad de valor central, cuantificable, con precio y transacción en la era inteligente. Conecta la energía, la computación y los datos en la base, y los servicios inteligentes en la cima; es la medida universal para la productividad de IA, el cálculo de costos y la liquidación de servicios de IA.

La cadena de valor del Token abarca cinco etapas: fabricación de hardware, infraestructura, provisión de capacidad de cálculo, operación de plataformas y desarrollo de aplicaciones. En su estructura de costos, la electricidad y la depreciación de la capacidad de cálculo representan entre el 70% y el 80%, siendo factores clave en la competitividad internacional del Token. “Tokens por vatio” (Tokens per Watt) se convierte en un indicador clave para medir la competitividad de las empresas de IA. Esto significa que, con un presupuesto energético fijo, quien produzca más tokens con mayor eficiencia energética tendrá costos de producción más bajos y mayor competitividad en el mercado.

Factores que afectan la medición del AI Token

Con la expansión de los escenarios de aplicación, los métodos de medición de tokens han evolucionado de simples conteos a sistemas complejos multidimensionales y ponderados dinámicamente.

(1) Diferenciación entre entrada y salida. La medición básica sigue la estructura binaria de “tokens de entrada” y “tokens de salida”. Los tokens de entrada representan la información proporcionada por el usuario (como instrucciones, documentos subidos, registros de conversaciones anteriores), mientras que los tokens de salida son las respuestas generadas por el modelo. En facturación comercial, dado que la generación consume mucha memoria, ancho de banda y ciclos de cálculo, el costo de los tokens de salida suele ser de 3 a 5 veces mayor que el de los tokens de entrada. Esta diferencia refleja la diferencia esencial entre “trabajo creativo” y “lectura de información” en el consumo de recursos computacionales.

(2) Medición del contexto y costos de memoria. Entre 2024 y 2025, la ventana de contexto de los grandes modelos pasó de 8K y 32K a 128K e incluso 1M (un millón). En 2026, manejar contextos extremadamente largos se ha vuelto habitual. Sin embargo, los contextos largos no son gratuitos. La atención basada en la arquitectura Transformer aumenta la complejidad computacional de procesar secuencias largas, a menudo cuadrática o linealmente creciente. Por ello, los sistemas modernos introducen un “coeficiente de ponderación del contexto”. Cuando un usuario realiza una consulta en una sesión con un contexto de 1 millón de tokens, incluso si la respuesta solo tiene 10 tokens, el sistema debe volver a escanear o recuperar toda la memoria histórica, lo que consume recursos invisibles que se contabilizan como “tokens activos en contexto”. Esto hace que la medición sea más precisa respecto a los recursos necesarios para mantener la memoria a largo plazo del modelo.

(3) Tokenización de datos multimodales. Con la madurez de los modelos multimodales (LMM), las imágenes, videos y audios también se incluyen en la medición de tokens. Una imagen de alta resolución ya no se considera un solo archivo, sino que se divide en cientos de parches visuales, cada uno codificado como uno o varios tokens visuales. Un minuto de video puede traducirse en decenas de miles de tokens visuales temporales. Este método unificado rompe las barreras entre modalidades, permitiendo que tareas como describir imágenes, entender videos y la interacción por voz se calculen bajo un mismo modelo económico. Por ejemplo, generar un video de 10 segundos puede consumir una cantidad de tokens equivalente a escribir un artículo de mil palabras, reflejando claramente las diferencias en densidad de información entre modalidades.

(4) La invisibilización del valor del token. Con la popularización de los Agentes de IA, los modelos ya no solo responden una vez, sino que realizan planificación autónoma, ejecución de código, autorreflexión y búsquedas en múltiples rondas. Este proceso genera muchos tokens de pensamiento intermedios que no se muestran directamente al usuario, pero son fundamentales para una salida de calidad. Los nuevos estándares de medición comienzan a distinguir entre “tokens de salida superficial” y “tokens de razonamiento interno”. Para cálculos científicos complejos o razonamientos profundos, la cantidad de tokens de razonamiento puede ser varias decenas de veces mayor que la salida final. Algunas plataformas avanzadas ya experimentan con tarifas diferenciadas basadas en pasos de razonamiento o profundidad de cadenas de pensamiento, marcando un cambio fundamental en la medición de “contar palabras” a “medir inteligencia”.

Las tendencias del desarrollo del AI Token

En los últimos años, el desarrollo del AI Token presenta tres tendencias principales: explosión en volumen total, compresión extrema en unidades y estratificación de valor.

Tendencia 1: crecimiento explosivo en consumo. Según estadísticas, en 2024 el consumo diario global de tokens fue de aproximadamente 100 mil millones, y en el primer trimestre de 2026 alcanzó los 180 billones, casi 1800 veces más. Este crecimiento no es lineal, sino que responde a cambios cualitativos en los paradigmas de aplicación. En los primeros años, el consumo de tokens se centraba en diálogos humano-máquina (chatbots), interacción de baja frecuencia y superficial; en 2026, las aplicaciones principales son agentes autónomos que, al ejecutar tareas, descomponen objetivos, llaman herramientas, escriben y depuran código, y verifican resultados, generando decenas de miles o incluso cientos de miles de tokens. En el futuro, con la llegada de la IA encarnada (Embodied AI), los robots convertirán en tiempo real toda percepción y decisión en un flujo masivo de tokens, y se estima que en 2030 el consumo diario global alcanzará la escala de 10^16 tokens.

Tendencia 2: disminución del costo unitario al estilo Ley de Moore. Gracias a la iteración en arquitecturas de hardware (como Nvidia Blackwell y futuras arquitecturas Rubin), optimización de algoritmos (como modelos híbridos MoE, técnicas de cuantificación y muestreo especulativo) y mejoras en la eficiencia de la orquestación de clústeres, el costo computacional para generar un token de alta calidad en 2026 se ha reducido aproximadamente en dos órdenes de magnitud respecto a 2023. Este efecto, similar a la paradoja de Jevons, muestra que la eficiencia mejorada no reduce el consumo total de recursos, sino que estimula una demanda sin precedentes. En el futuro, con tecnologías disruptivas como la computación fotónica y chips neuromórficos, se espera que el consumo energético por token disminuya aún más, haciendo posible una inteligencia “ilimitada” en teoría.

Tendencia 3: estratificación y especialización del valor. El mercado de tokens del futuro mostrará una clara estratificación de valor. Los “tokens estándar” generados por modelos generalistas serán baratos y homogéneos, utilizados en preguntas y respuestas básicas, traducción simple y clasificación general; mientras que los “tokens de alto nivel”, ajustados a dominios específicos, con datos privados y capacidades de razonamiento profundo, serán costosos y escasos. Por ejemplo, los tokens generados por modelos médicos de élite para diagnósticos tendrán un valor mucho mayor que los tokens de conversación trivial. Esta estratificación dará lugar a mercados de futuros de tokens y sistemas de certificación de calidad, donde los usuarios pagarán primas por tokens de ciertos niveles de calidad (QoS).

2. Comparación entre la industria de AI Token en China y EE. UU.

3. Escala de producción y consumo, China ha superado a EE. UU.

EE. UU. mantiene ventajas clave en diseño de chips y capacidades de modelos. Nvidia, líder mundial en GPU, vio su valor de mercado pasar de unos 300 mil millones de dólares a finales de 2022 a más de 4 billones, un aumento de 14 veces. Esto refleja el liderazgo continuo en diseño de chips de proceso avanzado. Modelos cerrados como Claude y GPT siguen siendo considerados los más potentes, con precios superiores a 5 dólares por millón de tokens, lo que indica su liderazgo técnico y poder de fijación de precios en mercados premium.

Sin embargo, la posición de EE. UU. enfrenta desafíos estructurales. Por un lado, las limitaciones en la red eléctrica restringen la expansión del poder de cálculo de IA, con altos costos energéticos; por otro, la ruta de modelos densos resulta en baja eficiencia de uso de recursos, dificultando la reducción rápida del costo por token.

En contraste, China destaca en control de costos y ecosistema de código abierto. Modelos chinos como DeepSeek ofrecen precios de 0.028 dólares por millón de tokens, solo una 1/180 parte de GPT. Esta relación calidad-precio está atrayendo a desarrolladores globales que “votan con los pies”. En la semana del 16 al 22 de febrero de 2026, el consumo de tokens en China en la plataforma OpenRouter alcanzó los 5.16 billones, un aumento del 127% respecto a tres semanas antes, mientras que los modelos estadounidenses solo alcanzaron 2.7 billones y continúan en declive. Cuatro de los cinco principales modelos del mundo son chinos, con una participación del 85.7% en el top 5. La cantidad de tokens consumidos por modelos chinos en 2026 superó por primera vez a la de EE. UU., manteniéndose en liderazgo, con modelos como MiniMax, DeepSeek y Kimi dominando las listas, y la participación global de tokens chinos superando el 60%.

Es importante destacar que la ventaja de China en consumo de tokens se centra en la inferencia, no en el entrenamiento. La inferencia requiere menos rendimiento por tarjeta, y los chips nacionales, con optimizaciones profundas, pueden soportar demandas masivas. El entrenamiento, en cambio, aún depende de unas pocas tarjetas de alta gama y arquitecturas distribuidas con MoE. Esta estructura significa que China ya tiene ventajas significativas en la implementación y monetización de IA, aunque aún tiene espacio para mejorar en innovación de modelos básicos.

2. China tiene ventajas en energía y costos de ingeniería

La ventaja de China proviene de múltiples dimensiones. La electricidad es la base del costo de producción de tokens, representando más del 30% del costo total de cálculo. Como la IA consume mucha energía, la estabilidad de la red eléctrica y el costo de energía (especialmente energía verde) determinan la competitividad del costo de producción de tokens. En energía, el proyecto “East Data West Computing” y la construcción de una red eléctrica unificada permiten que la electricidad verde en el oeste pueda costar tan solo 0.2 yuanes por kWh, aproximadamente 0.028 dólares, frente a los 0.08-0.12 dólares en Europa y EE. UU.

El costo de chips incluye adquisición, depreciación y mantenimiento. EE. UU., con Nvidia, tiene ventajas en chips de alta gama, pero a costos más altos. China apuesta por usar pocos chips de alta gama en entrenamiento y chips nacionales en inferencia, optimizando para reducir al mínimo el costo por unidad de cálculo. En toda la cadena, los fabricantes chinos integran modelos, servicios en la nube y chips para maximizar la utilización del cálculo, mientras que los estadounidenses dependen de servicios en la nube y chips de terceros, con mayores costos de adaptación.

La eficiencia de ingeniería es clave en la diferencia de costos. Los fabricantes chinos adoptan en gran escala arquitecturas MoE (híbrido de expertos), dividiendo grandes modelos en múltiples expertos que solo activan algunos según la tarea. Con una inversión de 1000 dólares en capacidad de cálculo, diferentes enfoques tecnológicos pueden producir más de 10 veces más tokens. La arquitectura MoE, en comparación con modelos densos, puede multiplicar la producción de tokens por unidad de cálculo. La optimización integral también es crucial: cuando fabricantes, proveedores de nube y diseñadores de chips trabajan en estrecha colaboración, la eficiencia aumenta más allá de las expectativas.

La competencia global en IA ya no se limita a “rendimiento del modelo”, sino que se centra en “eficiencia de producción de tokens” y “costo por token”. China, con energía estable y barata, mercado grande y capacidad de implementación eficiente, ha establecido una ventaja significativa en producción a escala y bajo costo, convirtiéndose en un “sumidero de costos” y una “fábrica de escala” para IA en todo el mundo. EE. UU., con innovación tecnológica, ecosistema de alta gama y capital financiero, ocupa las etapas superiores de la cadena de valor. La competencia esencial es una lucha integral por el control del precio de la energía, la organización industrial y la influencia del ecosistema digital. En un futuro cercano, además de productos industriales y electrónicos tradicionales, China podrá convertir su ventaja energética en una nueva ventaja comercial internacional: AI tokens. En este campo de rápido crecimiento, China tiene superávit con todos los países excepto EE. UU., lo que puede reconfigurar la economía y la estrategia globales.

3. ¿Se convertirán los AI Tokens en una nueva moneda global?

Condiciones necesarias y brechas en la realidad

Para analizar si los AI Tokens pueden convertirse en moneda de circulación global, primero hay que entender las propiedades esenciales de la moneda. La economía establece que un activo debe cumplir con tres funciones principales: unidad de valor, medio de intercambio y reserva de valor. Además, debe ser ampliamente aceptado, estable en valor y respaldado por soberanía crediticia. Comparando estos estándares, en el futuro previsible, los AI Tokens difícilmente podrán ser una verdadera moneda.

La mayor barrera es la inestabilidad del valor. En los últimos dos años, el precio de un token ha caído más del 99%. Esta volatilidad extrema hace que los comerciantes no quieran aceptar una “moneda” que puede reducirse a la mitad en una semana. Aunque en el futuro el precio se estabilice, el valor del AI Token seguirá muy ligado a los costos de cálculo, que a su vez dependen de avances en chips, precios de energía y conflictos geopolíticos, dificultando su estabilidad a largo plazo.

Otra limitación importante es la aceptación social. Actualmente, los AI Tokens solo se usan para llamadas a API y aplicaciones de IA, y no para comprar bienes y servicios cotidianos. La moneda, en esencia, es un equivalente general para bienes y servicios en la sociedad, y la red de AI Tokens aún no ha construido un sistema de comercio global. Para que se convierta en moneda universal, sería necesario crear una infraestructura de comercio de bienes y servicios a nivel mundial, lo cual requiere una inversión significativa y una larga fase de desarrollo de mercado.

En comparación con convertirse en moneda, es más probable que los AI Tokens evolucionen hacia un activo de gran volumen, similar al petróleo, oro o cobre. Esto se basa en varias observaciones:

Primero, los AI Tokens poseen características clave de los commodities: estandarización, comerciabilidad y demanda amplia. Huang Huang señaló claramente: “En el futuro, los centros de datos serán fábricas que operan día y noche, produciendo no productos tradicionales, sino la mercancía más valiosa del mundo digital: tokens”. Como en la era industrial se usaba petróleo como combustible, en la era digital los tokens serán “combustible inteligente”.

Segundo, el mecanismo de fijación de precios de los tokens se asemeja al mercado de commodities: cuando la oferta es escasa, el precio sube; cuando la demanda cae, el precio baja. Este mecanismo es muy similar al mercado de futuros de petróleo o oro. Con la expansión y estandarización del comercio de tokens, podrían surgir derivados similares a futuros de petróleo u oro, ofreciendo herramientas de gestión de riesgos para productores, consumidores e inversores.

Tercero, la estructura de oferta y demanda de los tokens refleja características típicas de los commodities: la oferta está limitada por la capacidad de chips y energía, con ciclos de expansión largos y poca elasticidad; la demanda crece rápidamente con la adopción de IA, mostrando un comportamiento cíclico. Esta estructura provoca fluctuaciones periódicas en el precio, en lugar de una caída lineal. La tendencia alcista en los primeros meses de 2026 confirma esto: aunque a largo plazo los precios tienden a bajar, las desajustes a corto plazo pueden generar picos de precios.

Cuarto, los tokens están empezando a considerarse reservas estratégicas nacionales. Dado que la IA se infiltra en defensa, finanzas y energía, la seguridad del poder de cálculo se vuelve una cuestión de seguridad nacional. Algunos países podrían comenzar a reservar estratégicamente recursos de cálculo, y los tokens, como unidad de medición, podrían convertirse en un estándar para medir reservas de capacidad de cálculo. Esto podría dar lugar a un “sistema de reserva basado en el poder de cálculo”, una nueva estructura de reserva cuyo valor se ancla en la capacidad de cálculo.

2. Los stablecoins de AI Token ofrecen nuevas soluciones

Dado que los AI Tokens en sí mismos difícilmente se conviertan en moneda, una tendencia emergente es que los stablecoins se están convirtiendo en una forma innovadora de moneda en la economía de agentes de IA. Cuando los agentes de IA necesitan tomar decisiones autónomas y realizar transacciones, el sistema financiero tradicional muestra varias limitaciones: los bancos no abren cuentas para IA, las tarjetas de crédito no están diseñadas para algoritmos, y los sistemas de crédito están pensados para humanos. Para la IA, el dinero no es riqueza, sino una interfaz; no una reserva de valor, sino un camino para ejecutar lógica. En este contexto, los stablecoins en blockchain ofrecen ventajas únicas: transacciones sin permisos a nivel global, liquidación instantánea y colaboración de bajo costo, que encajan perfectamente con las necesidades económicas de los agentes de IA.

Las aplicaciones de stablecoins en la economía de agentes de IA están creciendo rápidamente. Hasta marzo de 2026, las transacciones en el ecosistema x402 superaron los 163 millones, con un volumen total de más de 45 millones de dólares, y más de 435,000 agentes de IA compradores y 90,000 vendedores. Entre ellos, USDC domina en la capa de transacción del protocolo x402, con un 98.6% del volumen en cadenas EVM y un 99.7% en Solana.

3. Tres posibles caminos de evolución futura

Resumiendo el análisis anterior, la evolución futura del AI Token puede seguir tres caminos:

Camino 1: Mantener su función como unidad de medición, sin convertirse en activo independiente. En este escenario, el AI Token seguirá siendo la unidad de valoración de servicios de IA, sin propiedades de activo. Los usuarios compran capacidades de IA, no tokens en sí; los tokens solo sirven para facturación, no como inversión. Esta es la predicción más conservadora y la situación actual.

Camino 2: Convertirse en un activo de gran volumen, formando un mercado de futuros de poder de cálculo. Con la expansión y estandarización del comercio de tokens, estos podrían asemejarse a commodities como petróleo o cobre. Las bolsas crearían futuros y opciones de tokens, ofreciendo herramientas de descubrimiento de precios y gestión de riesgos. En este escenario, la volatilidad de precios sería mayor, con mayor carácter financiero.

Camino 3: Como base de medición en un sistema de moneda basada en poder de cálculo. La opción más revolucionaria: el poder de cálculo se convierte en el ancla de valor de la moneda, similar al papel del oro en el patrón oro. En este sistema, las monedas digitales soberanas (CBDC) estarían respaldadas por capacidad de cálculo, y cada unidad monetaria correspondería a una cantidad estandarizada de tokens. Aunque enfrenta enormes desafíos técnicos y regulatorios, su implementación podría transformar radicalmente el sistema monetario global.

4. Estrategias para la era del AI Token

Estrategias nacionales: fortalecer la soberanía en poder de cálculo y la infraestructura estratégica

Frente al auge de la economía basada en tokens, los países deben integrar los recursos de cálculo en su planificación estratégica, anticipando la gobernanza de la economía de tokens. Algunas acciones clave incluyen:

Construir infraestructura de poder de cálculo. Inspirándose en el éxito del proyecto “East Data West Computing”, planificar una red nacional de recursos de cálculo, promoviendo una asignación eficiente. Esto incluye: establecer centros de cálculo en regiones energéticamente ricas del oeste, aprovechando la energía verde; construir nodos de computación en el este para baja latencia; y crear una plataforma unificada de gestión de recursos de cálculo para distribución flexible.

Unificar estándares de medición de tokens. Actualmente, diferentes plataformas usan métodos diversos para medir tokens, complicando la elección para desarrolladores y costos para empresas, limitando el crecimiento de la economía de tokens. El gobierno puede liderar la creación de estándares, definiendo reglas de conversión para diferentes modalidades (texto, imagen, audio) y estableciendo mecanismos transparentes y justos de cálculo de costos. Esto facilitará la operación eficiente del mercado interno y aumentará la influencia de China en la economía global de tokens.

Mejorar el marco de gobernanza de la economía de tokens. El rápido desarrollo de esta economía plantea nuevos desafíos regulatorios: ¿cómo definir la naturaleza legal de los tokens (como unidades de servicio, activos digitales o valores)? ¿Cómo regular transacciones transfronterizas? ¿Cómo prevenir riesgos financieros por volatilidad? ¿Cómo equilibrar protección del usuario y estímulo a la innovación? Responder a estas preguntas requiere colaboración estrecha entre formuladores de políticas, expertos técnicos, industria y academia, para construir un sistema de gobernanza adaptado a la economía inteligente.

Participar en reglas internacionales. China debe participar activamente en la formulación de reglas globales para la economía de tokens, promoviendo estándares internacionales, incluyendo cooperación en capacidad de cálculo en acuerdos comerciales y proponiendo esquemas de impuestos y regulación en negociaciones de impuestos digitales, defendiendo los intereses de los países en desarrollo. Controlar la creación de reglas permitirá a China jugar un papel dominante en la futura estructura global de tokens.

Estrategias empresariales: reestructurar la eficiencia de tokens y modelos comerciales

Para las empresas, la estrategia de tokens ya no es solo una cuestión técnica, sino una parte central del diseño de competitividad y valor comercial. Frente a la economía de tokens, las empresas deben reconsiderar:

Fomentar una mentalidad de eficiencia en tokens. Al seleccionar tecnologías de IA, deben evaluar la eficiencia en tokens, optimizando la relación entre recursos de cálculo y consumo de tokens. Desde el diseño de instrucciones, la estrategia de llamadas al modelo hasta la optimización de resultados, cada paso debe equilibrar eficiencia y costo. Un diseño preciso de instrucciones puede reducir tokens inútiles, y estrategias de llamada eficientes mejoran la utilización del cálculo. Inspirándose en el concepto de “good-put” en telecomunicaciones, las empresas deben centrarse en “cuántos tokens realmente contribuyen a los objetivos del usuario”, en lugar de solo aumentar la tasa de tokens procesados. Este cambio de mentalidad implica pasar de “cuántos recursos de cálculo se usan” a “cuánto valor se crea”.

Reestructurar modelos y estrategias de precios. La industria de grandes modelos está en transición de “subsidios por volumen” a “valor basado en calidad”. En las etapas iniciales, precios bajos atrajeron a usuarios de prueba, pero también generaron uso ineficiente de recursos: algunos estudios muestran que el 40% del consumo gratuito proviene de pruebas sin aplicaciones reales. Subir precios moderadamente puede filtrar demandas no esenciales y garantizar servicios a clientes de calidad. Este enfoque de “precio por valor” marca la transición de una expansión basada en volumen a una valoración basada en valor en la industria del software.

Establecer nuevos estándares de talento y mecanismos de incentivos. Huang Huang propuso en GTC 2026 un concepto innovador: otorgar a los ingenieros un presupuesto en tokens equivalente a la mitad de su salario anual, como incentivo para atraer talento. Incluso afirmó: “Si contratas a un ingeniero de software con un salario de 500,000 dólares y no consume al menos 250,000 dólares en tokens, me preocuparé mucho”.

A nivel personal: desarrollar habilidades en tokens y nuevas capacidades de colaboración humano-máquina

Para los individuos, la emergencia de la economía de tokens representa tanto un desafío como una oportunidad. Frente a esta transformación profunda, deben construir nuevas habilidades en:

Desarrollar alfabetización en tokens. La mayoría de los usuarios desconocen los detalles del consumo de tokens, capacidades de modelos y mecanismos de precios, lo que genera problemas en el uso de IA: algunos compran y venden acciones mediante agentes inteligentes y pierden todo en una noche; otros envían instrucciones a múltiples agentes para que entreguen interfaces API, causando errores. Estos casos muestran que la alfabetización en tokens se vuelve una competencia básica en la era digital.

Construir nuevas formas de trabajo humano-máquina. Huang Huang predice que en el futuro, las computadoras operarán 24/7 generando tokens continuamente, ya que los agentes de IA ejecutan tareas sin parar. Esto requiere que los trabajadores cambien de “hacer” a “dirigir” a la IA, y de “ejecutar” a “supervisar”.

Adoptar el aprendizaje permanente y la actualización de habilidades. La rápida evolución de la economía de tokens acorta la vida útil de las habilidades. Los modelos y tecnologías actuales serán reemplazados rápidamente por otros más eficientes. Por ello, mantener la capacidad de aprender y adaptarse es más importante que dominar habilidades específicas. Los individuos deben crear hábitos de aprendizaje continuo, seguir las novedades en IA y tokens, experimentar con nuevas herramientas y metodologías, y construir conocimientos interdisciplinarios para entender la lógica económica y social detrás de la tecnología. Solo así podrán mantenerse competitivos en la marea de la economía de tokens.