Meta se ha convertido en uno de los mayores clientes de IA de Microsoft y gasta cientos de millones de dólares al año en acceder a modelos a través de Azure, según Bloomberg. La compañía consume billones de tokens por semana en la plataforma, buena parte de ellos de modelos de OpenAI. Es un reporte de fuentes, no un anuncio de ninguna de las partes.
Puntos clave
- Cientos de millones de dólares al año de gasto de Meta en Azure para acceso a modelos.
- Billones de tokens por semana consumidos a través de la plataforma.
- Los desarrolladores de Meta usan modelos de OpenAI disponibles en Foundry para evaluar y comparar el rendimiento de sus propios modelos.
- OpenAI aportó en torno al 70% de los ingresos de IA de Microsoft en su último ejercicio fiscal.
- Otros grandes clientes de IA de Microsoft: Adobe, Perplexity y Sierra, esta última cofundada por el presidente de OpenAI, Bret Taylor.
Meta paga por usar los modelos de su competencia
El detalle jugoso es para qué los usa. Los desarrolladores de Meta tiran de modelos de OpenAI en Foundry para medir sus propios modelos contra ellos. Es decir: Meta paga a Microsoft para tener a mano el rival contra el que compara Llama.
Tiene todo el sentido de ingeniería y es incómodo de contar en una junta. Si desarrollas modelos propios, necesitas evaluar contra la frontera constantemente, y la frontera está en manos de otros. La alternativa es medirte contra ti mismo, que es como no medirse.
El problema de la circularidad, otra vez
Bloomberg apunta a lo que ya venía sonando: la circularidad de los negocios en IA. Microsoft invierte en OpenAI, OpenAI le compra cómputo, Microsoft revende esos modelos a Meta, Meta financia su propia infraestructura con la que compite con ambos. El dinero da vueltas dentro del mismo circuito de cinco compañías.
El dato de que OpenAI aporte cerca del 70% de los ingresos de IA de Microsoft es el que debería preocupar a un inversor. Una unidad de negocio con un cliente que pesa siete de cada diez euros no es una unidad de negocio diversificada, es una cuenta.
Y Meta apareciendo en esa lista no diluye el riesgo: lo hace más denso, porque son todos los mismos actores comprándose cosas entre ellos.
Billones de tokens por semana pone escala a la conversación
El dato de consumo merece traducirse. Billones de tokens semanales en una sola empresa es un volumen que hace tres años no existía en ningún cliente del mundo, y es el motivo por el que la conversación sobre eficiencia de inferencia domina el sector.
Sirve también de vara de medir para el resto. Una empresa mediana española que use IA con intensidad puede estar en decenas o cientos de millones de tokens al mes. Meta consume en una semana lo que esa empresa consumiría en varios siglos. Cuando alguien dice que los precios de los modelos los fija la competencia, conviene recordar que los fija sobre todo lo que pagan cinco clientes de este tamaño.
Y la lista de grandes clientes de IA de Microsoft (Adobe, Perplexity, Sierra, ahora Meta) tiene una característica común: todos son compañías que a su vez venden IA. La demanda empresarial clásica, la del banco o la cadena de retail, todavía no aparece ahí.
Por qué importa
La lectura práctica es sobre dependencia de proveedor. Si Meta, con decenas de miles de millones en centros de datos propios y un laboratorio de primer nivel, sigue pagando por modelos ajenos en la nube de un tercero, la idea de que una empresa mediana va a autoabastecerse de IA es poco realista.
Lo que sí se puede hacer es lo que hace Meta: usar varios proveedores a la vez y medir constantemente. Tener modelos de dos o tres casas accesibles desde el mismo sitio, con la misma capa de acceso, y comparar sobre trabajo real antes de casarse con ninguno.
Eso es exactamente lo que ofrecen hoy plataformas como Foundry o Bedrock, y es la razón por la que la capa de enrutado entre modelos se ha vuelto un negocio en sí misma. La flexibilidad de cambiar de motor es la única defensa real ante un cambio de precios.
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