a16z Gráficos de Tendencias: Este año, el costo de la IA se redujo a la mitad y su uso se duplicó, los hitos vitales de los estadounidenses de 30 años se retrasan por completo

marsbitPublicado a 2026-03-01Actualizado a 2026-03-01

Resumen

Resumen: El informe de a16z analiza cuatro tendencias clave. Primero, el "DExit" (salida de empresas de Delaware) muestra datos contradictorios: aunque algunas empresas destacadas se mudan, Delaware mantiene su dominio en incorporaciones totales. Segundo, se observa el efecto Jevons en IA: el costo por token se redujo a la mitad (de 90¢ a 50¢ por millón) y su uso se duplicó, mientras la demanda de GPUs sigue alta. Tercero, el gasto de capital en IA para 2026 es enorme, comparable al total de nuevos préstamos bancarios en EE.UU. y supera los ingresos fiscales corporativos. Por último, los hitos de la vida adulta a los 30 años (vivir solo, casarse, tener hijos, ser propietario) se retrasan drásticamente desde 1980, aunque la posesión de títulos universitarios casi se duplicó desde 1995.

Autor: a16z New Media

Compilación: Deep Tide TechFlow

Enlace original:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-dexit-real-or

Guía de Deep Tide: Este informe semanal de gráficos de a16z cubre cuatro temas, cada uno merece un artículo por separado: la reducción de costos de la IA desencadena el efecto Jevons, la escala real del gasto de capital de los gigantes tecnológicos, el mercado de predicción Kalshi está superando a las agencias profesionales, y el retraso completo de los hitos vitales de los estadounidenses de 30 años. Las fuentes de datos son sólidas, el enfoque es calmado y moderado, es una referencia de alta calidad para comprender la intersección de las tendencias tecnológicas y macroeconómicas actuales.

DExit......¿Tendencia real o ilusión?

Delaware sigue siendo el lugar preferido para registrar empresas en EE.UU., pero esta posición se está debilitando silenciosamente:

Según datos de Ramp, la participación de Delaware en los nuevos registros de empresas ha caído continuamente desde 2023, con una caída de aproximadamente el 10% en el tercer trimestre de 2025.

La historia no se repite exactamente, pero a menudo rima...... quizás.

Delaware no siempre ha sido el santuario de registro de empresas.

Hace aproximadamente un siglo, Delaware reemplazó a Nueva Jersey—la antigua "madre de los trusts"—como el lugar preferido para registrar empresas. Nueva Jersey perdió su ventaja porque el entonces gobernador Woodrow Wilson intentó frenar los "abusos corporativos", empeorando enormemente el entorno empresarial del estado. La ley corporativa de Delaware se modeló basándose en la ley de Nueva Jersey anterior a la era de Wilson, por lo que naturalmente acogió con gusto a las empresas que se iban, y luego, junto con el Tribunal de Equidad de Delaware, pasó casi 100 años construyendo una reputación como un lugar maduro y justo para resolver disputas entre empresas e inversores.

Sin embargo, lo que tomó un siglo construir, comenzó a tambalearse en solo unos años. Correcta o incorrectamente, el Tribunal de Equidad de Delaware ha adoptado recientemente una postura más laxa en las demandas de accionistas (especialmente en varios casos de alto perfil, incluido, entre otros, Tesla), y las empresas realmente comenzaron a trasladar sus registros a otros lugares. Buenas noches, buena suerte, Delaware.

Al menos esta es la narrativa predominante, pero otros datos muestran una situación más compleja.

En primer lugar, incluso el mito fundacional de Delaware en sí no es del todo exacto.

Hasta la década de 1980 (es decir, unos 60 años después del mandato del gobernador Wilson), Delaware realmente superó a Nueva Jersey para convertirse en el estado número uno en número de registros de empresas en EE.UU.:

Nueva Jersey dominó durante mucho más tiempo de lo que describe la narrativa predominante. El catalizador que finalmente permitió a Delaware dar la vuelta a la situación probablemente fue la aprobación de una serie de leyes relacionadas con la responsabilidad de los directores, muy apreciadas por las empresas que cotizan en bolsa, sumado a efectos de red que se auto-reforzaron, creando su propia inercia.

En segundo lugar, independientemente de lo que esté sucediendo con las empresas de alto perfil que cotizan en bolsa (y las empresas en los datos de Ramp), Delaware en general parece estar bien, incluso más que bien:

Según datos publicados por el Foro de Gobierno Corporativo de la Facultad de Derecho de Harvard, la participación de Delaware en el total de empresas de EE.UU. en realidad creció significativamente desde finales de 2024 hasta 2025.

De hecho, si buscas un caso claro de "DExit", probablemente sea este, y no tiene nada que ver con Tesla, sino con una forma específica de empresa:

Las LLC de Wyoming comenzaron a crecer rápidamente alrededor de 2015.

¿Por qué? Probablemente esté relacionado con disposiciones específicas de protección de activos y privacidad en la ley de LLC de Wyoming, que el propio estado promociona como un "cóctel vaquero".

En resumen, el punto aquí no es que el DExit no esté ocurriendo (porque al menos algunos datos indican que sí está ocurriendo—incluso si solo es la salida de unas pocas empresas de alto perfil, es significativo), pero la situación real es ciertamente más compleja de lo que presenta la narrativa predominante.

La realidad es que Delaware todavía disfruta de la ventaja de ser la opción por defecto, por no hablar de todos los efectos de red vinculados, y todo esto es difícil de cambiar.

Publicamos una versión anterior de este gráfico, pero a medida que hay más datos, el efecto es más sorprendente.

El costo del token baja, el consumo del token sube:

Desde principios de este año, el precio de los tokens de pago bajó de unos 90 centavos por millón de tokens a 50 centavos, mientras que la cantidad de tokens procesados casi se duplicó, de unos 6,000 a 12,000.

Este es el típico efecto Jevons. Cuanto más barata es la IA, más IA usamos. Alegría.

¿Recuerdan cuando decían que cuando salían GPU nuevas y mejores, las viejas ya no querían?

Parece que eso tampoco es cierto:

Según datos de Silicon Data, los precios de alquiler de las H100 y A100 de Nvidia han subido este año.

El mercado está lejos de mostrar signos de exceso de oferta de potencia de cálculo, sino que parece que ni siquiera ha rozado la superficie de la demanda existente.

Esta comparación no es una analogía perfecta, pero si la historia sirve de referencia, puede que necesitemos un tiempo más para ver cómo es realmente una economía "impulsada por la IA":

Pasaron unos 100 años desde que Faraday y Henry comenzaron a discutir sobre la corriente eléctrica hasta que la ola de productividad industrial realmente estalló en la primera mitad del siglo XX.

Los ciclos de iteración tecnológica se han acelerado desde la década de 1820, pero las variables involucradas en un cambio de plataforma de nivel siguen siendo extremadamente numerosas.

Roy Amara tiene una famosa cita: "Siempre sobreestimamos el cambio en dos años y subestimamos el cambio en diez años".

Gasto de capital, visto en ejes de coordenadas

Miren estos datos que nunca pasan de moda: el gasto de capital en IA es grande.

Vea la siguiente comparación:

Se espera que el gasto de capital en IA en 2026 se acerque al total de nuevos préstamos netos de todos los bancos de EE.UU. en 2025:

El gasto de capital es aproximadamente un 33% más alto que los ingresos totales del impuesto corporativo de EE.UU., y aproximadamente 3 veces el total de aranceles:

El gasto de capital es aproximadamente 6 veces el presupuesto militar total de cualquier país del G7 no estadounidense:

Así que, sí, el gasto de capital es realmente grande.

Kalshi incursiona en la predicción macro

Los investigadores de la Fed consideran que los mercados de predicción son bastante buenos.

Al menos en una métrica, las predicciones de Kalshi sobre la tasa de fondos federales ya han superado a las agencias de predicción profesionales:

Para las predicciones de la tasa de fondos federales a 150 días (es decir, después de 3 reuniones del FOMC), el error absoluto medio de Kalshi está muy cerca del de los pronosticadores profesionales. Pero a diferencia de las encuestas que solo proporcionan una instantánea de la trayectoria modal cada seis semanas, Kalshi proporciona una distribución de probabilidad completa actualizada continuamente...... Encontramos que la mediana y la moda de las predicciones de Kalshi tienen un registro de predicción perfecto el día anterior a las reuniones del FOMC, lo que es una mejora estadísticamente significativa en comparación con las predicciones de los futuros de fondos federales.

En otras palabras, aunque todos los pronosticadores comienzan de manera similar, las predicciones de Kalshi "actualizadas continuamente" se optimizan con el tiempo, logrando finalmente un "registro de predicción perfecto" el día antes del anuncio oficial de la tasa. Además, el rendimiento de Kalshi también supera las predicciones del mercado de futuros.

La ventaja de Kalshi va más allá de la tasa de fondos federales. Como señalan los investigadores de la Fed, dado que no hay otros mercados de opciones para indicadores macro como inflación, crecimiento, desempleo, etc., Kalshi es el único lugar que puede proporcionar un punto de referencia "de alta frecuencia, actualizado continuamente, con una distribución de probabilidad rica" para reflejar el juicio del "público" sobre la dirección de estos indicadores económicos.

Suena bastante importante.

El retraso de la edad adulta

Este es un gráfico que invita a la reflexión, con (un poco de) comentario:

La proporción de personas de 30 años que alcanzan hitos vitales principales ha estado cayendo abruptamente al menos desde la década de 1980.

Cada vez menos personas de 30 años:

Viven de forma independiente;

Se han casado alguna vez;

Viven con hijos;

Son propietarios de su vivienda.

La única excepción es la tasa de matriculación universitaria: la proporción de personas de 30 años con una licenciatura casi se ha duplicado desde 1995.

Entonces, ¿vale la pena ir a la universidad?

¿Hitos? ¡Más bien como una piedra de molino al cuello, ¿verdad?!

Quizás sí, quizás no, pero la emoción del "arrepentimiento del comprador" parece impregnar el aire.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué es el efecto Jevons en el contexto de la IA y cómo se manifiesta en los datos presentados?

AEl efecto Jevons describe el fenómeno en el que, a medida que una tecnología se vuelve más eficiente y económica, su uso aumenta en lugar de disminuir. En el contexto de la IA, los datos muestran que el costo de los tokens se redujo a la mitad (de ~90 centavos a ~50 centavos por millón de tokens) desde principios de año, mientras que la cantidad de tokens procesados casi se duplicó (de ~6,000 a ~12,000), lo que demuestra claramente este efecto.

QSegún el artículo, ¿cuál es la narrativa principal detrás del 'DExit' y qué datos sugieren que la realidad es más compleja?

ALa narrativa principal del 'DExit' sugiere que Delaware está perdiendo su estatus como el estado preferido para la incorporación de empresas debido a posturas más flexibles de su Tribunal de Equidad en litigios de accionistas, lo que llevó a empresas de alto perfil a mudarse. Sin embargo, datos del Foro de Gobierno Corporativo de la Facultad de Derecho de Harvard muestran que la participación de Delaware en el volumen total de empresas en EE.UU. en realidad creció significativamente desde finales de 2024 hasta 2025, indicando que la situación es más compleja de lo que parece.

Q¿Cómo se compara el gasto de capital (capex) en IA para 2026 con otras grandes partidas económicas de EE.UU.?

AEl gasto de capital en IA para 2026 es enorme. Se espera que sea comparable al total de nuevos préstamos netos de todos los bancos de EE.UU. en 2025, aproximadamente un 33% más alto que los ingresos totales del impuesto corporativo de EE.UU., y aproximadamente tres veces el total recaudado por aranceles. Además, es aproximadamente seis veces el presupuesto militar de cualquier país individual del G7 (excluyendo a EE.UU.).

QSegún la investigación de la Fed mencionada, ¿en qué se destaca el mercado de predicciones Kalshi en comparación con los pronosticadores profesionales?

ALa investigación de la Fed encontró que las predicciones de Kalshi para la tasa de fondos federales, específicamente para 150 días en el futuro, tenían un error absoluto medio muy cercano al de los pronosticadores profesionales. La ventaja de Kalshi es que proporciona una distribución de probabilidad completa y actualizada continuamente, no solo una instantánea periódica. Esto permitió que la mediana y la moda de las predicciones de Kalshi alcanzaran un 'récord de predicción perfecta' el día anterior a las reuniones del FOMC, una mejora estadísticamente significativa sobre los futuros de fondos federales.

Q¿Qué tendencias clave en los hitos de la vida de las personas de 30 años en EE.UU. se destacan en los datos desde la década de 1980?

ALos datos muestran una tendencia constante y pronunciada a la baja desde la década de 1980 en la proporción de personas de 30 años que alcanzan hitos tradicionales de la vida adulta. Cada vez menos personas de 30 años viven de forma independiente, se han casado alguna vez, viven con hijos o son propietarias de una vivienda. La única excepción notable es la tasa de matriculación universitaria; la proporción de personas de 30 años con una licenciatura casi se duplicó desde 1995.

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A diferencia de muchos sistemas de IA tradicionales, Grok AI abraza una gama más amplia de consultas, incluidas aquellas que normalmente se consideran inapropiadas o fuera de las respuestas estándar. Los objetivos centrales del proyecto incluyen: Razonamiento Fiable: Grok AI enfatiza el razonamiento de sentido común para proporcionar respuestas lógicas basadas en la comprensión contextual. Supervisión Escalable: La integración de asistencia de herramientas asegura que las interacciones de los usuarios sean tanto monitoreadas como optimizadas para la calidad. Verificación Formal: La seguridad es primordial; Grok AI incorpora métodos de verificación formal para mejorar la fiabilidad de sus resultados. Comprensión de Largo Contexto: El modelo de IA sobresale en retener y recordar un extenso historial de conversaciones, facilitando discusiones significativas y contextualizadas. 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Qué es DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. 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Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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