La última vez que alguien me dijo “tokenomics”, yo estaba sentado frente a un fundador de cripto que me explicaba cómo pagaba su empresa a los desarrolladores. Hice lo que me pareció una pregunta sencilla, más o menos: ¿cómo sabe alguien cuánto vale eso el día que aterriza en la cuenta de una persona? La respuesta fue “eso es porque no entiendes la tokenomics.” Que es una frase que no significa nada y cierra la conversación al mismo tiempo.
Así que cuando la palabra apareció en el nombre de una nueva organización de la Linux Foundation esta semana, me estremecí un poco antes de leer el resto. Token distinto. Pero la misma pregunta: cómo sabes cuánto valía el día que llega la factura.
Para esa tampoco hay todavía una buena respuesta.
- La Linux Foundation lanzó la Tokenomics Foundation el 4 de agosto, un organismo de estandarización neutral para medir el coste y el ROI de la IA.
- Veintinueve miembros fundadores: bancos, integradores, software empresarial y alrededor de una docena de proveedores de herramientas FinOps.
- No hay ningún laboratorio de frontera dentro. Ni OpenAI, ni Anthropic, ni Google, ni Microsoft, ni AWS, ni NVIDIA.
- Google Cloud, Microsoft, Salesforce y KPMG expresaron apoyo en junio y no entraron en la lista de agosto.
- El precedente exitoso más cercano, FOCUS, solo funcionó cuando se sumaron las hyperscalers. Esa condición no se cumple aquí.
Qué se lanzó#
El 4 de agosto la Linux Foundation lanzó la Tokenomics Foundation, un organismo de estandarización para la economía de la IA. La dirige J.R. Storment, la misma persona que dirige la FinOps Foundation al lado. La junta de gobierno se reunió el 30 de julio, viene un comité técnico, y ambas organizaciones compartirán la especificación de facturación FOCUS y un calendario de conferencias.
La hoja de ruta inicial es lo bastante concreta para juzgarla:
- Un documento de definiciones para tokenomics y métricas de valor de la IA
- Un Big-T Framework que clasifica la complejidad de los tokens para el enrutado de cargas de trabajo
- Telemetría de coste de tokens integrada en FOCUS v1.5 y posteriores
- Una metodología de coste de servicio, que mide el trabajo realizado por llamada
- AI Value Frameworks que vinculan el gasto a resultados de negocio
- Formación y certificación, más una conferencia en Ámsterdam en septiembre
Se prometen entregas mensuales hasta fin de año. El problema que señala es real y todo el mundo lo reconoce: la IA es ya la partida que más crece en el presupuesto de tecnología y no existe una forma compartida de decir cuánto vale un token.
Quién está en la sala#
La lista de fundadores tiene veintinueve nombres: Accenture, BNY, Broadcom, Calero, Cast.ai, DoiT, Finout, Flexera, GoDaddy, Greenpixie, Hitachi, IBM, JPMorganChase, Kion, Lenovo, Nebius, North Cloud, Oracle, Pay-i, Pointfive, Revenium, SAP, ServiceNow, SHI, Stacklet, Vantage, WWT, XOsphere y Yarken.
La lista se ordena en tres grupos. Empresas que compran IA a escala (JPMorganChase, BNY, GoDaddy, Lenovo, Hitachi). Integradores y distribuidores (Accenture, WWT, SHI). Y alrededor de una docena de proveedores de gestión de costes (Kion, Yarken, Flexera y otros).
Ninguno de ellos fija el precio de un token.
Dos ausencias. La primera son los laboratorios de frontera: OpenAI y Anthropic no son miembros, y tampoco lo son Google, Microsoft, AWS, NVIDIA, Mistral o Cohere. Ninguna organización que fije precios de modelos de frontera es miembro.
La segunda ha tenido menos atención. Cuando la Linux Foundation anunció su intención de formar la fundación, el 3 de junio, nombró a doce organizaciones que habían “expresado apoyo inicial”: Accenture, Booking.com, Flexera, Google Cloud, IBM, JPMorganChase, KPMG, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAP y ServiceNow. Compara eso con la lista de agosto. Google Cloud, Microsoft, Salesforce, KPMG y Booking.com han desaparecido. Dos meses de apoyo declarado que no se convirtió en membresía fundadora.
La cobertura lo ha descrito de otra manera. CIO Dive escribió que el lanzamiento reúne a “empresas, hyperscalers y desarrolladores de modelos de frontera”, algo que la lista publicada no muestra. The New Stack lo publicó bajo el titular de que la crisis de costes de la IA ya tiene un perro guardián, “solo que no las empresas que la están causando”.
Qué hicieron los laboratorios#
Ningún laboratorio de frontera ha comentado públicamente el lanzamiento. No he encontrado declaración alguna de OpenAI, Anthropic, Google o Microsoft, favorable o no.
Para comparar: en diciembre de 2025 la Linux Foundation lanzó la Agentic AI Foundation. Anthropic, OpenAI y Block la cofundaron, con el respaldo de Google, AWS, Microsoft y Cloudflare. Anthropic donó MCP, y OpenAI donó AGENTS.md. Mismo convocante, ocho meses antes, participación total.
En la misma ventana, ambas sacaron controles de coste propios. OpenAI añadió controles de gasto y límites mensuales de crédito a ChatGPT Enterprise el 18 de junio. Anthropic lanzó controles de administración en Claude Enterprise con permisos por modelo, alertas de gasto y una Admin API. Ambos dan visibilidad real a los clientes. Ambos viven dentro de la consola del propio proveedor, y los números que producen no son comparables entre proveedores.
¿Ha funcionado esto alguna vez?#
Los estándares de medición sí llegan a vincular a los proveedores, pero históricamente solo bajo una de tres condiciones.
El proveedor se suma voluntariamente, porque ser comparable le ayuda a competir. SPEC y TPC se formaron ambos en 1988, SPEC a partir de un consorcio de fabricantes de estaciones de trabajo que incluía a HP, Sun y MIPS, TPC para medir el procesamiento transaccional. Ambos cuajaron, en mercados sin un actor dominante, porque todos los proveedores querían un marcador en el que pudieran ganar.
Así funcionó también FOCUS. La FinOps Foundation se formó en 2019 y se unió a la Linux Foundation en 2020. FOCUS se anunció en 2023 y llegó a la versión 1.0 en junio de 2024, con AWS, Azure, Google Cloud y Oracle Cloud lanzando exportaciones de facturación nativas en FOCUS el mismo día. Cinco años de la fundación a la especificación, y salió bien porque los vendedores estaban en la sala. En 2023 AWS ni siquiera era patrocinadora de FinOps.
Un regulador lo impone. Etiquetas de consumo de combustible, información nutricional, portabilidad de números de teléfono. Nadie está regulando la facturación de tokens.
Los compradores concentran gasto suficiente para hacerlo condición de venta. En enero de 2017 Marc Pritchard, de P&G, dijo al IAB que Google y Facebook tenían hasta fin de año para aceptar verificación independiente acreditada por el MRC o perderían la inversión. Ambos aceptaron auditorías. Facebook auditó primero las impresiones servidas y tardó bastante más en las impresiones visibles.
Dos esfuerzos que salieron al revés. El Open Cloud Manifesto, en marzo de 2009, tuvo treinta y seis firmantes con IBM en el centro, y Amazon, Google, Microsoft y Salesforce se negaron todas a firmar. No llevó a ninguna parte. El CDMI de SNIA se convirtió en estándar ISO para almacenamiento en la nube, S3 se convirtió igualmente en el estándar de facto, y más tarde CDMI añadió compatibilidad con S3.
Así que el precedente exitoso más cercano es aquel en el que esta fundación se inspira, y cumplió una condición que este lanzamiento por ahora no cumple.
Tres tensiones#
El lado de la compra es estandarizable. El de la venta no. Imputación, etiquetado, economía unitaria, coste de servicio, definiciones de ROI: todo eso puede estandarizarse sin pedir nada a un laboratorio, y es la mayor parte del valor del día a día. Lo que no puede estandarizarse unilateralmente es la comparabilidad. Los tokenizadores son propietarios y distintos, así que el mismo prompt no da el mismo recuento de tokens entre proveedores. Los precios son multitramo por diseño: compara las tarifas publicadas de Anthropic y OpenAI y obtienes entrada, entrada en caché, escrituras en caché con multiplicadores distintos según el TTL, salida, y tokens de razonamiento ocultos facturados como salida, con los tramos definidos de forma diferente en cada lado. Un esquema puede registrar todo eso fielmente y seguir sin dejarte comparar dos facturas.
Puede que el estándar ya exista. Las convenciones semánticas GenAI de OpenTelemetry llevan gen_ai.usage.input_tokens y compañía desde 2024, y FOCUS ya se está extendiendo al gasto en tokens. El profesional de FinOps Dvir Mizrahi lo plantea directamente, preguntando por qué un grupo de trabajo de FOCUS necesita fundación, junta y circuito de conferencias propios, y concluyendo que la motivación “no es técnica. Es comercial.” Merece la pena sopesarlo frente a cuántos miembros venden herramientas de gestión de costes.
El apalancamiento va en la dirección equivocada. La analogía publicitaria es tentadora pero la economía se invierte. Facebook y Google necesitaban el dinero de los anunciantes y les sobraba inventario. Los laboratorios están limitados por la oferta, y sus mayores líneas de ingreso son suscripciones de consumo y licencias de programación, no los contratos de API empresarial que tienen estos miembros. Según la mayoría de estimaciones, Anthropic y OpenAI juntas se acercan al sesenta por ciento del gasto empresarial en APIs de LLM. Retener presupuesto es una amenaza débil cuando la cola ya está llena.
Y bajo las tres, la unidad podría estar sencillamente equivocada. Uber quemó todo su presupuesto de IA de 2026 en abril, con unos cinco mil ingenieros, y luego limitó a cada empleado a 1500 dólares al mes. No falló al contar tokens. Los contó bien. Había puesto a los ingenieros en tablas de clasificación de uso de Claude Code, que es un problema de incentivos y no de medición. El COO de Uber, Andrew Macdonald, sobre si el gasto se conectaba con algo que los clientes notaran: “Ese vínculo todavía no está ahí.” Mientras tanto los precios por token cayeron alrededor de un ochenta por ciento en el último año mientras el gasto total subía. Eso es la paradoja de Jevons, y ningún esquema de telemetría la toca.
Preguntas abiertas#
- ¿Un estándar de medición que los proveedores ignoran cambia algún comportamiento, o crea sobre todo un mercado de certificación?
- ¿Existe en algún sitio una coalición de compradores con gasto concentrado suficiente para hacer del cumplimiento una condición de venta, dado que los laboratorios están limitados por la oferta?
- Si OTel y FOCUS ya llevan el esquema, ¿qué añade una fundación aparte más allá de gobernanza y una conferencia?
- ¿Qué estaría cediendo exactamente un laboratorio al sumarse? La comparabilidad por token favorece a quien sea más barato a igual calidad, que es un objetivo móvil. ¿La negativa es estrategia, o es solo que nadie ha preguntado?
- ¿Estamos estandarizando el denominador equivocado? El coste por token es medible y está prácticamente resuelto. El valor por decisión no es ninguna de las dos cosas, y ese era el número que Uber necesitaba.
Qué estoy vigilando#
Tres marcadores, todos falsables antes de fin de año. Si algún laboratorio de frontera se suma antes de la conferencia de Ámsterdam en septiembre. Si el esquema de tokens de FOCUS v1.5 sale con la cadencia mensual prometida. Y si Google Cloud y Microsoft convierten el apoyo declarado en junio en membresía real, o si la lista de junio se queda como el punto más alto.
Quiero que esto funcione. Las empresas genuinamente no pueden responder qué compró su gasto en IA, y alguien debería arreglarlo. Solo creo que la versión que va a salir describirá tu gasto en vez de disciplinar a tus proveedores, y son productos muy distintos.
