La economía de los muertos

El fenómeno tiene nombre: tokenmaxxing. Lo acuñó Kevin Roose en The New York Times, y en pocas semanas contagió el vocabulario corporativo de Silicon Valley como un eslogan de convención de ventas. Tokenmaxxing es la práctica de consumir el mayor número posible de tokens de IA — no porque el trabajo lo exija, sino porque el tablero te mide por eso. Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA, propuso esta semana que los ingenieros de alto rendimiento deberían recibir, además de un salario anual de quinientos mil dólares, un presupuesto adicional de doscientos cincuenta mil dólares en tokens — como si la velocidad a la que un profesional quema créditos de cómputo fuera el nuevo índice de su talento. Un ingeniero de OpenAI procesó doscientos diez mil millones de tokens en una sola semana. Un desarrollador que usa Claude acumuló ciento cincuenta mil dólares en gasto mensual de IA. Cristina Cordova, directora de operaciones de Linear, lo formuló sin rodeos: "Es como clasificar a mi equipo de marketing por quién gasta más dinero." Nadie en el tablero estaba mirando a Cristina Cordova. Estaban mirando su posición.

Hay una ironía que merece registrarse. Anthropic — la empresa que construye Claude, el mismo Claude que alimenta Claudeonomics, el mismo Claude que ejecutará millones de agentes — publicó esta semana, en la tarjeta de sistema de Mythos Preview, los resultados de una encuesta interna entre dieciocho personas: cinco de ellas creen que, con tres meses más de trabajo de andamiaje, Mythos tiene al menos un cincuenta por ciento de probabilidades de reemplazar a un científico investigador o ingeniero de nivel de entrada dentro de la propia Anthropic. Un encuestado consideró que Mythos ya era un sustituto directo. Anthropic señaló que los números probablemente disminuirían después de una conversación aclaratoria, como había ocurrido con el modelo anterior. (Lo cual es en sí mismo una forma de aclaración.) Los empleados de la empresa que diseña la sustitución calculan cuánto tiempo les queda antes de ser sustituidos. En México diríamos que el matadero también hace sus encuestas de satisfacción laboral.

Al mercado tampoco le ha faltado creatividad. Cerebras Systems — fabricante de procesadores a escala de oblea, el chip más grande jamás construido, cuatro billones de transistores en una sola oblea de silicio — anunció esta semana que busca una cotización pública a una valoración de treinta y cinco mil millones de dólares, respaldada por un contrato de cómputo de veinte mil millones a tres años con OpenAI. La novedad: a medida que OpenAI gaste más dinero en chips de Cerebras, acumulará garantías que podrían convertirla en propietaria de hasta el diez por ciento de la empresa a la que le está pagando. El cliente se convierte en accionista por el acto de comprar. Es una innovación financiera que, si se observa con suficiente paciencia, se parece mucho a una serpiente que se muerde la cola y a continuación emite una oferta pública de acciones. Andrew Feldman, director ejecutivo de Cerebras, llamó a la alianza "transformadora para la empresa." Desde el lado de OpenAI, transforma a Cerebras en un proveedor cuyo éxito OpenAI tiene un incentivo estructural para garantizar — porque cuanto más valga Cerebras, más valiosas serán las garantías de OpenAI.

Y los difuntos también son útiles. Forbes informó esta semana que los laboratorios de IA están pagando cientos de miles de dólares por los archivos de Slack, los tickets de Jira y los hilos de correo electrónico de startups en quiebra — para construir lo que la industria llama "gimnasios de aprendizaje por refuerzo", entornos de oficina simulados donde los agentes de IA aprenden a comportarse como trabajadores del conocimiento. Deeptune, respaldada por cuarenta y tres millones de dólares de Andreessen Horowitz, construye réplicas virtuales de lugares de trabajo reales usando datos reales de empresas que ya no existen. Se informa que Anthropic está dispuesta a gastar más de mil millones de dólares en estos entornos durante el próximo año. La lógica es ordenada: las conversaciones que documentaron los fracasos de cien startups ahora entrenan las herramientas que producirán el próximo ciclo de fracasos. Los muertos financian su propia sucesión. En algún archivo de una empresa quebrada, un hilo de Slack sobre cómo quedarse sin capital de operación está enseñando a un agente de IA cómo escribir un hilo de Slack sobre quedarse sin capital de operación.

Fin Moorhouse, investigador en Forethought, publicó esta semana un cálculo que se propagó con la velocidad de un hecho incómodo: el gasto de capital acumulado de los cuatro grandes hiperscaladores — Amazon, Google, Microsoft y Meta — entre 2020 y 2025 ya supera, en términos ajustados por inflación, el costo combinado del Programa Apolo, el Sistema de Autopistas Interestatales y el Plan Marshall. Esos tres proyectos costaron aproximadamente un billón de dólares en dinero actual. Los cuatro hiperscaladores gastaron aproximadamente lo mismo en cinco años. Solo en 2026, esas cuatro empresas proyectan entre seiscientos y seiscientos cincuenta mil millones de dólares en gasto adicional. Nunca en tiempos de paz se había construido tanto, tan rápido, con tanto capital privado. El Programa Apolo llevó a doce personas a la Luna. El Plan Marshall reconstruyó Europa Occidental después de una guerra. El Sistema de Autopistas Interestatales conectó un país. Los centros de datos, por el momento, sirven principalmente para ayudar a un ingeniero en Palo Alto a mantener el primer lugar en un tablero que ya no existe.