Funcionários da Meta consumiram mais de 60 trilhões de tokens em 30 dias, desencadeando um debate na Silicon Valley sobre “Tokenmaxxing”; funcionários da Amazon também estão apresentando comportamentos semelhantes de “inflação de KPIs de IA”. Dados do Bureau Nacional de Dados mostram que o volume de chamadas de tokens no país aumentou mais de mil vezes em dois anos, subindo de 100 bilhões por dia no início de 2024 para 140 trilhões por dia em março de 2026. A indústria enfrenta uma crise de “tripla perda de controle” em termos de uso, custo e valor; os tokens passaram de um custo de conversação a um fator de produção, mas as empresas têm dificuldade em medir seu valor real. A Superfusion lançou o FusionOne AI no WAIC 2026, criando uma “Token Factory” para resolver os três grandes desafios — contabilidade econômica, contabilidade de segurança e contabilidade de continuidade — já implementada em cenários próprios de AI Coding e na área médica da Chuangye Huikang.Autor e fonte do artigo: Nova Inteligência
Overnight, Tokenmaxxing became the talk of Silicon Valley!
Há alguns meses, o Meta criou um ranking interno para rastrear o consumo de tokens por mais de 85 mil funcionários da empresa.
O resultado, espantoso—
Apenas em 30 dias, funcionários do Meta queimaram mais de 60 trilhões de tokens, com o primeiro colocado gastando 281 bilhões sozinho — nem mesmo Mark Zuckerberg entrou entre os 250 principais.
Fonte: Information
Não só isso, mas os funcionários da Amazon também começaram a pressionar fortemente os KPIs de IA, fazendo agentes de IA operarem ociosamente por várias horas apenas para elevar suas classificações.
Este jogo aparentemente absurdo de ranking acabou por revelar a desculpa da IA corporativa em 2026:
Quanto mais tokens queimados, realmente equivale a mais valor criado?
Ninguém consegue responder, pois não é possível medir.
Após a celebração, a indústria entrou em um embaraçoso "triplo descontrole": controle de uso fora de controle, controle de custos fora de controle, controle de valor fora de controle.
Os grandes modelos levaram apenas dois ou três anos para passar de “inutilizáveis” a “utilizáveis”. Mas os problemas expostos após se tornarem “utilizáveis” são muito mais complicados do que aqueles que existiam quando eram “inutilizáveis”.
O token se tornou "meios de produção"
Mas isso não é igual ao valor
Para responder a essa pergunta, é preciso primeiro entender o que o Token se tornou.
Há três anos, os tokens eram apenas a “unidade de custo” em conversas casuais entre humanos e IA, com perguntas e respostas variando de dezenas a centenas de tokens.
Em 2026, a lógica se inverte completamente.
Um único agente autônomo consome dezenas de milhares de tokens para concluir uma tarefa de escritório; já múltiplos agentes inteligentes trabalhando em conjunto consomem milhões de tokens para uma única tarefa.
O token já não é apenas um custo de conversa, mas tornou-se um "meio de produção" para reestruturar processos empresariais.
Os números da mudança de quantidade são ainda mais impressionantes. Segundo dados do Escritório Nacional de Dados, o volume de chamadas de tokens no país aumentou de cem bilhões por dia no início de 2024 para catorze trilhões por dia em março de 2026.
Em dois anos, aumentou mais de mil vezes; isso já não é mais uma curva, mas sim um muro erguido do nada.
Por trás da parede, estão quatro cenários de alto valor já validados: AI Coding, AI for Science, criação de vídeo multimodal e Agent de escritório geral.
O AI Coding é o que mais rápido consome, respondendo por mais de 50% do consumo global de tokens apenas nessa categoria.
Fonte: Relatório State of AI lançado pela OpenRouter em parceria com a a16z
Mas a verdadeira chave está justamente na pergunta do prólogo: quanto mais tokens queimados, mais valor é criado?
A resposta é não.
Porque o token em si é um "custo", não um "valor": é um novo centro de custos e só se transforma em valor quando realmente utilizado pelos agentes e integrado aos negócios.
O verdadeiro centro de lucro é o agente que usa tokens para trabalhar.
Um token que só gira em segundo plano para subir na classificação e um token que já implementou inspeção industrial, escreveu código de produto e rastreou uma doença têm o mesmo valor contábil, mas sua realidade de valor é completamente diferente.
O absurdo da competição entre Meta e Amazon é que eles estão disputando a "produção" de tokens, mas esqueceram de considerar a "qualidade do consumo".
Assim, a régua usada para medir a potência de mineração também mudou sua unidade de medida.
Antes, observava-se “quantos FLOPS são produzidos por um quilowatt-hora”, medindo o desempenho do hardware; hoje, a unidade básica mudou de FLOPS para Token, e a régua foi estendida até o limite do valor—
WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES
A régua antiga mede apenas até “quantos hashes por watt de energia”; a nova régua mede até o final:
Quanta energia você investiu se transformou realmente em tokens válidos usados e convertidos em valor pelo Agente.
A conclusão é lógica: como o token passou de “custo de conversação” para “matéria-prima na cadeia de valor”, toda a infraestrutura ao seu redor—
Como produzir, como calcular e como gerenciar tudo precisa ser reiniciado do zero.
Não é que o modelo não funcione, é que a base não acompanhou
O problema exatamente está aqui: a natureza do token mudou, mas a base que o sustenta ainda é construída com a lógica antiga.
Nas últimas duas décadas, a mentalidade das empresas ao comprar servidores era “comprar o equipamento, instalar o sistema e funcionar bem”.
Nesta nova cadeia de valor, esse modelo mental completamente falha—
A infraestrutura antiga, construída para um único modelo, não consegue atender à combinação de múltiplos modelos, versões e cenários de hoje.
Mais doloroso ainda: a capacidade de mineração no papel ≠ Token efetivo.
A utilização da GPU geralmente está abaixo de 50%, os resultados dos testes são excelentes, mas assim que uma carga real é aplicada, o sistema fica lento; ao lidar com documentos longos ou contextos extensos, todo o sistema para completamente.
E a adoção de Agentes transformou exatamente contextos longos e alta concorrência em algo cotidiano. O desempenho anunciado e a experiência real obtida são dois mundos diferentes.
Em outras palavras, a infraestrutura antiga mede FLOPS, mas não produz tokens estáveis e eficazes.
Ao longo da nova cadeia de valor, as empresas realmente precisam calcular três contas.
Um balanço econômico.
Cada conversão tem eficiência? Cada Token foi medido, atribuído e controlado? Uma utilização da GPU abaixo de 50% significa que metade da eletricidade foi desperdiçada; não saber o que os Tokens trouxeram significa gastar dinheiro sem propósito.
Um livro seguro.
Para a maioria dos clientes corporativos, essa base também deve ser construída em casa — os dados não saem da empresa, o modelo é autônomo e controlável, e os agentes inteligentes estão restritos dentro de limites de segurança.
Ainda há um livro de continuidade que é mais facilmente esquecido.
Como é uma fábrica, o que mais se teme nunca é o custo elevado da energia elétrica, mas sim a parada da produção.
Os tokens comprados não devem ser escolhidos apenas pelo preço baixo, mas sim pela capacidade garantida: as operações essenciais não devem ser comprometidas por tarefas de baixa prioridade, um documento extenso não deve derrubar todo o sistema, e a iteração semanal do modelo deve ser sustentável sem perder o ritmo.
Esses três livros contábeis não estão na camada de modelo que é constantemente discutida; todos estão na base sob seus pés. Ao aplicar isso a setores específicos, a dor se torna imediatamente aguda:
A indústria manufatureira quer que a IA entre em P&D, simulação, inspeção de qualidade e programação da produção, mas os desenhos e os dados de processo são essenciais, exigindo implantação privada. O resultado é que, após a chegada dos equipamentos, leva-se de uma a duas semanas para gerar o primeiro Token, e cada iteração do modelo parece uma transfusão de sangue.
As equipes de TI que não são especializadas em IA não conseguem lidar com a construção própria de um sistema para gestão de risco, relatórios e operações inteligentes, pois a conformidade e a segurança dos dados são linhas vermelhas — elas não aproveitam a conveniência da nuvem pública, que oferece soluções “prontas para uso” em forma de API, e precisam assumir sozinhas todas as responsabilidades: seleção de tecnologias, otimização, monitoramento e resolução de problemas.
A área médica é a mais típica: a interpretação de relatórios, o suporte ao diagnóstico e o rastreamento de pacientes são de valor incalculável, mas os dados de prontuários são mais sensíveis que ouro e devem permanecer dentro do hospital, enquanto o modelo é atualizado semanalmente e os produtos comerciais frequentemente atrasam um mês — médicos e pacientes não podem esperar.
Três setores, três rostos, mas as dores apontam para a mesma questão:
As empresas não precisam mais de um conjunto de hardware capaz de executar modelos, mas sim de um “sistema de produção” que transforme a capacidade de processamento em tokens eficazes, de forma estável, segura e mensurável.
Este "sistema de produção" já tem um nome: Token Factory.
Uma "fábrica de tokens" apareceu
Em outras palavras, cada empresa precisa de uma fábrica de tokens própria.
Na WAIC 2026, Super Fusion apresentou uma resposta prática.
Sua ação-chave não foi repetir aquela cadeia de valor, mas transformar a régua em uma linha de produção.
Cada transformação na cadeia é materializada em um projeto específico:
Camada de infraestrutura de hash power (WATT → FLOPS): hardware, refrigeração líquida e supernós, que determinam quantos cálculos são extraídos por cada watt de energia;
Camada de modelos e serviços de poder de processamento (FLOPS → TOKENS): aceleração de inferência, agendamento concorrente e fornecimento de modelos, que determinam se o poder de processamento pode se tornar um Token estável e eficaz;
Métricas e camada de operação de tokens (TOKENS → VALUES): Torne cada token mensurável e passível de governança, depois entregue ao agente para converter em valor de negócio.
Três camadas caíram, e o que está sendo encerrado é exatamente aquele black box que ninguém assumiu por muito tempo—
As empresas anteriormente se concentravam apenas nas duas extremidades da cadeia: comprar capacidade de mineração e exigir resultados, enquanto a eficiência e o custo de cada conversão intermediária sempre foram ignorados.
Se o Token Factory for a fábrica a ser construída, o FusionOne AI é o pacote completo de "plano de construção" entregue pela Fusion.
FusionOne AI, uma solução integrada de IA, também é o veículo para a materialização da fábrica de tokens empresarial do conceito à prática.
Sua posição pode ser resumida como "1+3+N".
- Uma arquitetura unificada: uma arquitetura completa do Token Factory, com experiência consistente em nível desktop, de escritório e de data center;
- 3 principais pontos de valor: cooperação entre software e hardware para liberar a eficácia do Token, AI Lab fornece capacidade de processamento e modelos T+0, prática contínua 7×24 horas;
- N cenários de ecossistema: desde AI Coding e desenvolvimento de agentes, até AI Office,短视频 de IA, administração pública, risco e marketing financeiro, saúde inteligente.
Quando se trata de capacidade, as seis coisas que promete resolver correspondem exatamente às três contas.
Na conta de custos, a capacidade diversificada é unificada e gerenciada como uma única linha de produção, sem depender de um único chip; o TokenOps torna cada Token mensurável, governável e otimizável.
No fluxo contínuo, o motor de aceleração de raciocínio Smart maximiza o throughput, o motor Smart QoS garante a ordem de entrega, protegendo operações críticas de serem deslocadas por solicitações de baixa prioridade; além disso, o modelo 0-Day sempre atualizado permite que as empresas acompanhem as mudanças e introduzam novos modelos na produção imediatamente.
Na conta segura, o AgentCare configurou sandbox seguro e memória inteligente para o agente, permitindo que o agente seja integrado em processos reais.
Além disso, há o ponto da replicabilidade ecológica: o AI Lab da Superfusion e o FusionXplay simplesmente transferem diretamente os caminhos já abertos por outros.
Token Factory vai ser lançado
Não é possível evitar o hardware
A IA precisa ser implementada, e终究离不开 hardware.
Este é exatamente o ponto em que SuperFusion, como veterana em computação, não cederá: qualquer plataforma de software, por mais sofisticada que seja, precisa finalmente rodar sobre uma base concreta de poder computacional.
O «1» em «1+3+N» , quando aplicado na prática, são três tipos de Token Factory: desktop, escritório e data center.
Nova plataforma de produção de tokens, TokenBox™, traz pela primeira vez essa capacidade, anteriormente exclusiva de data centers, para o escritório!
The key is plug and play.
Servidores AI de nível de data center são tão barulhentos que tornam o escritório insuportável, com requisitos de sala muito elevados; já estações de trabalho comuns têm poder de processamento insuficiente para suportar modelos grandes.
O TokenBox™ reduz o ruído a 35 decibéis sob carga principal com refrigeração líquida, oferecendo silêncio de nível biblioteca, permitindo que um único dispositivo execute modelos de linguagem de ponta como o "DeepSeek V4 completo" com 1,6 trilhão de parâmetros.
Além disso, permite a interconexão eficiente de um único nó para múltiplos nós por meio do TokenFabric™, suporte 0-Day para novos modelos e expansão elástica de hardware como se fosse montar blocos de construção.
Para pequenas e médias empresas e filiais de grupos que precisam de privacidade, mas não conseguem arcar com a infraestrutura de data centers e equipes de manutenção de IA, isso quase transformou o sonho de “usar tokens como se fossem água e eletricidade” em uma máquina que pode ser colocada no canto.
Se o Token Factory for uma usina elétrica, os "super nós" são os servidores reais que geram a eletricidade.
O problema que ele busca resolver é exatamente o impasse de "poder de mineração em papel ≠ Token efetivo".
Na arquitetura tradicional, múltiplas placas de aceleração operam isoladamente, e a comunicação entre nós é como o trânsito congestionado no horário de pico, impedindo a liberação da capacidade de processamento e causando travamentos com contextos longos.
A ideia dos super-nós é integrar um armário inteiro, com múltiplas placas, em um sistema interconectado de alta velocidade, utilizando alta densidade, refrigeração líquida e arquitetura unificada para extrair novamente a capacidade de processamento desperdiçada por gargalos de comunicação.
Em resumo, com o mesmo conjunto de chips, os outros só conseguem extrair 50%, mas ele quer que você extraia até o limite.
Para grandes empresas que precisam suportar centenas ou milhares de usuários simultâneos com capacidade de processamento limitada, isso não é um bônus, mas uma questão de sobrevivência.
Da data center ao escritório e até a mesa, as formas de poder de processamento da Super Fusion abrangem todos os cenários, desde grandes corporações até indivíduos superiores.
Comece por si mesmo
A codificação por IA se torna o campo de batalha principal
A persuasão da SuperFusion reside precisamente não no que ela diz, mas no que já conseguiu implementar em si mesma.
Em suas próprias palavras, chama-se “vender o que uso, usar o que vendo”. Qualquer produto que você deseja recomendar aos clientes deve ser algo que você mesmo já tenha usado profundamente e amplamente.
Foi após consolidar, refinar e aprimorar essa experiência, metodologia e estrutura de ferramentas de uso interno que SuperFusion lançou oficialmente o FusionOne AI.
IA para programação é exatamente o músculo que a equipe vai focar fortemente no segundo semestre e também o mais convincente.
A razão é simples: em todos os cenários de alto valor já verificados, a programação é a mais rápida.
O que é raro é que SuperFusion não parou em contar histórias, mas se tornou o "primeiro cliente".
O caso mais típico é uma equipe de desenvolvimento que, em todo o processo, não escreveu uma única linha de código manualmente—
Três meses, entrega de código de produto na ordem de 500 mil linhas.
Mais interessante ainda é sua trajetória de evolução: de um “super indivíduo” de uma única pessoa para um “super projeto” com fluxos empresariais e agendamento automático de múltiplos agentes.
A codificação por IA, aqui, já não é apenas uma ferramenta de eficiência, mas sim uma infraestrutura de desenvolvimento integrada às empresas.
Uma empresa que incorporou a IA em sua própria essência tem um peso diferente ao falar sobre a implementação da IA.
O significado da aplicação prática da IA foi concretizado
Mas mais convincente do que a autoprovação são os resultados obtidos por outras pessoas.
Chuangye Huikang tem 30 anos de experiência em informatização da saúde e possui 7.000 instituições médicas e 250 milhões de prontuários de saúde dos residentes.
Lá, a IA médica já se fragmentou em diversos "agentes pequenos e eficazes"—desde o pré-atendimento e as visitas médicas até a avaliação de risco de úlceras por pressão e suporte especializado; os cenários estão se multiplicando e a demanda por tokens está explodindo exponencialmente.
Como enviar o token para os departamentos e para a linha de frente tornou-se um novo desafio.
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A resposta do TokenBox™ foi reduzir a fábrica ao tamanho de um gabinete. Assim surgiu o BsoftGPT+TokenBox™, a base de computação local para IA médica.
A primeira metade da IA é colocar os modelos em funcionamento; a segunda metade é produzir inteligência de forma contínua, além de manter o controle financeiro, gerenciar custos e suportar operações críticas.
Quando a capacidade de processamento não for mais escassa, o que realmente será escasso é a capacidade de organizar a capacidade de processamento, os modelos e os negócios em uma linha de produção eficiente.
Quando cada empresa — seja um escritório ou um data center — puder possuir sua própria Token Factory, a IA realmente sairá do laboratório e entrará na linha de produção.
Isso, talvez, seja o significado mais simples e sólido das quatro palavras "aplicação da IA".