La inteligencia artificial generativa ha abierto un mundo de posibilidades, prometiendo transformar industrias enteras. Uno de los campos más interesantes es el ‘vibe coding’, la capacidad de generar código a partir de instrucciones en lenguaje natural. Pero, ¿es realmente rentable este modelo de negocio?
¿Qué es el Vibe Coding y cómo funciona?
El término ‘vibe coding’ se refiere a la práctica de utilizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) para generar código a partir de descripciones en lenguaje natural. Empresas como Cursor, Windsurf y Replit han popularizado este enfoque, ofreciendo plataformas donde los usuarios pueden ‘chatear’ con la IA para crear programas y aplicaciones.
El modelo de negocio es sencillo: estas empresas cobran una suscripción a los usuarios por acceder a la plataforma. A su vez, pagan a gigantes como Google (Gemini), Anthropic (Claude) y OpenAI (GPT) por el uso de sus APIs y modelos de IA.
El problema: Los costos no cuadran
Aquí es donde la situación se complica. El principal desafío para las startups de vibe coding es que sus costos dependen en gran medida de terceros. Los modelos de IA más avanzados, como GPT-5 y Claude 4.1, son también los más caros. Para ofrecer un servicio competitivo, estas empresas deben utilizar estos modelos de vanguardia, pero sin aumentar significativamente el precio de sus suscripciones.
Además, se enfrentan a la competencia directa de las propias empresas que desarrollan los modelos de IA. Anthropic, con Claude Code, y OpenAI, con Codex, ofrecen sus propias plataformas de vibe coding, lo que dificulta aún más la diferenciación y la captación de clientes.
Precios de los modelos de IA: Un vistazo a la realidad
Para entender la magnitud del problema, veamos algunos datos concretos sobre los precios de los modelos de IA más populares (datos de agosto de 2025):
- Opus 4.1 (Anthropic): 15 dólares por millón de tokens (entrada) y 75 dólares por millón de tokens (salida).
- Gemini 2.5 Pro (Google): 1,25 dólares por millón de tokens (entrada) y 10 dólares por millón de tokens (salida) para prompts de hasta 200.000 tokens.
- GPT-5 (OpenAI): 1,25 dólares por millón de tokens (entrada) y 10 dólares por millón de tokens (salida).
Considerando que un millón de tokens equivalen aproximadamente a 750.000 palabras, el costo de utilizar estos modelos puede ser prohibitivo para las startups que ofrecen suscripciones a precios asequibles.
El caso de Cursor Pro es un ejemplo claro. Recientemente, la empresa modificó su esquema de precios, ofreciendo 20 dólares al mes de uso de los grandes modelos de IA facturados a tarifas de la API. Antes, los usuarios tenían acceso a 500 respuestas rápidas de los mejores modelos. Este cambio refleja la dificultad de ofrecer acceso ilimitado a los modelos más potentes sin incurrir en pérdidas.
¿Qué opciones tienen las empresas de Vibe Coding?
Ante este panorama, las startups de vibe coding tienen dos opciones principales:
- Desarrollar sus propios modelos de IA: Esta es la opción más ambiciosa y costosa. Requiere una inversión significativa en investigación y desarrollo, y los modelos resultantes deben ser competitivos con los de OpenAI y compañía. Anysphere, la empresa detrás de Cursor, ya está trabajando en su propio modelo, llamado Fusion.
- Esperar a que bajen los precios de los modelos de IA: Esta es una apuesta arriesgada, ya que no hay garantía de que los precios disminuyan. Si bien OpenAI ha reducido los precios de GPT-5, la tendencia general es que los modelos más nuevos y potentes sean más caros.
Conclusión: ¿Un futuro incierto para el Vibe Coding?
El vibe coding representa una visión atractiva de la programación del futuro, donde la IA facilita la creación de software a personas sin conocimientos técnicos. Sin embargo, la viabilidad económica de este modelo de negocio está en entredicho. Las startups que apuestan por el vibe coding se enfrentan a altos costos, la competencia de gigantes tecnológicos y la incertidumbre sobre la evolución de los precios de los modelos de IA.
El futuro del vibe coding dependerá de la capacidad de estas empresas para innovar, encontrar modelos de negocio sostenibles y, quizás, desarrollar sus propias tecnologías de IA. De lo contrario, podríamos estar ante el principio del fin de esta prometedora, pero desafiante, área de la inteligencia artificial.
Fuente: Xataka
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