El CEO de Coinbase, Brian Armstrong, sostiene que la energía y la infraestructura informática, y no la calidad de los modelos, definirán los límites superiores del crecimiento de la inteligencia artificial (IA).
Armstrong hizo este comentario en respuesta a una publicación del inversor Tommy Shaughnessy, quien explicó cómo la tarificación de API según consumo está llevando el gasto de las empresas en IA mucho más allá de lo que esperaban con suscripciones de tarifa plana.
La demanda de inteligencia es casi infinita
El argumento principal del CEO de Coinbase es que el deseo de obtener inteligencia generada por IA no tiene un límite práctico.
Sin embargo, espera que el mercado se divida claramente entre 12 y 18 meses. Predice que alrededor del 80% de las cargas de trabajo migrarán a modelos con precios hasta un 99% por debajo de las opciones actuales de más alto nivel.
El 20% restante, que cubre casos de uso donde el rendimiento máximo es importante, como la investigación científica o los agentes coordinadores avanzados, seguirá usando modelos de vanguardia.
Armstrong comparó esta división con el hardware de consumo, señalando que la mayoría de los compradores no eligen las MacBooks ni las PCs de gaming con especificaciones máximas, incluso cuando los precios bajan más rápido de lo que predice la Ley de Moore.
Agregó que esta reducción de precios no resolverá el problema de la escasez. A medida que el costo de los modelos baja y aparecen más alternativas baratas, el cuello de botella simplemente se traslada a la infraestructura. Se mueve a la energía y al silicio necesarios para ejecutar cualquier modelo a gran escala.
Estrategia de enrutamiento de Coinbase
Coinbase ya está aplicando esta lógica en la práctica. Armstrong dijo que el exchange dirige las consultas hacia modelos de menor costo cuando es posible, manteniendo el gasto en IA relativamente constante incluso cuando el uso de tokens crece de manera exponencial.
Su reestructuración con enfoque IA-nativa a principios de 2026 marcó un cambio más amplio hacia flujos de trabajo eficientes, impulsados por agentes. Su postura en contra de la sobre regulación de la IA refleja su confianza en que el rumbo de esta tecnología no debe estar limitado por políticas.
Este enfoque responde directamente a la presión que describió Shaughnessy. Señaló que Uber agotó todo su presupuesto de IA de 2026 en abril, como un ejemplo de cuán rápido pueden crecer los sobrecostos de la IA empresarial.
Shaughnessy también comentó que modelos de código abierto como DeepSeek V4 rinden a niveles similares a los principales sistemas privados, pero con un costo aproximado de una trigésima parte, lo que pone un límite a cuánto pueden cobrar los laboratorios de vanguardia.
La energía como restricción principal
La conclusión de Armstrong es que la calidad de los modelos va a converger mientras que las alternativas baratas cierran la brecha de rendimiento. El verdadero límite, dice, será la infraestructura física que da energía a cada nivel de despliegue de IA.
Ese punto de vista coincide con los flujos de capital ya visibles en el mercado. La inversión de riesgo en IA en el primer trimestre de 2026 alcanzó los 242 mil millones de dólares a nivel global, pero la capacidad de los centros de datos ya está quedando corta frente a la demanda.
El mensaje de Armstrong no es qué modelo predominará, sino si la infraestructura energética e informática puede mantener el ritmo de una demanda que, según su propia evaluación, no tiene límite natural.
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