Uso de IA cresce, gasto trava e reavaliação pressiona Anthropic e OpenAI

O mercado de inteligência artificial começa a confrontar uma divergência que pode redesenhar a tese de investimento do setor: as empresas usam mais IA, mas não necessariamente gastam mais por isso. Dados da Ramp, plataforma de gestão de despesas, mostram que o gasto com tokens cresceu apenas 1,5% entre agosto e setembro, depois de avançar 42% em julho sobre o mês anterior. O movimento ocorre justamente quando a Anthropic se prepara para abrir o capital e investidores recalibram expectativas para OpenAI e concorrentes.

Segundo a Ramp, o volume de tokens seguiu em alta; a desaceleração é de receita, não de demanda. O economista-chefe Ara Kharazian disse ao TechCrunch que quase todo o gasto com IA vem de empresas de tecnologia de alto crescimento apoiadas por capital de risco. Para ele, se esse gasto desacelerar por algum fator de mercado, essas companhias podem perder ritmo ao mesmo tempo, com efeitos em cascata.

A concentração é central. O 1% mais intensivo em IA — descrito por Kharazian como o grupo mais “AI-pilled” — perdeu ímpeto de gastos em agosto e setembro e ficou abaixo dos US$ 10 mil por funcionário que havia atingido no pico do verão. Empresas na mediana gastam de US$ 12 a US$ 15 por funcionário por mês; as do top 10%, entre US$ 600 e US$ 1.000. O crescimento nessas faixas não compensa a perda de fôlego do topo.

A desaceleração não vem de falta de uso: o volume de tokens continua subindo. O problema é que preço, competição e controle de custos estão transformando mais consumo em menos receita para os fornecedores de modelos.

Preço, desconto e mercado comprador

A pressão de preços é explícita. Em setembro, a OpenAI cortou pela metade os preços de API do GPT-6 Sol e do GPT-6 Luna. A Anthropic respondeu com reduções relevantes em Fable 5.1 e Opus 5.5; em um documento recente, a companhia afirmou que a decisão reduziu o crescimento de receita em cerca de US$ 600 milhões. As duas empresas também têm oferecido descontos corporativos para fixar gastos, mas, na prática, esses descontos atingem as metas de receita.

Kharazian descreve um mercado comprador. A lógica de subsidiar tecnologias caras para prender clientes, comum no playbook das big techs, não funcionaria da mesma forma na IA por causa da concorrência ampla. Ele cita ofertas corporativas da Meta e da Nvidia com modelos baratos ou de código aberto, a variedade de empresas de modelos abertos nos EUA e na China e a Jev, ferramenta leve para escolher entre poucas saídas predeterminadas que vem ganhando espaço entre os maiores gastadores na Ramp. Para muitos casos de uso, segundo ele, basta um “sim/não” simples, o que permite migrar de modelos já baratos para opções ainda mais econômicas.

Clientes mais eficientes

O comportamento dos clientes também mudou. Empresas mais avançadas no uso de IA passaram a controlar melhor o consumo: adotam padrões que impedem modelos caros em tarefas longas, impõem orçamentos a funcionários e redirecionam parte da demanda de modelos padrão e leves para modelos ainda mais baratos por meio de roteadores. O cofundador do Notion, Akshay Kothari, publicou dados internos alinhados à leitura da Ramp e resumiu o fenômeno: os tokens disparam, mas os custos assustam.

Os números de outubro oferecem alívio parcial. O gasto com tokens subiu 8,9% no período de 23 de setembro a 23 de outubro. Ainda assim, Kharazian afirma que os ventos contrários ao crescimento do gasto são fortes. Ele também rejeita a ideia de que o problema seja de demanda, já que os volumes continuam subindo.

Avaliações em revisão

Essa combinação já aparece nas avaliações. A Bloomberg noticiou na sexta-feira que o valuation potencial da Anthropic caiu da estimativa de US$ 2 trilhões no início de outubro para US$ 1,2 trilhão a US$ 1,3 trilhão; a empresa também seria avaliada com rating “junk” por agências de crédito. A OpenAI teria reduzido a valuation proposta de US$ 1,4 trilhão para US$ 1,25 trilhão e cortado em cerca de US$ 10 bilhões as metas do último levantamento de recursos. São números reportados, não termos finais de operações concluídas.

Para Kharazian, os dados da Ramp provavelmente alimentam preocupações de investidores. A esperança de retomada do crescimento acelerado está em novos casos de uso. A codificação com IA surgiu há cerca de um ano e meio como o produto comercialmente mais viável e ajudou Anthropic e OpenAI a se tornarem empresas de US$ 1 trilhão. Agora, parte do mercado aposta que agentes pessoais serão o próximo grande vetor, com ofertas da OpenAI, SpaceXAI e Meta, além de startups como Instinct. Kharazian, porém, é cético: agentes pessoais não seriam tão produtivos economicamente quanto a codificação.

O que pode reacender o gasto

O quadro que emerge é de um setor com adoção crescente e poder de barganha migrando para os clientes. Isso pode ser positivo para empresas que usam IA, mas pressiona a receita dos fornecedores de modelos no momento em que eles precisam justificar valuations elevadas. A dúvida em aberto é se os agentes pessoais, a codificação ou outra aplicação ainda não consolidada serão capazes de reacender o gasto. Até lá, a dinâmica observada pela Ramp sugere que a era de hipercrescimento pode ter deixado de ser automática.