Modelos abiertos ya procesan 56% de tokens en Vercel

Modelos abiertos ya procesan 56% de tokens en Vercel

Modelos abiertos procesan 56% de los tokens en Vercel, pero solo concentran 14% del gasto.

Por Humberto Toledo el 27 de septiembre del 2026 a las 7:07 pm PDT

✨︎ Resumen (TL;DR):

  • Las menciones de modelos open weight y open source se multiplicaron 6 veces en las llamadas de resultados de agosto y septiembre de 2026 frente a los mismos meses de 2025.
  • Vercel registró 56% de los tokens para modelos abiertos, pero solo 14% del gasto; Anthropic concentró 64%.
  • AT&T ya resuelve 40% de las consultas internas con modelos abiertos y busca llegar a entre 60% y 70%.

Los modelos de IA con pesos abiertos ya procesan 56% de los tokens del AI Gateway de Vercel, pero solo concentran 14% del gasto. Vercel y AT&T muestran cómo las empresas estadounidenses los llevan a consultas internas y tareas rutinarias para reducir el costo por token, mientras los modelos cerrados conservan las cargas que justifican una mayor tarifa. Las menciones de modelos open weight y open source se multiplicaron por 6 en las llamadas de resultados de agosto y septiembre de 2026 frente a los mismos meses de 2025.

Un modelo de pesos abiertos es un modelo de IA que una empresa puede integrar para resolver consultas y reducir el costo por token. En los casos de Vercel y AT&T, las compañías combinan estas opciones con modelos cerrados y asignan cada tarea según su complejidad y la calidad que requiere.

Dario Amodei asegura que Anthropic no busca prohibir los modelos abiertos
Te podría interesar:
Dario Amodei asegura que Anthropic no busca prohibir los modelos abiertos
Una mujer con bata de laboratorio interactúa con un brazo robótico que sostiene una flor roja, simbolizando la tecnología y la naturaleza.
Foto: Pavel Danilyuk / Pexels

Vercel concentra el volumen, no el gasto

El índice de producción del AI Gateway de Vercel, publicado el 17 de septiembre, registró que los modelos de pesos abiertos procesaron 56% de todos los tokens durante agosto. Fue la primera vez que superaron la mitad del volumen. En diciembre de 2025 representaban apenas 7%.

El dinero cuenta otra historia. Los modelos abiertos solo representaron 14% del gasto, mientras Anthropic retuvo 64%. The New Stack señaló que la participación de Anthropic en el gasto no ha bajado de 61% desde diciembre de 2025.

Cuando los clientes dejaron de usar Fable 5, la mayoría se movió a Opus 5, la opción más barata de la misma empresa, en lugar de cambiar a un competidor.

La presión también aparece en el precio. El costo promedio por token cayó 23.2% en agosto, el tercer descenso mensual consecutivo y el más pronunciado desde abril, de acuerdo con Vercel.

The New Stack atribuyó buena parte del crecimiento del volumen a modelos abiertos desarrollados en China, incluidos los de DeepSeek, Moonshot AI y Z.ai. Vercel puso un ejemplo: 5 días después de su lanzamiento, GLM-5.3-Flash de Z.ai ya movía 3 veces el volumen diario de su antecesor, GLM-5.2.

La factura empuja la adopción empresarial

Las empresas estadounidenses ya usan modelos abiertos a escala. Los datos de AlphaSense citados por el Financial Times muestran que las menciones de modelos open weight u open source en las llamadas de resultados de agosto y septiembre de 2026 se multiplicaron por 6 frente a los mismos meses de 2025.

El Financial Times enmarcó el aumento como una apuesta por alternativas chinas a OpenAI y Anthropic. Los casos de Vercel y AT&T apuntan a un motor más concreto: el costo. El volumen puede migrar a opciones abiertas, aunque el gasto todavía se concentra en los modelos cerrados.

Vinay Kuruvila, CTO de Tinder, contó al Financial Times que la empresa pasó de gastar en IA a un ritmo anual de 1 millón de dólares en enero a 10 millones de dólares en julio. Después empezó a desviar algunas consultas de usuarios no técnicos hacia modelos abiertos para evitar otro salto de ese tamaño.

El mismo reporte menciona a PNC Financial Services, la empresa de logística CH Robinson y el grupo industrial Siemens entre las compañías que hablaron en las últimas semanas sobre el uso de este tipo de modelos.

El inversionista Paul Kedrosky planteó la misma brecha en un análisis del 27 de septiembre. Si una inteligencia “suficientemente buena” se vuelve abundante y barata, sostuvo, el poder de fijar precios tiende a pasar de quienes entrenan los modelos a quienes controlan la distribución, los datos y la relación con el cliente.

AT&T: 40% de las consultas ya usan modelos abiertos

Mark Austin, vicepresidente de AT&T a cargo de las herramientas de IA para empleados, explicó que la compañía ya resuelve 40% de las consultas internas con modelos abiertos. Su meta es subir esa proporción a entre 60% y 70%.

En programación, el cambio redujo los costos 56%, con una caída de calidad de 2%, según PYMNTS. AT&T no atribuye este resultado únicamente a modelos chinos.

La operadora usa modelos estadounidenses como Nemotron de Nvidia, Llama de Meta y Gemma de Google. Un router decide qué modelo atiende cada tarea según su complejidad. AT&T evalúa opciones de DeepSeek y Moonshot, pero todavía no las adopta por consideraciones de riesgo.

La escala explica la presión financiera. La generación de tokens de AT&T pasó de 8,000 millones a 45,000 millones diarios, mientras el costo total se mantuvo relativamente estable, informó Fierce Network.

Austin calcula que los modelos abiertos están entre 6 y 10 meses por detrás de los modelos cerrados de frontera. También considera que esa distancia se está reduciendo.

China gana espacio, pero no domina el gasto

La adopción de modelos chinos en empresas estadounidenses existe, aunque es más acotada de lo que sugiere el titular. En agosto, Fortune documentó que Thomson Reuters construyó Thomson-1 sobre Qwen de Alibaba para tareas de revisión de documentos que antes realizaba con Claude.

La plataforma legal Harvey entrenó su modelo Harvey Tenet sobre Kimi K3 de Moonshot. Son usos concretos, pero todavía no reflejan una sustitución general de los modelos cerrados.

El índice de IA de Ramp citado por Fortune muestra que las plataformas que ofrecen modelos abiertos y chinos concentraron 6.1% del gasto empresarial en IA en julio de 2026, frente a 4.5% en enero. En ese mismo índice, OpenAI tenía 39.7% y Anthropic 43.5%.

Por ahora, el desplazamiento presiona el precio por token más que los ingresos de los laboratorios cerrados. AT&T y Tinder ya tienen una alternativa funcional para el trabajo rutinario y pueden pagar la tarifa de frontera solo cuando la diferencia de calidad la justifica.

En Vercel, la separación sigue siendo clara: los modelos abiertos procesan 56% del volumen, pero reciben apenas 14% del gasto, mientras Anthropic conserva 64%. El cambio comercial está en quién controla las tareas de menor costo y quién mantiene el cobro por las capacidades de frontera.

Fuentes: 1, 2, 3, 4, 5, 6

+ Temas Relacionados

Más de AI

Feed