Até o Meta está começando a pedir que 6.000 funcionários usem IA com moderação, pois quantidade não equivale a produção eficaz.

A Meta, enquanto planeja investir centenas de bilhões de dólares em data centers, enviou um memorando a quase 6.000 funcionários pedindo economia nos custos internos de IA que se aproximam de bilhões de dólares.
(Recapitulação: Tom Lee elogia a Fundação Ethereum: infraestrutura é chave para upgrade financeiro, e a EF está desempenhando um papel crucial no mercado de políticas)
(Contexto adicional: Japão anuncia investimento de 1 trilhão de ienes: implantar 10 milhões de robôs de IA em 18 setores até 2040 para resolver a escassez de mão de obra)

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• Ranking "Claudeonomics" e 73,7 trilhões de tokens
• Desmontar ranking, implementar painel e direcionar para o MetaCode próprio
• Uso não equivale a impacto

A Meta planeja investir US$ 600 bilhões em data centers até 2028, com gastos em infraestrutura de IA este ano chegando a US$ 135 bilhões. Ironicamente, um memorando interno da Meta adverte quase 6.000 funcionários de que os custos de uso de IA da empresa estão se aproximando de dezenas de bilhões de dólares, exigindo que "economizem".

Ranking "Claudeonomics" e 73,7 trilhões de tokens

Segundo informações, nos últimos 30 dias, os funcionários da Meta consumiram 73,7 trilhões de tokens por meio de ferramentas internas. Esse número foi registrado em um ranking interno chamado "Claudeonomics", onde qualquer um pode ver qual equipe ou pessoa usou mais, e o ranking até virou assunto de conversas informais entre os funcionários.

O ranking, que deveria melhorar a eficiência, acabou se transformando em um jogo de competição: quanto maior o uso, mais prestígio, sem que a produção real fosse avaliada.

Também se popularizou entre os funcionários a cultura do "tokenmaxxing", onde eles se esforçam para estar no topo do ranking gastando tokens sem realmente melhorar o trabalho. Os gestores também não conseguem enxergar claramente quanto cada equipe gastou e o que produziu, e a lacuna entre uso e produção só aumenta. Além disso, a maior parte dos gastos vai para serviços de terceiros, especialmente o Claude da Anthropic, que é a principal fonte do descontrole de custos.

Desmontar ranking, implementar painel e direcionar para o MetaCode próprio

Diante dessa situação, o primeiro passo da Meta foi estancar o sangramento: desmontar imediatamente o ranking "Claudeonomics", para que o uso não se torne mais um troféu de competição interna e a mentalidade de comparação perca seu palco.

Nas próximas semanas, a empresa implementará o painel "AI Gateway", que rastreia em tempo real o uso e os gastos de cada equipe, acionando alertas automáticos em caso de picos anormais, permitindo que os gestores vejam pela primeira vez para onde o dinheiro está indo. Até o início de 2027, a Meta planeja implementar um sistema formal de orçamento e cota de tokens por equipe, transformando "economizar" de um slogan em uma regra apoiada por números.

O mais notável é a ação estratégica: a Meta pretende direcionar gradualmente os funcionários para seu próprio assistente de código, o MetaCode, substituindo ferramentas externas como o Claude. Essa medida atende a dois objetivos: economizar nas taxas de API pagas a terceiros e também dar à própria ferramenta a chance de ser amplamente "comida do próprio cachorro", sendo aperfeiçoada em combate interno.

Uso não equivale a impacto

O CTO da Meta, Andrew Bosworth, também emitiu outro memorando quase ao mesmo tempo, sendo mais direto: "Ninguém deve usar IA só por usar." Ele enfatizou que nem toda ação equivale a progresso, e que olhar apenas para o uso de tokens não é, de forma alguma, uma métrica de impacto.

A ilusão criada pelo ranking de que "mais uso equivale a mais contribuição" era insustentável até para os mais altos níveis técnicos da empresa.

Essa ansiedade não é exclusiva da Meta. A Uber usou seu orçamento anual de ferramentas de IA em apenas 4 meses e agora é forçada a limitar o gasto por funcionário em cada ferramenta a US$ 1.500 por mês. Uma pesquisa da KPMG mostra que apenas 26% das empresas têm visibilidade completa sobre seus custos de IA, e a maioria só percebe o descontrole quando a conta chega, quando já é tarde para corrigir.