Preço da IA cai, mas volume pode não compensar a queda

Adoção desacelera e a Anthropic amplia a liderança

No índice mensal de gastos com IA da Ramp Economics Lab, a Anthropic ampliou sua liderança na adoção corporativa nos Estados Unidos em agosto: 43,8% das empresas americanas pagaram por assinaturas ou tokens da Anthropic, alta de 0,34 ponto percentual em relação ao mês anterior. A OpenAI teve desempenho abaixo da adoção geral de IA, subindo apenas 0,09 ponto percentual, para 39,8% das empresas. A adoção de IA por novas empresas continua crescendo, mas em ritmo decrescente, e os setores técnicos - informação, finanças e serviços profissionais - lideram as taxas de adoção.

O texto é uma atualização de uma publicação anterior, "Cracks in the AI Thesis", na qual o autor defendia que a adoção crescente de modelos mais baratos e a adoção medíocre do Fable 5 ameaçavam as empresas de modelos, que dependem do aumento do gasto corporativo em modelos de fronteira.

Queda no gasto por funcionário

O índice acompanha o gasto mediano mensal por funcionário com IA no topo 1%, no topo 10% e na empresa mediana. O número do topo 1% caiu 9,7%, de US$ 7.976 para US$ 7.205. O autor observa que, por representar um grupo pequeno de empresas, essa estimativa é mais volátil que as das demais faixas, e que o dado de julho foi revisado para cima, de cerca de US$ 7,4 mil para US$ 8 mil por funcionário por mês, após a entrada de novas transações na base. Os resultados ainda estão sujeitos a alteração.

Há uma explicação inócua: é verão, e muitos engenheiros tiram férias em agosto - padrão semelhante ao observado em novembro e dezembro. O autor diz que não subestima esse efeito, mas aponta outros fatores que pressionam o gasto e afetarão todas as empresas, inclusive fora do topo 1%.

Preço em queda e volume insuficiente

O primeiro fator é a queda de preço. OpenAI e Anthropic anunciaram uma série de cortes no último mês. O índice de preço efetivo por milhão de tokens recuou 41%, para US$ 0,68, ante o pico de 2026 de US$ 1,15 em março.

Isso não seria problema se as empresas de IA conseguissem compensar com volume, e até agora conseguiram. O autor afirma, porém, que esse volume pode não ser grande o suficiente para neutralizar a queda efetiva de preços. Os modelos que puxam o aumento de volume são relativamente baratos, modelos padrão como o GPT-5.6 Terra e a série Sonnet, da Claude. Modelos de fronteira como Opus, Fable e Sol responderam por 45% do total de tokens, acima do início de julho, mas abaixo do pico de 53% em agosto. A publicação relata ter ouvido de empresas que impõem padrões corporativos que reduzem o uso de modelos de fronteira, alegando que os modelos padrão continuam muito competentes e são mais econômicos.

O autor também afirma que essas tendências não são explicadas pela adoção de modelos abertos ou chineses. A adoção de código aberto, embora crescente, permanece restrita a um pequeno segmento de empresas na plataforma: 6,4% das empresas que gastam com IA os utilizam, e 3,6% do total de empresas. A medição é feita pela adoção de plataformas de roteamento, que também dão acesso a modelos fechados, de modo que a adoção real de código aberto provavelmente é menor.

Contrapontos

Comentaristas contestam a leitura de desaceleração. Uma leitora destaca a diferença entre o gasto médio de grandes empresas, de cerca de US$ 8.000, e o gasto mediano de US$ 14. Outro comentarista diz não ver o arrefecimento com base em apenas alguns meses e argumenta que uma análise do volume de tokens consumidos seria evidência melhor; em sua avaliação, as empresas estão apenas ficando mais espertas na aplicação de limites por funcionário e as ferramentas fazem roteamento mais inteligente para modelos mais baratos em modo automático - sem, contudo, contestar a baixa adoção dos modelos de ponta.