Os dados da plataforma de pagamentos Ramp revelaram um fenômeno contra-intuitivo no mercado de inteligência artificial: as empresas estão consumindo quantidades crescentes de tokens de IA, mas o gasto total com o modelo parou de crescer. Entre agosto e setembro de 2026, o gasto com tokens aumentou apenas 1,5% — um abismo em relação ao crescimento de 42% registrado em julho. E isso acontece exatamente enquanto a Anthropic se prepara para seu IPO, num momento em que investistas estão avaliando a sustentabilidade da tese de hiper-crescimento das empresas de IA.
A descoberta é particularmente relevante porque quase todo o gasto corporativo com IA provém de um grupo reduzido de empresas: a top 1% das firmas que usam IA, aquelas que os analistas chamam de "AI-pilled", gastam em média $10.000 por funcionário por mês. É esse grupo que impulsiona a curva de crescimento. Quando ele estanca, mesmo que levemente — caindo abaixo do pico de $10.000 por funcionário — o efeito de alavanca é suficiente para travar o crescimento de receita de toda a indústria, segundo Ara Kharazian, economista-chefe da Ramp.
Mas o que está causando essa desaceleração? Não é uma queda na demanda. Pelo contrário: os volumes de uso estão subindo. O que está mudando é a economia de baixo do modelo. Em setembro, a OpenAI cortou pela metade o preço da API para os modelos GPT-6 Sol e GPT-6 Luna. A Anthropic seguiu o mesmo caminho, com cortes nos preços do Fable 5.1 e Opus 5.5 — redução que a própria empresa reconheceu em seu prospecto de IPO como responsável por um impacto de $600 milhões na receita.
O resultado é uma situação que Akshay Kothari, co-fundador da Notion, resumiu com precisão cirúrgica em dados internos publicados em outubro: "tokens go brrr, costs go ahhh". Os tokens fluem em volumes crescentes, mas os custos para as empresas diminuem.
Esse fenômeno tem implicações profundas para a tese de valuation das frontier AI labs. A Anthropic, por exemplo, reportou um lucro operacional de $974 milhões no segundo trimestre de 2026, mas a taxa de crescimento sequencial das vendas caiu de 144% no Q2 para apenas 47% no Q3 — uma desaceleração que preocupa investistas que estão precificando uma valuation de $1,5 a $2 triilhões. Se os preços continuam caindo e as empresas estão cada vez mais sofisticadas na gestão de custos de IA, a receita pode não acompanhar a velocidade com que os volumes crescem.
A maturidade das empresas também está mudando a forma como o gasto é distribuído. Segundo a Cloudera, 89% das organizações reduziram ou reorganizaram seus planos de IA em 2026 por causa da volatilidade de custos. 45% migraram workloads entre diferentes provedores para buscar preços melhores. E o LLM Token Expenditure Index mostra que o preço por milhão de tokens caiu de mais de $2 em junho para $0,95 em outubro.
Isso é, em muitos aspectos, um sinal saudável de maturidade de mercado. Quando o preço cai e a eficiência aumenta, os clientes ganham. Mas para um ecossistema construído sobre a narrativa de hiper-crescimento exponencial, a mensagem é desconfortável: é possível usar mais IA, mas por menos. E essa é uma distinção que o mercado de capitais não vai ignorar por muito tempo.
Fontes: TechCrunch, Menlo Ventures, IT Pro
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