Ahora que los proveedores de IA se están poniendo al día y utilizan herramientas generativas y agentes, los modelos de precios están cambiando. Las suscripciones ya no son un modelo deficitario diseñado para atraer clientes experimentales, sino que ahora tienen un propósito mucho más importante: recuperar dinero.
Aún se está descifrando en gran medida cómo se vería eso, pero ya estamos viendo que los principales proveedores de software establecen precios por puesto a favor del consumo de tokens o de los resultados.
Para los clientes corporativos y empresariales, esto probablemente signifique que la IA será mucho más costosa, pero no todo son malas noticias, ya que estas empresas también tienen la oportunidad de obtener un mayor control sobre los costos fijos.
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Avance la PC con IA, que es cada vez más capaz de ejecutar modelos pequeños localmente y manejar tareas generativas básicas e incluso algunas de nivel medio sin gastar un centavo en la nube. Hace unos meses, mis redes sociales estaban incluso llenas de consumidores y trabajadores del conocimiento que tomaban Mac minis para ejecutar el agente de inteligencia artificial de Openclaw localmente.
Una breve descripción de cómo sería un modelo basado en costos
Shashi Upadhyay, presidente de productos, ingeniería e inteligencia artificial de Zendesk, explica el motivo del cambio que estamos viendo en los modelos de precios: las métricas tradicionales se están volviendo menos relevantes y están surgiendo nuevas métricas. “Creemos que la calidad del software debe estar directamente alineada con el éxito del cliente, no con la plantilla”, me dijo en una entrevista.
Upadhyay ha criticado los modelos por asiento por cobrar a los clientes por la IA bruta, independientemente de si su problema se resuelve o no. Pero los cambios de precios basados en los resultados dependen de que el vendedor y el cliente acepten “el resultado exacto que desencadena el pago”.
A primera vista, parece que esta podría ser una variable que puede variar según el proveedor, pero pensándolo más profundamente, los clientes finalmente podrán determinar sus propios resultados significativos, lo que significa que solo pagan por el éxito y no por el fracaso.
Diferenciar los requisitos del procesamiento local versus la computación en la nube
Con esta segmentación híbrida emergente de casos de uso en mente, esto significa que las empresas pueden pagar un precio fijo único por una PC con IA, y los empleados tendrán acceso ilimitado al procesamiento en el dispositivo para resúmenes, transcripciones, eliminación de fondos de imágenes y más.
Esto deja a la nube (con costos más inesperados) solo para tareas que requieren computación adicional, como aplicaciones empresariales masivas que administran datos centralizados o ejecutan los modelos más recientes y potentes.
Me propuse determinar exactamente qué hace que una PC con IA y cómo los analistas impactarán el mercado relevante, pero el director de investigación de PC y tabletas de Omdia, Ishan Dutt, me advirtió que todavía estamos viviendo esta transición, por lo que aún no se ha determinado cómo será el final.
Por ejemplo, Dutt explica que las llamadas PC ‘listas para IA’ solo tenían NPU inferiores a 10 hace 18 meses. Pero luego apareció la propia clasificación de Microsoft de PC Copilot+ con alrededor de 40 mejores. Recientemente, en CES 2025, Intel, AMD y Qualcomm mostraron más de 50 NPU TOPS y ya estamos recibiendo indicios de más de 75 TOPS.
Las empresas de inteligencia de mercado como Omdia normalmente clasificarían una PC con IA como si tuviera una unidad de procesamiento neuronal (NPU), “diseñada para ejecutar cargas de trabajo de IA de forma nativa junto con la CPU/GPU”, me dijo Dutt, pero esta es claramente una nueva categoría cuyo techo todavía está siendo empujado por los fabricantes de chips, y cuyas bases aún se están escribiendo.
Si bien otras métricas más tradicionales también son relevantes en el mundo del procesamiento local, Omdia implica que aproximadamente 16 GB de memoria no son suficientes en estos días. Es más probable que cualquier cosa que no sea tareas livianas se beneficie de 32 GB o más.
“En la práctica, el ‘poder de la IA’ es en realidad una función de tres consideraciones de hardware (NPU superiores, RAM y GPU incrementales para cargas de trabajo generativas/creativas), no un número”, me dijo Dutt en una entrevista exclusiva. “Espero que la barra continúe a medida que las cargas de trabajo de IA en segundo plano siempre activas se conviertan en el caso de uso de referencia en lugar de asistentes estilo chat”.
Demanda de PC con IA versus impacto del ciclo de actualización del dispositivo
Después de definir los parámetros que definen ampliamente una PC con IA, quería entender si las empresas realmente están utilizando a sus empleados con ellas hoy en día. He leído muchas investigaciones sobre la creciente imprevisibilidad de los precios de la IA basada en la nube, y los datos incluso muestran que los envíos de PC con IA están aumentando. Pero, ¿esto indica un alejamiento del procesamiento exclusivo de la nube, o ahora hay más PC clasificadas como PC con IA y los ciclos de actualización genéricos están dando a estos números un efecto falso positivo?
“Las NPU son ahora la base en las nuevas plataformas Intel, AMD y Qualcomm”, dijo Dutt, antes de recordarme que las Mac han tenido NPU desde el cambio de Apple al silicio en 2020, que se produjo unos dos años antes de que ChatGPT se hiciera público.
El análisis de mercado de Omdia proyecta que la participación de mercado de PC AI (equipadas con una NPU) entre todas las PC alcanzará el 77,5 % para 2030, en comparación con el 17,3 % en 2024. Los analistas también señalaron que Windows 10 ha concentrado una gran cantidad de actualizaciones durante el último año o dos hacia el final de su vida útil, dada la participación de mercado de PCAI.
Dutta explicó que el “esquema claro de cómo las actualizaciones de hardware desbloquean la futura funcionalidad de IA en el dispositivo” podría afectar aún más la cadencia de los ciclos de actualización.
Las PC con IA tienen su propio problema de precios
“La fijación de precios de la IA en la nube basada en el uso crea un costo total real de propiedad que justifica trasladar la carga de trabajo de estimación al dispositivo”, coincide Dutt, pero el mercado de PC tiene sus propios desafíos que también contribuyen a la volatilidad de los precios.
Si bien puede parecer que hemos estado viviendo una escasez de chips durante media década, en realidad hemos pasado por dos, y esta segunda probablemente sea peor.
El déficit anterior de 2020-2022 fue un “desajuste entre la demanda y la logística impulsado por la pandemia”, que se normalizó muy rápidamente. Esta segunda escasez es “una realineación intencional de la capacidad a medida que los fabricantes de memoria cambian la capacidad de las obleas DRAM/NAND hacia HBM y DDR5 de alta capacidad”, me dijo Dutta. En otras palabras, el problema que estamos tratando de resolver (la volatilidad de los precios impulsada por la IA) se está impulsando a sí mismo (el uso de la IA empresarial). Un callejón sin salida, por así decirlo.
Con Apple recientemente impensable y aumentando los precios en la mayoría de los modelos Mac, o recortando los modelos básicos por completo, Omdia describe los desafíos que se avecinan: el 60% de los socios de canal esperan experimentar retrasos (53%) o cancelaciones directas (7%) de los planes de actualización de hardware de sus clientes.
Mientras tanto, el 70% de los socios de canal esperan una escasez importante en algunos (11%) o la mayoría (59%) de sus productos de hardware para PC.
El futuro es híbrido
Volviendo a mi teoría original de que muchas cargas de trabajo de IA organizacionales pasarán al procesamiento local dentro de un panorama en evolución de suscripciones a la nube, está cada vez más claro que el crecimiento en los envíos de PC con IA no está correlacionado con la demanda real de los clientes.
Si bien observar el mercado de la computación en la nube de forma aislada tiene un gran mérito a la hora de trasladar algunos procesamientos para que se ejecuten localmente, los propios desafíos del mercado de las PC complican las estrategias. La respuesta probablemente implicará un enfoque híbrido para ambas partes, pero cómo se verá ese híbrido y esa división variará según el caso.
Pero lo más importante es que el procesamiento en la nube no irá a ninguna parte y seguirá complementando las cargas de trabajo locales con potencia y rendimiento que pocas organizaciones podrán lograr. Upadhyay me recordó que los beneficios de la computación en la nube incluyen “centralización de datos de clientes multicanal, enrutamiento de tickets en tiempo real, informes unificados e integración API perfecta entre cientos de herramientas”.
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