Empresas estão usando mais inteligência artificial, mas o aumento do uso não se traduziu em crescimento equivalente nos gastos. Dados da Ramp indicam que a despesa com tokens de IA quase parou de crescer no fim do verão do Hemisfério Norte, em meio a cortes de preços e a medidas das empresas para controlar custos. A tendência pode contrariar expectativas de investidores sobre uma expansão contínua e acelerada do setor, enquanto a Anthropic se prepara para uma possível abertura de capital.
A Ramp registrou crescimento de apenas 1,5% nos gastos com tokens em agosto e setembro. Em julho, o avanço havia sido de 42% em relação ao mês anterior. Houve uma retomada parcial em outubro: entre 23 de setembro e 23 de outubro, o gasto com tokens subiu 8,9%.
Ara Kharazian, economista-chefe da Ramp, afirmou que a desaceleração aparece entre as empresas que mais gastam com IA. O 1% do topo ficou pouco abaixo de US$ 10 mil por funcionário em agosto e setembro, nível alcançado nos picos do verão. Segundo ele, uma redução nesse grupo pode frear a receita do setor mesmo com o volume de uso em alta. Kharazian também alertou que grande parte dos gastos vem de empresas de tecnologia de alto crescimento financiadas por capital de risco; se elas reduzirem despesas ao mesmo tempo, a desaceleração pode se espalhar.
Os gastos dos demais grupos continuam em patamares bem menores. Empresas medianas desembolsam de US$ 12 a US$ 15 por funcionário por mês, enquanto as do grupo dos 10% que mais gastam ficam entre US$ 600 e US$ 1.000. O crescimento nesses segmentos não foi suficiente para compensar a pausa entre as maiores consumidoras. Kharazian disse que ainda não está claro se usos de IA em áreas como consultórios médicos e concessionárias levarão a despesas próximas às do grupo do 1% do topo. Ele reconhece a demanda por agentes de programação em setores como tecnologia e finanças, mas considera incerto que outros setores precisem gastar tanto.
Na avaliação do economista, o problema não é falta de demanda: o volume de uso continua aumentando. A pressão vem da concorrência e da redução do custo de acesso. Em setembro, a OpenAI cortou pela metade os preços de API dos modelos GPT-6 Sol e GPT-6 Luna. A Anthropic também reduziu os preços de Fable 5.1 e Opus 5.5. Segundo um documento recente da empresa citado na reportagem, esses cortes diminuíram o crescimento da receita em cerca de US$ 600 milhões. As duas companhias também oferecem descontos empresariais para atrair e manter clientes.
A competição inclui ainda ofertas empresariais da Meta e da Nvidia com modelos baratos ou de código aberto, além de modelos abertos de empresas da China e dos Estados Unidos. Kharazian citou também a Jev, uma ferramenta leve que seleciona entre algumas respostas predefinidas e que vem aparecendo entre os serviços de melhor desempenho na base da Ramp. Para tarefas simples, como escolher entre “sim” e “não”, empresas podem recorrer a opções mais baratas, reduzindo ainda mais a despesa.
Além dos preços menores, as companhias estão aprendendo a administrar melhor o consumo. Entre as práticas descritas por Kharazian estão usar configurações padrão que evitam modelos caros em tarefas longas, definir limites de orçamento para funcionários e transferir parte do uso de modelos padrão ou leves para modelos ainda mais baratos por meio de roteadores. Assim, o número de tokens pode crescer enquanto o custo total diminui.
O cenário ocorre em um momento de pressão sobre as avaliações das empresas. Segundo relato da Bloomberg mencionado na matéria, a avaliação potencial da Anthropic caiu de US$ 2 trilhões, estimados no início de outubro, para uma faixa de US$ 1,2 trilhão a US$ 1,3 trilhão. A empresa também estaria sujeita à expectativa de receber uma classificação de crédito alta na categoria especulativa, conhecida como “junk”. A OpenAI, por sua vez, reduziu sua avaliação proposta de US$ 1,4 trilhão para US$ 1,25 trilhão e cortou em cerca de US$ 10 bilhões suas metas mais recentes de captação.
A hipótese de novos produtos capazes de acelerar os gastos segue presente entre investidores, mas ainda é incerta. Agentes pessoais são apontados por alguns como uma possível próxima onda depois dos agentes de programação. OpenAI, SpaceXAI e Meta lançaram seus próprios agentes pessoais, assim como empresas iniciantes, entre elas a Instinct. Kharazian, porém, duvida que esses produtos impulsionem os gastos no mesmo nível: em sua avaliação, agentes pessoais são menos produtivos economicamente do que os de programação.
Para o economista, os dados disponíveis e os produtos comercialmente avançados até agora indicam que os gastos com IA começaram a desacelerar. Mais uso não significa necessariamente mais receita para as empresas que desenvolvem modelos, e essa diferença pode alterar as expectativas sobre o ritmo de crescimento do setor.
