- Nikesh Arora, director ejecutivo de Palo Alto Networks, dice que la adopción generalizada requiere una reducción del 90 % en los costos de la IA, con una reducción del 20 % durante el próximo año.
- El último modelo GPT-5.6 Sol de OpenAI es un 54% más eficiente en tareas de codificación agente
- El cambio a modelos basados en costos está haciendo que los costos más altos sean más evidentes
Nikesh Arora, director ejecutivo de Palo Alto Networks, advierte que los costos de la IA aún son demasiado altos para una adopción empresarial generalizada, argumentando que debería ser extremadamente barata.
Si bien la eficiencia y eficacia de los modelos han avanzado mucho en los últimos años, cree que el costo es una de las mayores barreras para una adopción generalizada.
En una entrevista reciente, C.NBCArora explicó que cree que el precio del token debería caer hasta un 90%, pero reconoció que es posible que el cambio no ocurra de inmediato, sino que agradeció una caída de precio del 20% durante el próximo año más o menos.
¿Los precios de la IA están frenando la adopción masiva de las empresas?
Los comentarios de Aurora se produjeron en respuesta al reciente anuncio de OpenAI, que revela que su último modelo GPT-5.6 Sol ahora tiene una eficiencia de token de modo del 54% en tareas de codificación agente, una mejora importante.
Si bien el CEO de Palo Alto Networks admite que es un buen comienzo en sí mismo, no es una mejora suficiente para cambiar el precio para las grandes empresas en este momento.
“Es importante entender que la demanda va a ser infinita”, añade, dando a entender que el coste es prohibitivo. Las cuestiones de costos también se están convirtiendo en un problema a medida que las empresas de IA evolucionan sus estrategias de precios, y los clientes se mueven hacia modelos basados en el uso en lugar de tarifas mensuales fijas por usuario.
Es importante destacar que la visión de Aurora de una IA barata no es infundada. Prácticamente todas las revoluciones tecnológicas anteriores ya han seguido el mismo patrón. En el caso de la IA, la computación será más barata, los modelos serán más eficientes y la competencia puede mantener los precios bajos, lo que favorece a los clientes empresariales.
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