Investigación sobre IA: El aumento en la optimización de tokens
Título original：AI Research The Ramp in Token Optimization
La pila de IA se está bifurcando, y el mercado no lo ha valorado. La optimización de tokens está presionando los ingresos de las API de modelos fronterizos, pero la demanda de hardware sigue siendo sólida y los proveedores de modelos de código abierto como Alibaba están ganando participación.
Análisis institucional utilizado por mesas de renta variable antes de eventos de revalorización. 23 páginas.
Report fact snapshot
- Publisher
- UBS
- Date
- 2026-06-23
- Type
- Informe de mercado
- Region
- Global
- Companies
- Alibaba, Evidence, Timothy Arcuri, Analyst
El mercado asume que la optimización de tokens ralentizará el crecimiento general de los ingresos de IA en todas las capas.
La optimización de tokens de IA empresarial no ha tenido impacto en el crecimiento del capex de IA, y la demanda de hardware/semiconductores sigue siendo sólida.
Los inversores deberían diferenciar entre las capas de la pila de IA: evitar exposición a los ingresos de API de modelos fronterizos y sobreponderar hardware y beneficiarios de modelos de código abierto.
Basado en investigación de UBS, datos de junio 2026 y desgloses regionales
Señales Clave
La optimización de tokens de IA empresarial se está malinterpretando como un riesgo de demanda amplio.
Los costos de tokens están aumentando porque el uso de IA está en auge; nadie está frenando la implementación de IA.
Por qué importa: Identifica el punto exacto donde los modelos de consenso divergen de los datos reales: la optimización de tokens es un problema saludable, no una señal de demanda.
El entrenamiento de chips de próxima generación podría reducir aún más los costos de tokens.
UBS señala que los nuevos modelos entrenados en chips de próxima generación podrían reducir los costos de tokens.
Por qué importa: Enmarca la ventana de catalizador antes de que comience una revalorización violenta.
Los proveedores de modelos chinos de código abierto están ganando participación a los laboratorios fronterizos.
Las empresas están reduciendo su nivel a modelos más baratos como Qwen de Alibaba para tareas no relacionadas con codificación.
Por qué importa: Sigue la rotación de capital hacia ganadores estructurales antes de que se convierta en consenso.
Lo que obtiene de este informe
Perspectiva de Decisión
El desajuste de precios entre la capa de modelo y la capa de hardware no se refleja en los modelos de consenso.
Riesgo Perdido
La asignación de capital debe pasar de una exposición uniforme a IA a un posicionamiento selectivo en la pila tecnológica.
Ventaja de Temporalidad
La ventana catalizadora de los datos de entrenamiento de chips de próxima generación y adopción empresarial es inminente.
Lo que pierde sin el informe completo:
- Posicionamiento a nivel empresarial y selección de acciones
- Supuestos de valoración y entradas del modelo
- Lógica de precio objetivo y cronograma de catalizadores
Por qué los inversores institucionales lo vigilan
Los modelos de consenso consideran la optimización de tokens como un viento en contra uniforme para la IA, pero los datos muestran que la demanda de hardware no se ve afectada.
El capital debería rotar desde nombres expuestos a APIs de modelos frontera hacia beneficiarios de hardware y modelos de código abierto.
La ventana de catalizador para el entrenamiento de chips de próxima generación se cierra en cuestión de meses.
Resumen del informe
El mercado trata la optimización de tokens como un riesgo de demanda uniforme en toda la pila de IA, pero los datos revelan una divergencia estructural: la demanda de hardware se mantiene resiliente debido al aumento del uso de IA, mientras que los ingresos de API en la capa de modelos enfrentan vientos en contra. Los proveedores de modelos de código abierto están ganando participación a medida que las empresas reducen su nivel. Esta fijación de precios incorrecta crea una oportunidad de revalorización para el hardware y los beneficiarios de código abierto, mientras que la exposición a API de modelos fronterizos debe evitarse.
Contenido institucional a continuación
El informe completo de UBS incluye anécdotas empresariales detalladas, análisis de impacto capa por capa y supuestos de valoración para beneficiarios clave como Alibaba. Desbloquee el acceso a gráficos de corredores y desgloses de nivel institucional.
Puntos clave
- Bifurcación de la Pila de IA: La optimización de tokens empresariales está ampliando la divergencia de crecimiento entre las capas de modelos y hardware, con ingresos de API de modelos presionados mientras la demanda de hardware se mantiene robusta, una división estructural que el mercado no ha valorado.
- Ganancias de Participación de Modelos de Código Abierto: Las empresas conscientes de los costos están reduciendo su nivel hacia modelos de código abierto más baratos como Qwen de Alibaba para tareas no relacionadas con codificación, impulsando ganancias estructurales de participación de mercado para proveedores como Alibaba.
- Resiliencia de la Demanda de Hardware: Los esfuerzos de optimización de tokens empresariales no han tenido impacto en el crecimiento del gasto de capital en IA, con la demanda de semiconductores y hardware respaldada estructuralmente por el aumento del uso de IA.
- Ventana de Catalizador: El entrenamiento de chips de próxima generación podría reducir aún más los costos de tokens, acelerando la bifurcación de la pila y sirviendo como catalizador para la revalorización de nombres de hardware y código abierto.
- Fijación de Precios Incorrecta en Valoración: Las valoraciones de la capa de hardware no reflejan la demanda resiliente, con una brecha significativa entre los precios actuales y los objetivos basados en tendencias robustas de gasto de capital, creando una relación asimétrica de riesgo-recompensa.
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