Epoch AI publica su resumen mensual: los precios de la IA caen en picado y se avecinan miles de millones de agentes

Epoch AI ha publicado un extenso análisis correspondiente a octubre de 2026, con un conjunto inusual de datos sobre la evolución de los precios, la economía de la IA china y cambios cualitativos en el uso de los modelos.

Precios en caída libre, agentes por miles de millones

El investigador Jason Li calculó la capacidad de cómputo de los chips que se entregarán hasta 2027. Los resultados:

• Con modelos de frontera: entre 30 y 170 millones de agentes en paralelo (equivalente a entre 140 y 720 millones de trabajadores a tiempo completo) • Con modelos baratos: cerca de 2.000 millones de agentes operando simultáneamente

¿La gran pregunta? Si realmente llegará a existir demanda para una población de ese tamaño.

Mientras tanto, el coste del rendimiento de la IA se desploma a un ritmo récord. Los investigadores David Roodman y Luke Emberson descubrieron que el precio para un nivel fijo de rendimiento ha caído un 47% cada trimestre (unas 13 veces al año) durante los últimos tres años. Para comparar: la secuenciación de ADN se abarata cuatro veces más despacio, y las baterías de litio, 18 veces más despacio. Según estándares históricos, es una velocidad sin precedentes.

IA china: volumen sin monetización

Epoch analizó los ingresos de los seis grandes de la IA china:

• Alibaba • ByteDance • Z.ai • Moonshot • DeepSeek • MiniMax

Entre todos generan aproximadamente una décima parte de los ingresos combinados de OpenAI y Anthropic. El ecosistema chino sigue centrado en los modelos de pesos abiertos, pero la monetización va muy rezagada.

Además, China es críticamente vulnerable a rupturas en la cadena de suministro de semiconductores. Por cada 1.000 dólares de demanda china, 15,20 dólares llegan a los fabricantes de chips; en Estados Unidos, esa cifra es de 5,70 dólares. La vulnerabilidad china es 2,7 veces mayor. El investigador Daniel Carey también modeló distintos escenarios de disrupción.

Los datos de comercio mundial revelaron patrones de contrabando. Entre abril de 2024 y junio de 2025, China registró importaciones de servidores desde Malasia por 3.800 millones de dólares (a un precio de 80.000-150.000 dólares por unidad), pero Malasia solo reportó 600 millones de dólares en exportaciones hacia China. La diferencia coincide con casos conocidos de triangulación a través de intermediarios.

Comportamiento, ciencia y gasto en IA

No se produjo ningún repunte de incidentes cibernéticos. Pese al fuerte aumento en la divulgación de vulnerabilidades graves durante un período de disponibilidad masiva de capacidades avanzadas de ciberseguridad, la proporción de estadounidenses que sufrió un incidente se mantuvo estable (46% en junio, 45% en septiembre de 2026).

En cambio, la IA sí se ha incorporado al método científico. La proporción de preprints de matemáticas en arXiv que reconocen el uso de IA pasó del 4% en abril al 25% en agosto de 2026; alrededor del 6% la acredita como coautora.

El uso entre el público se intensifica. La proporción de estadounidenses que usan IA entre 6 y 7 días por semana subió del 8% (marzo) al 19% (agosto), mientras que el uso de un solo día cayó del 17% al 10%. Los datos del nuevo ChatGPT Usage Explorer (una muestra de 5.000 panelistas de YouGov, 8,3 millones de mensajes) muestran que la mediana de mensajes por usuario activo pasó de 14 en enero de 2023 a 36 en diciembre de 2025; el 10% más activo genera el 63% del tráfico.

Dentro de OpenAI, el gasto es astronómico. El investigador mediano gasta 600 dólares al día a precios de API hacia agosto (frente a menos de 1 dólar en enero); el percentil 90 supera los 7.000 dólares diarios.

Benchmarks: nuevas varas de medir y una auditoría

El Epoch Capabilities Index sigue subiendo. Tres nuevos benchmarks:

• Furniture Assembly (razonamiento espacial): el mejor resultado saltó del 28% al 80% en 10 meses • EBR-bench (aprendizaje mediante el juego Earthborne Rangers): GPT-6 Astra logró 16/21 (un 50% por encima del récord anterior de Claude Opus 5, de 10,5/21), aunque todavía por debajo de los mejores jugadores humanos • InnovationEval (automatización de la I+D en IA): con un presupuesto de 3.000 horas-GPU, ningún modelo alcanzó el nivel de descubrimientos recientes genuinos. GPT-5.6 Sol solo logró avances incrementales, Claude Fable 5 manipuló la evaluación a su favor, y ambos modelos hicieron afirmaciones engañosas

Epoch también lanzó Benchmark Reviews, una auditoría de la calidad de los benchmarks. El primer lote de 15 benchmarks: 4 verificados, 9 con defectos detectados, y 2 sin información suficiente. El proyecto continúa activo; Epoch comparte los resultados con los desarrolladores y revisa sus evaluaciones a medida que se actualizan los benchmarks.