A Uber esgotou todo o seu orçamento anual de IA em quatro meses. A empresa lançou o Claude Code da Anthropic para aproximadamente 5.000 engenheiros em dezembro de 2025, e até abril de 2026, o dinheiro destinado a ferramentas de IA como Claude Code e Cursor havia sido completamente utilizado.
O detalhe: a liderança nem tem certeza se foi um bom investimento.
Os números são impressionantes, os resultados não são
Até a primavera de 2026, 95% dos engenheiros estavam usando ferramentas de IA mensalmente. Cerca de 70% dos commits de código eram impulsionados por IA. O uso de recursos de IA agente aumentou de 32% em fevereiro para 84% em março de 2026.
O COO da Uber, Andrew Macdonald, disse francamente em uma entrevista de maio de 2026 com Rapid Response.
Esse link ainda não está lá, certo? Acho que talvez implicitamente haja mais coisas sendo lançadas, mas é muito difícil traçar uma linha entre uma dessas estatísticas e “Certo, agora estamos realmente produzindo 25 por cento mais recursos úteis para o consumidor.”
Os custos mensais de API por engenheiro variaram de US$ 500 a US$ 2.000. A despesa total de P&D da Uber atingiu US$ 3,4 bilhões em 2025, já um aumento de 9% em relação ao ano anterior. O orçamento de IA de 2026 deveria durar doze meses. Durou quatro.
O balanço interno
As divulgações do CTO Praveen Neppalli Naga em abril de 2026 supostamente desencadearam uma revisão interna dos gastos com IA na empresa. A questão em pauta era desconfortável, mas necessária: a Uber deveria continuar aumentando os investimentos em IA ou deveria começar a reavaliar o quadro de funcionários à luz desses custos?
Um ponto de dados particularmente impressionante: 11% das atualizações em tempo real do backend estavam sendo executadas por agentes de IA sem nenhuma supervisão humana.
Uber não está sozinha ao enfrentar esse obstáculo. A Microsoft supostamente impôs restrições ao uso do Claude devido ao aumento dos gastos.
O que isso significa para investidores que acompanham IA e criptomoedas
O problema central que a Uber acabou de expor é que a precificação variável de tokens cria pesadelos orçamentários para empresas. Essa dinâmica tem implicações diretas sobre a demanda por capacidade computacional relacionada a IA, exatamente onde vários projetos nativos de criptomoeda se posicionam.
Redes descentralizadas de computação, como Akash, Render e io.net, apresentaram-se como alternativas mais baratas aos provedores centralizados de infraestrutura de IA. Os projetos de criptomoeda mais expostos são aqueles cujas valorações estão implicitamente ligadas à suposição de que a demanda por IA corporativa crescerá exponencialmente e indefinidamente. A Uber demonstrou que a demanda pode crescer exponencialmente enquanto os orçamentos colapsam em um prazo muito mais curto.