La inteligencia se abarata, el dinero se encarece: tres laboratorios de IA recortan precios en 48 horas, el bono japonés a 10 años marca máximos de 30 años — y cómo rehacer el caso de negocio de su IA en Japón

El primer recorte llegó de xAI. El lunes 21 de septiembre lanzó Grok 4.7 a 2 dólares por millón de tokens de entrada y 6 de salida, alrededor de un 80 % por debajo de los 10/50 dólares que marcaban el techo del mercado. El martes 22, Anthropic presentó Claude Opus 5.5 a 4 y 20 dólares, frente a los 5 y 25 de Opus 5. Las lecturas de caché, es decir, el precio de reutilizar un prompt largo o un documento que el modelo ya ha leído, bajaron un 60 %, de 0,50 a 0,20 dólares por millón de tokens. Según Anthropic, Opus 5.5 es más de un 30 % más rápido e iguala en la mayoría de tareas a su modelo mayor, Fable 5.1; está disponible en AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.

Unos noventa minutos después, OpenAI respondió con dos modelos. GPT-6 Sol cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 de salida, y GPT-6 Luna, 0,10 y 0,50. OpenAI afirma que ambos son un 50 % más baratos que la serie GPT-5.6 a la que sustituyen, que leen hasta 1,05 millones de tokens de una vez y que la entrada repetida servida desde caché tiene un descuento del 90 %. Luna cuesta la centésima parte del modelo estrella de OpenAI, GPT-6 Astra, que se factura a 10 y 50 dólares. En la práctica, una tarea rutinaria como clasificar correos entrantes o etiquetar fichas de producto cuesta ahora una fracción de céntimo por elemento.

El momento importa. Opus 5.5 es el primer modelo de Anthropic desde que su consejero delegado, Dario Amodei, publicó «We Must Pace the Frontier» el 12 de septiembre, el ensayo que analizamos la semana pasada. Algunos lectores lo interpretaron como una señal de que el progreso de la IA se estancaría. Esta semana muestra lo que los laboratorios acordaron de verdad: más cautela con las capacidades más peligrosas en entrenamiento, no menos lanzamientos ni precios más altos. Anthropic anuncia Sonnet 5.5 y Haiku 5.5 en las próximas semanas. Para una empresa que compra IA, la frontera no se ha frenado. Se ha abaratado.

Dos días después de los recortes, el mercado de bonos se movió en sentido contrario. El jueves 24 de septiembre, la rentabilidad del bono japonés a 10 años subió 8 puntos básicos hasta el 3,06 %, máximo desde agosto de 1996. El 30 años llegó al 4,12 %. En Estados Unidos, el bono a 10 años superó el 5,1 %, máximo desde 2007. El Brent cotizaba por encima de 105 dólares el barril. La rentabilidad japonesa a 10 años se ha más que triplicado en dos años y se ha duplicado aproximadamente desde que la primera ministra Sanae Takaichi llegó al cargo el pasado octubre con un programa de fuerte gasto público.

Todo ello seis días después de que el Banco de Japón elevara su tipo oficial al 1,25 %, la decisión que comentamos la semana pasada. El yen no se fortaleció pese a la subida de rentabilidades. El dólar cerró cerca de 159 yenes el 24 de septiembre, alrededor de un 6 % más fuerte frente al yen que un año antes. Para una empresa extranjera, un yen débil abarata en dólares o euros los salarios, las oficinas y las adquisiciones en Japón. También encarece para un cliente japonés cada factura de nube o de IA fijada en dólares.

La bolsa no entró en pánico. El Nikkei 225 ganó 495 puntos hasta 65.513,99 ese mismo jueves, liderado por la IA y los semiconductores, uno de los pocos mercados asiáticos en positivo ese día. Ese es el patrón que hay que entender: los inversores siguen pagando por el crecimiento de la IA, pero el coste del dinero que sostiene cada proyecto largo ha subido. Una empresa japonesa que apruebe un presupuesto de IA este invierno lo hará con una rentabilidad pública del 3 % en la pantalla de su equipo financiero, un nivel que nadie en ese equipo ha visto en toda su vida laboral.

Un proyecto de IA tiene tres tipos de coste. El primero es la factura del modelo: los tokens. El segundo es la construcción: conectar el modelo a los sistemas de la empresa, limpiar los datos, probar las respuestas en japonés y formar al personal que lo usará. El tercero es el tiempo: los meses entre la aprobación del presupuesto y la llegada del ahorro. Los recortes de esta semana solo reducen el primero. En la mayoría de los proyectos que vemos en Japón, la construcción es la partida más grande, y es sobre todo personal: ingenieros, jefes de proyecto y la propia plantilla del cliente. Esos costes suben, no bajan: Japón elevó su salario mínimo un 4,9 % este año, y las tarifas de ingeniería van detrás.

Veamos un ejemplo sencillo. Un minorista japonés planea un asistente de IA para su servicio de atención al cliente. La construcción cuesta 24 millones de yenes, la factura del modelo 400.000 yenes al mes y el asistente ahorra 2,4 millones de yenes al mes en tiempo de personal. El ahorro neto es de 2 millones al mes, así que la inversión se recupera en doce meses. Aplique el recorte del 20 % en el precio de lista a la factura del modelo y el ahorro neto sube a 2,08 millones: el plazo se acorta unas dos semanas. Ahora reduzca la construcción a 16 millones empezando por una sola línea de producto en lugar de cinco. El plazo baja a ocho meses. Lo que decide la recuperación es la construcción, no los tokens.

Unas rentabilidades más altas hacen que esa diferencia pese más. Cuando el dinero era casi gratis, una empresa japonesa podía aceptar un proyecto que se recuperara en dos o tres años. Con el 10 años al 3,06 % y el BoJ al 1,25 %, los equipos financieros pedirán recuperar la inversión dentro de un ejercicio, y el ringi —la aprobación por circulación que exigen la mayoría de los presupuestos japoneses— avanzará más rápido con proyectos pequeños y rápidos que con grandes plataformas. Un detalle cambiario: el recorte del 20 % en Opus y del 50 % en GPT-6 supera con creces el 6 % aproximado que el yen perdió frente al dólar en el último año, de modo que una factura de modelo en dólares cuesta hoy menos en yenes que hace doce meses.

El mismo martes de los lanzamientos, la unidad de inteligencia de amenazas de Cisco, Talos, reveló un malware para Windows al que llama CLOSEDQUORUM y lo describió como el primer implante documentado con mando y control totalmente autónomo mediante IA. El malware habitual espera instrucciones de un operador humano. CLOSEDQUORUM recopila datos del ordenador infectado, los envía como prompts a cuatro modelos de IA comerciales —DeepSeek, Qwen, Mistral y Google Gemini— y los hace votar. Después ejecuta la acción ganadora, orientada a robar contraseñas y monederos de criptomonedas. Talos no ha confirmado que se haya usado ya contra víctimas, y ha publicado un conjunto de herramientas, CAIRN, para ayudar a los defensores a detectar malware que llama a servicios de IA.

La lección para las empresas no es que la IA sea peligrosa en general. Es que el coste de ejecutar un ataque baja al mismo ritmo que el de mantener un asistente de atención al cliente. Cuando una llamada a un modelo cuesta una fracción de céntimo, un atacante puede permitirse que el software tome todas las decisiones, a todas horas, sin nadie frente al teclado. Las pequeñas y medianas empresas, que en Japón son la gran mayoría y a menudo carecen de un equipo de seguridad propio, son el objetivo evidente.

Para una empresa que despliega IA en Japón, esto supone dos cambios prácticos. Primero, vigile qué ordenadores se comunican con servicios de IA. Un portátil del departamento de contabilidad que de repente envía prompts a cuatro proveedores de modelos distintos es una señal de alarma que un antivirus convencional puede pasar por alto. Segundo, incluya la seguridad de la IA en la misma solicitud de presupuesto que el proyecto de IA. Los compradores japoneses ya preguntan qué puede hacer un agente sin una persona. El año que viene también preguntarán cómo se daría usted cuenta si el agente de otro estuviera funcionando dentro de su red.

Primero, recalcule esta semana todas las propuestas de IA abiertas en Japón. Cualquier presupuesto construido con los precios del 21 de septiembre es ahora demasiado alto en la línea del modelo, y un comprador japonés que lea las noticias lo notará antes que usted. Muestre el nuevo coste del modelo, pero empiece por la construcción y el plazo de recuperación en meses, porque ahí mirará el equipo financiero. Si una propuesta tarda más de doce meses en recuperarse, recorte su alcance hasta que no sea así —un departamento, una línea de producto, un par de idiomas— y deje el resto para una segunda fase.

Segundo, dirija cada tarea al modelo adecuado en lugar de enviarlo todo al más caro. El trabajo repetitivo en volumen —clasificar consultas, etiquetar productos, hacer un primer borrador de traducción entre japonés y inglés— corresponde a un modelo barato como GPT-6 Luna, que cuesta la vigésima parte que Sol. Reserve Opus 5.5 o Sol para las tareas en las que un error cuesta dinero: revisión de contratos, textos en japonés de cara al cliente, cualquier cosa que firme un directivo. Y escriba una cláusula de traslado de precios en cada contrato. Los precios cayeron entre un 20 % y un 50 % en un día; un contrato de IA a precio fijo a tres años firmado el mes pasado ya es caro, y el próximo recorte puede llegar con Sonnet 5.5 y Haiku 5.5 en las próximas semanas.

Tercero, muévase ahora. Los presupuestos japoneses del ejercicio que empieza en abril se elaboran entre octubre y enero, y este invierno se elaborarán con una rentabilidad pública del 3 % a la vista. Un proyecto pequeño que se recupera en ocho meses e incluye una partida de seguridad pasará el ringi. Una gran plataforma que se recupera en treinta meses esperará. En Medusa Japan, este es exactamente el trabajo que hacemos con empresas extranjeras que entran en Japón: dimensionar el primer proyecto de IA para que se recupere dentro de un ejercicio fiscal japonés, elegir la combinación de modelos y redactar la propuesta en la forma que espera un proceso de aprobación japonés.