Gasto en LLM Empresarial: $8.4B; Anthropic Supera a OpenAI

El gasto empresarial en modelos de lenguaje grandes (LLM) ha experimentado un aumento drástico, más que duplicándose en solo seis meses, de $3.5 mil millones a finales de 2024 a $8.4 mil millones para mediados de 2025. Este aumento significativo se detalla en el informe “Actualización del Mercado LLM a Mediados de 2025”, publicado recientemente por Menlo Ventures. El informe, que encuestó a 150 líderes técnicos en startups de IA y grandes empresas, destaca un mercado que madura rápidamente donde la inferencia se ha convertido en la carga de trabajo principal, el rendimiento dicta la elección del proveedor y un notable cambio en el liderazgo del mercado está en marcha.

Un hallazgo clave de los datos de Menlo Ventures indica un cambio significativo en el panorama competitivo entre los proveedores de LLM. OpenAI, que dominó el mercado de LLM empresarial durante 2023 con el 50% del uso, ha visto su participación caer al 25%. En contraste, Anthropic ha emergido como el nuevo líder del mercado, capturando el 32% del uso empresarial en cargas de trabajo de producción. Google también ha logrado avances sustanciales, asegurando el 20% del mercado, impulsado en gran medida por la fuerte adopción de sus modelos Gemini. Llama de Meta posee el 9%, mientras que DeepSeek representa el 1% del uso de la API de LLM.

Tim Tully, socio de Menlo Ventures, comentó sobre este cambio: “Algunos podrían sorprenderse al ver a Anthropic superar a OpenAI, dada su ventaja de ser el primero en llegar. Pero nuestra investigación respalda con números reales lo que hemos escuchado anecdóticamente del mercado: los equipos están priorizando el rendimiento real en producción. A medida que el gasto en LLM empresarial supera los $8 mil millones, Anthropic está capturando la mayor parte, y Google ha ganado terreno rápidamente para reclamar el tercer puesto.”

El informe también describe varias otras tendencias críticas que dan forma al sector de LLM empresarial:

• Rápido Crecimiento del Gasto: La duplicación del gasto empresarial en LLM de $3.5 mil millones en noviembre de 2024 a $8.4 mil millones para mediados de 2025 refleja un movimiento significativo de las cargas de trabajo de IA hacia entornos de producción completos.

• Lealtad y Actualizaciones de Proveedores: A pesar del mercado dinámico, el cambio de proveedor sigue siendo relativamente raro, con solo el 11% de los equipos informando un cambio en los proveedores de modelos durante el último año. Sin embargo, un sustancial 66% actualizó a modelos más nuevos de sus proveedores existentes, lo que indica un enfoque en la mejora continua dentro de las relaciones establecidas. El 23% no realizó cambios ni actualizaciones.

• Dominio de Modelos de Código Cerrado: Los modelos de código cerrado ahora impulsan la gran mayoría de las cargas de trabajo empresariales, representando el 87% del uso. El uso de código abierto ha disminuido del 19% al 13% en los últimos seis meses, una tendencia atribuida a la ampliación de las brechas de rendimiento en comparación con las alternativas propietarias.

• La Inferencia Supera al Entrenamiento: La inferencia, el proceso de ejecutar un LLM para generar resultados, ha superado al entrenamiento como la carga de trabajo computacional principal. Este cambio es evidente ya que el 74% de las startups y el 49% de las empresas informaron que la inferencia representa la mayor parte de su uso computacional, un aumento significativo con respecto a finales del año pasado.

De cara al futuro, el informe de Menlo Ventures predice que los “agentes de largo horizonte” impulsarán la próxima gran evolución de la pila de IA empresarial. Estos sistemas avanzados están diseñados para abordar de forma autónoma tareas complejas, de varios pasos y de final abierto, como el desarrollo de software, la síntesis de investigación y los flujos de trabajo operativos, con el objetivo final de una verdadera autorremediación.

Derek Xiao, inversor de Menlo Ventures, enfatizó el potencial transformador de estas tecnologías emergentes: “Los agentes de largo horizonte representan un cambio en el modelo operativo. Las startups que construyen infraestructura agéntica hoy están sentando las bases para la próxima generación de plataformas de más de $10 mil millones. Con los proveedores heredados rezagados, la oportunidad es masiva.” Aunque todavía en las primeras etapas de implementación, se anticipa que estos sistemas agénticos desempeñarán un papel central en la próxima ola de transformación de la IA empresarial.