No es el Token de las criptomonedas, sino el token en la IA: cada letra, cada respuesta que emite un gran modelo, es un conjunto de tokens agrupados.
Jensen Huang de Nvidia en la conferencia GTC 2026 dijo directamente: “¡Los tokens son la nueva mercancía!”
El centro de datos ahora es una fábrica de tokens: se introduce energía + datos, se producen tokens y se vende.
También dio una fórmula simple:
Ingresos = Número de tokens por vatio × Número disponible de gigavatios
La idea es: con un límite de energía fijo, quien pueda generar más tokens por kilovatio-hora, quien gana. No importa cuán potente sea el hardware, no puede escapar de las leyes físicas: una planta de 1 gigavatio nunca se convertirá en 2 gigavatios.
El director de la Oficina Nacional de Datos de China, Liu Liehong, también hizo una declaración hace unos días: en marzo de este año, el volumen diario de llamadas de tokens en China ya superó los 140 billones.
En comparación con los 1000 millones a principios de 2024, ha crecido más de 1000 veces; en comparación con los 100 billones a finales de 2025, ha aumentado más del 40% en tres meses.
Esto ya no es ciencia ficción, está convirtiéndose en una nueva cadena industrial real.
¿Qué es la economía de tokens?
En pocas palabras: la unidad mínima de información que procesa el gran modelo de IA es el token.
Si le preguntas a la IA algo, primero descompone tus palabras en una serie de tokens, y después, tras calcular, vuelve a unirlas en una oración para ti.
Cada vez que se genera un token, se consume capacidad computacional de GPU y electricidad.
Por lo tanto, los tokens son naturalmente unidades de medida — como el "grado" de electricidad, o el "barril" de petróleo.
Antes, los tokens solo eran costos, la gente competía en parámetros y datos de entrenamiento.
Ahora la IA entra en la era de la inferencia, cada vez que un usuario charla, cada vez que un agente ejecuta una tarea, se están quemando tokens de manera frenética.
Las empresas de IA cobran por tokens, cuanto más se quema, más se vende, los tokens pasan de ser "costos" a ser productos que se pueden producir en masa, etiquetar y comerciar.
El CEO de OpenAI, Sam Altman, también ha dicho: nuestro negocio (y el de todos los proveedores de modelos de IA) es, en esencia, vender tokens.
El viejo Huang llama al centro de datos "fábrica de tokens", la materia prima son los datos y la electricidad, y el producto son los tokens. El indicador clave es Tokens por vatio (Tokens per Watt) — quien tenga mayor eficiencia, menor costo, ganará.
Desglose de la cadena industrial de "fábrica de tokens" (cuatro etapas, muy fácil de entender)
Una fábrica de tokens es similar a una fábrica tradicional, también se divide en estas partes:
1. Etapa de producción (la más costosa, la primera en beneficiarse)
Chips de IA & servidores (NVIDIA, Huawei, Haiguang, etc.)
Centro de datos de inteligencia artificial (AIDC)
Enfriamiento líquido, sistema de suministro eléctrico (equipos eléctricos, energía verde)
La capacidad máxima de producción de la fábrica está determinada por el hardware y la electricidad. Con la misma cantidad de electricidad, quien pueda generar más tokens, tendrá menor costo.
2. Etapa de optimización (se puede aumentar la producción sin añadir hardware)
Algoritmos de optimización de inferencia, sistemas de programación
Módulos ópticos, redes, etc.
El viejo Huang da un ejemplo: Fireworks AI y Lynn, dos empresas que, sin cambiar hardware, solo actualizaron el stack de software de NVIDIA, y la velocidad de generación de tokens pasó de 700 por segundo a cerca de 5000, ¡un aumento de 7 veces!
Si el algoritmo es impresionante, puede hacer que una fábrica de potencia fija gane mucho dinero.
3. Etapa de circulación (llevar rápidamente los tokens a las manos de los usuarios)
CDN (red de distribución de contenido) — distribución de última milla
Redes privadas transfronterizas, cables submarinos — logística internacional
La producción y entrega de tokens ocurren casi simultáneamente, con un retraso muy bajo.
El costo de inferencia de los modelos nacionales es solo de 1/6 a 1/10 del de los modelos extranjeros, y se basa en la API para una gran cantidad de "tokens" exportados, convirtiendo la capacidad computacional y eléctrica de China en "exportaciones digitalizadas".
4. Etapa de aplicación (el lugar de monetización final)
Fabricantes de grandes modelos (OpenAI, ByteDance, Alibaba, etc.)
Aplicaciones de agentes (inteligentes)
SaaS de industrias verticales, plataforma de generación multimodal
En el futuro, cada empresa SaaS se convertirá en Agent-as-a-Service (Agente como Servicio).
Los ingenieros tendrán un presupuesto anual de tokens, cuanto más usen, más impresionantes serán.
Los escenarios de consumo se han expandido desde la charla hasta el análisis financiero, la generación de contenido, y la toma de decisiones automatizada... cuanto mayor sea el consumo, más necesita el upstream aumentar la producción, formando un ciclo virtuoso.
Desde el punto de vista de la inversión, ¿quién comerá primero?
Las instituciones ahora ven con más optimismo la infraestructura de capacidad computacional (etapa de producción): chips de IA, centros de datos, refrigeración líquida, suministro de energía, energía verde.
Se dice que el consumo de tokens de ByteDance se duplica cada tres meses, y cuando los grandes proveedores de la nube nacionales consumen entre 30 y 60 billones por día, comenzarán a sentir la escasez de capacidad computacional.
Se espera que en 2026 la cadena industrial de capacidad computacional entre en un ciclo de "inflación de cadena completa", con la prosperidad transmitiéndose desde los chips a AIDC, servicios en la nube y equipos eléctricos.
La exportación de tokens + el alquiler de capacidad computacional también son direcciones de gran auge, con ventajas evidentes en costos de electricidad y algoritmos en China.
Los informes resumen la lógica del aumento de precios en: explosión de la demanda extranjera → escasez de hardware de almacenamiento y computación → cuellos de botella en energía / infraestructura → reevaluación de costos en toda la cadena.
Las prioridades se dividen aproximadamente en etapas:
A corto plazo: almacenamiento, memoria gráfica (la elasticidad en la desajuste de oferta y demanda es la mayor)
A medio plazo: chips de capacidad computacional & servidores
A largo plazo: equipos eléctricos, energía verde + jugadores principales con capacidad de implementación real y de exportación.
En resumen: la economía de tokens convierte la electricidad del mundo físico en inteligencia del mundo digital, y luego se vende como si fueran productos industriales.
Este movimiento no es solo una moda, es una revolución industrial 2.0 real — pasando de entrenar grandes modelos a una transición total hacia la inferencia a gran escala y la era de los agentes.
Hermanos, los tokens están en auge, ¿estás preparado?
¿Vamos a seguir mirando el espectáculo, o a planear en torno a la capacidad computacional, electricidad, algoritmos y conceptos de exportación relacionados con la fábrica de tokens?
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