Anthropic amplia liderança corporativa, mas gasto dos maiores clientes cai

Líder corporativa, mas adoção em desaceleração

A newsletter Cracks in the AI Thesis, do Ramp Economics Lab, apresenta a atualização mensal do Ramp AI Index, pesquisa baseada em dados de gastos corporativos que acompanha como empresas americanas usam IA. Em agosto, a Anthropic ampliou sua liderança em adoção corporativa: 43,8% das empresas dos EUA pagaram por assinaturas ou tokens da companhia, alta de 0,34 ponto percentual na comparação mensal. A OpenAI ficou abaixo do desempenho geral da adoção de IA, avançando apenas 0,09 ponto percentual, para 39,8% das empresas. De modo geral, a nova adoção de IA continua crescendo, mas em ritmo desacelerado, com os setores técnicos (informação, finanças e serviços profissionais) liderando as taxas de adoção.

Queda no gasto por funcionário

O indicador de gasto mediano mensal de IA por funcionário é acompanhado como referência para estimar para onde o gasto típico das empresas tende a convergir. Entre os otimistas com IA, a expectativa é de aumento em todos os segmentos, mas o crescimento é especialmente importante entre o grupo do 1% superior, que responde pela maior parte das receitas corporativas das empresas de modelos. No último mês, o gasto por funcionário desse grupo caiu 9,7%, de US$ 7.976 para US$ 7.205.

O autor faz uma ressalva metodológica: como o 1% superior representa um grupo pequeno de empresas, a estimativa de gasto desse grupo é mais volátil do que as medianas. Além disso, os dados de julho foram revisados para cima, de aproximadamente US$ 7,4 mil para US$ 8 mil por funcionário por mês, após a entrada de novas transações, e os resultados estão sujeitos a alteração.

Fatores por trás da queda

Há uma explicação relativamente inofensiva para a queda: é verão e muitos engenheiros tiram férias em agosto. O autor observa declínios parecidos em novembro e dezembro, mas identifica outros fatores que afetam todas as empresas. O primeiro é a queda dos preços: OpenAI e Anthropic anunciaram uma série de cortes no último mês, e o índice de preço efetivo por milhão de tokens caiu 41%, para US$ 0,68 nesta semana, abaixo do pico de US$ 1,15 em março de 2026.

Isso seria aceitável se as empresas de IA conseguissem compensar com crescimento em volume - e, até agora, têm conseguido, embora o volume talvez não seja suficiente para contrabalançar a queda de preços. Os modelos que impulsionam o volume são baratos e padrão, como o GPT-5.6 Terra e a série Sonnet da Claude. Os modelos de fronteira como Opus, Fable e Sol responderam por 45% da participação de tokens, acima do início de julho, mas abaixo do pico de 53% em agosto. O autor ouviu relatos de empresas que impõem padrões internos que reduzem o uso de modelos de fronteira, argumentando que os modelos padrão ainda têm desempenho alto e são mais econômicos.

Papel limitado do open source

Por fim, o autor sustenta que essas tendências não são impulsionadas por modelos abertos ou chineses. Embora em crescimento, a adoção de open source permanece restrita a um pequeno segmento: apenas 6,4% das empresas que gastam com IA os usam, e 3,6% do total de empresas. Há uma ressalva: a medição usa adoção de plataformas de roteamento, que também dão acesso a modelos fechados, então a adoção real de open source tende a ser ainda menor.

Conclusão

A tese central é que a adoção mais lenta e a queda de preços pressionam as empresas de modelos, que dependem do crescimento do gasto corporativo em modelos de fronteira. Anewsletter também cita comentários de leitores, incluindo o contraste entre o gasto médio das grandes empresas (cerca de US$ 8 mil) e a mediana (US$ 14), e a sugestão de medir se as empresas migraram de uso individual de ferramentas para processos redesenhados e repetíveis.