Uber e Microsoft destacam aumento dos custos dos tokens de IA e retornos decrescentes

Artigo escrito por Bao Yilong

Fonte: Wall Street Journal

A justificativa para os gastos em IA corporativa está sendo severamente testada, pois o consumo de tokens continua a aumentar, mas o valor comercial mensurável é difícil de encontrar.

Em 22 de maio, o diretor de operações da Uber, com capitalização de mercado superior a US$ 200 bilhões, Andrew Macdonald, declarou em um podcast que "ainda não existe essa linha" entre o crescimento do consumo de tokens e as melhorias reais do produto.

Macdonald apontou que as empresas estão enfrentando cada vez mais dificuldade para justificar os gastos contínuos em IA. Ele até cunhou um termo específico para o desperdício dentro das equipes de engenharia: "tokenmaxxing" (token maximization).

Em meados de maio, a Microsoft começou a reduzir as licenças internas do Claude Code, alegando que as faturas em Token eram insustentáveis.

A combinação desses dois eventos força o mercado a reconhecer uma variável anteriormente ignorada. A economia de tokens, ou seja, a viabilidade econômica por unidade de consumo de tokens em escala empresarial, passou de um tema marginal a um pilar central da discussão de investimento em IA.

Desde abril, uma série de dados foi divulgada, juntamente traçando um quadro alarmante.

Em abril deste ano, o chefe de tecnologia do Uber declarou publicamente que a empresa esgotou o orçamento anual do Claude Code em quatro meses.

Entre 5.000 engenheiros, a taxa de uso mensal varia entre 84% e 95%, com faturas mensais por pessoa variando de US$ 150 a US$ 2.000; o próprio CTO teria consumido tokens no valor de US$ 1.200 durante uma apresentação interna de duas horas.

Macdonald descreveu ficar "totalmente atônito" ao saber esse número.

Por parte da Microsoft, segundo a newsletter Notepad de Tom Warren, do The Verge, o Claude Code ganhou popularidade rápida entre os engenheiros internos da Microsoft, mas o modelo de cobrança baseado em tokens tornou insustentável a despesa em escala, levando a Microsoft a iniciar cortes nas licenças relacionadas.

O GitHub anunciou que, a partir de 1º de junho, todos os planos Copilot passarão de assinatura fixa para cobrança por uso.

O post oficial de discussão recebeu quase 900 votos negativos, pois alguns usuários calcularam que uma sessão de programação de agente consome normalmente entre 30 e 40 dólares, o que significa que um plano de 10 dólares por mês é esgotado em um único uso.

A plataforma de produtividade de desenvolvedores Entelligence.AI, após reunir dados de 2.444 empresas, descobriu:

• Para cada dólar gasto em tokens de IA, apenas 18 centavos geraram valor real para os usuários.
• 44 centavos de dólar foram usados para corrigir bugs introduzidos pelo próprio AI; 27 centavos de dólar foram direcionados para retrabalho; 11 centavos de dólar foram consumidos pela fricção de revisão.

De acordo com o Índice de Despesas em Tokens de LLM da Silicon Data da Bloomberg, o preço dos tokens aumentou cerca de 65% desde o final de fevereiro deste ano, enquanto os preços de software de IA nos Estados Unidos subiram acumulativamente entre 20% e 37% no último ano.

Os mesmos dados, em diferentes quadros de análise, levam a conclusões totalmente distintas.

A perspectiva de bull argumenta que a confusão atual é apenas um período de dor durante uma transição bem-sucedida.

Segundo Jim Schneider do Goldman Sachs, em análise no início de maio, até 2030, a IA de agente impulsionará o consumo de tokens em 24 vezes, atingindo cerca de 120 quintilhões de tokens por mês, e as margens brutas dos grandes provedores de nuvem e modelos se tornarão positivas nos próximos 3 a 12 meses.

Rich Privorotsky do Goldman Sachs acredita que o primeiro trimestre de 2026 pode ser o pico do "token maximization" como KPI, com a indústria migrando de uma busca por consumo para uma métrica mais saudável: "custo por ação eficaz".

O estudo econômico do JPMorgan também descobriu que, no início de 2026, houve um aumento brusco no número de pacotes novos e atualizados do Python no PyPI, um padrão que não ocorreu quando o ChatGPT foi lançado em 2022, indicando que um verdadeiro aumento na produtividade está acontecendo.

Além disso, a atual relação preço/lucro do Mag 7 é de aproximadamente 20 vezes os lucros futuros, bem abaixo dos 52 vezes do pico da bolha tecnológica em 2000, dos 67 vezes do Japão em 1989 e dos 34 vezes da era das "Beautiful Fifty". Segundo os critérios históricos de bolhas, atualmente não se configura uma bolha.

A visão de baixa foi mais sistematicamente apresentada pelo analista de semicondutores do Goldman Sachs, Jim Covello, em relatório de abril.

Ele apontou que quase todo o valor na cadeia de suprimentos de IA flui para as empresas de semicondutores, um fenômeno sem precedentes na história e insustentável: as empresas de chips deveriam se beneficiar quando seus clientes lucram, mas neste ciclo, seu prosperar ocorre à custa do esgotamento de toda a cadeia de suprimentos a montante.

O lucro líquido da NVIDIA aumentou cerca de 20 vezes desde o lançamento do ChatGPT; os principais provedores de nuvem em grande escala já esgotaram seu fluxo de caixa operacional e passaram a contratar empréstimos — o volume de emissões de dívida relacionadas a data centers em 2025 deverá atingir cerca de US$ 182 bilhões, dobrando em relação a 2024.

Estudo do MIT Nanda mostra que 95% das empresas que investiram em IA generativa tiveram retorno zero. Essa desconexão pode persistir por algum tempo, mas não pode durar para sempre.

A discussão também abordou um nível mais complexo: o ciclo financeiro entre provedores de nuvem em grande escala e laboratórios de IA.

De acordo com documentos de divulgação corporativa compilados pelo The Information, a OpenAI e a Anthropic juntas representam mais da metade dos aproximadamente US$ 2 trilhões em compromissos futuros de serviços em nuvem da Microsoft, Oracle, Google e Amazon. Especificamente:

• Dos US$627 bilhões em pedidos acumulados de serviços em nuvem da Microsoft, US$280 bilhões estão vinculados à OpenAI;
• Do pipeline de US$ 553 bilhões da Oracle, 54% (aproximadamente US$ 300 bilhões) são comprometidos pela OpenAI;
• Dos 467,6 bilhões do Google, a Anthropic representa 43% (aproximadamente 200 bilhões de dólares);
• A exposição correspondente da Amazon também atinge 51% do seu estoque de US$ 464 bilhões.

Essa estrutura de financiamento possui uma natureza cíclica interna. O investimento de US$ 13 bilhões da Microsoft na OpenAI é principalmente realizado na forma de créditos Azure, que a OpenAI utiliza para comprar capacidade de computação Azure, e a Microsoft, em seguida, reconhece esses valores como receita de nuvem.

O mesmo provedor de nuvem em grande escala é tanto investidor em laboratórios de IA quanto fornecedor de serviços que emite faturas de poder de computação.

Essa estrutura também se reflete nos dados de lucro. A Alphabet anunciou um lucro recorde de US$ 62,6 bilhões no primeiro trimestre, dos quais cerca de US$ 28,7 bilhões, quase metade, decorrem da valorização contábil das ações da Anthropic.

Dos US$30,3 bilhões de lucro do primeiro trimestre da Amazon, US$16,8 bilhões são ganhos não realizados antes dos impostos da Anthropic, enquanto seu fluxo de caixa livre caiu 95% para US$1,2 bilhão devido a despesas de capital em data centers de US$44,2 bilhões no mesmo período.

A sustentabilidade desse sistema depende da capacidade dos laboratórios de IA de obter financiamento externo contínuo para cumprir suas promessas de computação em nuvem, o que, por sua vez, depende da disposição contínua dos clientes corporativos de pagar contas de tokens cada vez mais altas.

Relata-se que a Anthropic atualmente tem um custo de até US$ 3 para cada dólar de receita. Assim que o ritmo de financiamento desacelerar, a credibilidade das previsões de receita em nuvem diminuirá, e os múltiplos de avaliação das grandes empresas de nuvem enfrentarão pressão para reavaliação.

Esta cadeia transmite em ambas as direções e também se romperá em ambas as direções.

A situação atual não constitui um cenário de bolha típico.

Em termos de múltiplos de avaliação, os sete gigantes da tecnologia atualmente estão em torno de 20 vezes o P/L futuro, bem abaixo dos 52 vezes no pico da bolha tecnológica de 2000, dos 67 vezes no mercado japonês de 1989 ou dos 34 vezes na era das "Beautiful Fifty".

A tecnologia de IA é real. Para o grupo de usuários intensivos, os dados de aumento de produtividade também são verificáveis. A OpenAI tem uma receita anual de cerca de 20 bilhões de dólares, e a Anthropic, cerca de 4,3 bilhões de dólares; ambas as laboratórios não desaparecerão por isso.

Hoje, o custo do Token (consumo de capacidade de processamento) tornou-se um fator determinante para o sucesso ou fracasso da IA, enquanto há seis meses, ninguém sequer discutia esse assunto.

Naquela época, todos se preocupavam apenas com “a tecnologia funciona?”. Agora, a resposta é clara: em determinados contextos e entre determinados grupos, a tecnologia realmente funciona.

Mas surge uma nova questão: os recursos economizados pelas empresas a jusante com a IA conseguem ser transmitidos rapidamente para cima, superando a janela de avaliação deixada pelo mercado financeiro para laboratórios de IA e gigantes de nuvem?

Quem acredita no AI acha que, à medida que a tecnologia continuar a amadurecer, o ROI das empresas se tornará positivo em 1 a 1,5 anos.

Os céticos acreditam que mais executivos, como McDonald, se queixarão publicamente sobre o baixo retorno sobre o investimento em IA e começarão a cortar orçamentos.

Ambos os cenários podem estar ocorrendo simultaneamente, e o resultado ainda não está decidido. A única coisa certa é que a mentira anterior de que “se o consumo de tokens estiver aumentando, significa que a transição para a IA foi bem-sucedida” foi desmascarada.

Alto consumo de tokens não equivale a valor comercial; essas bolhas acabarão sendo espremidas. A conta da IA já venceu, mas ainda é uma incógnita quem pagará por isso.