Índice de gastos com tokens de IA cai quase 20%, e a disposição marginal dos usuários para pagar pode mostrar sinais de esfriamento.

O mercado global de negociação de IA está enfrentando um resfriamento em um indicador-chave de observação. O índice principal que mede os gastos com tokens de IA, após um rápido aumento, apresentou uma queda, provocando uma reavaliação sobre se o ciclo de IA impulsionado por gastos de capital em hiperescala ainda é sólido — tanto a intensidade da demanda quanto o poder de precificação estão sendo submetidos a um escrutínio mais rigoroso.

De acordo com a Bloomberg, o LLM Token Expenditure Index, compilado pela Silicon Data, quase dobrou desde seu lançamento em dezembro do ano passado, mas caiu quase 20% desde que atingiu o pico em maio deste ano**. O índice é visto como o indicador de mercado mais direto da disposição a pagar por serviços de IA e das mudanças na demanda marginal, e sua fraqueza está provocando uma reavaliação do ritmo de comercialização da IA.

Alguns investidores acreditam que essa mudança pode sinalizar que as empresas de IA estão entrando em um ambiente competitivo mais sensível a custos, com o poder de precificação possivelmente sendo corroído. O investidor sênior Louis Navellier observa que já há sinais de que alguns usuários estão começando a limitar a frequência de uso devido a pressões de custos. Ao mesmo tempo, rumores de mercado sobre um possível adiamento do IPO da OpenAI são vistos como evidência lateral de que os desafios de lucratividade ainda persistem.

No entanto, a queda do índice não significa que os serviços de IA estão se tornando "mais baratos". A Silicon Data enfatiza que o indicador é um resultado combinado da interação entre preço e volume de uso, servindo mais como uma variável proxy para a "disposição marginal a pagar". Portanto, dependendo dos diferentes fatores que impulsionam sua trajetória, as implicações de mercado podem ser bastante distintas.

Divergência se intensifica: resfriamento da demanda ou migração da estrutura de preços?

Há uma clara divergência no mercado quanto à interpretação da queda do índice.

Uma interpretação mais otimista argumenta que os preços dos tokens caíram mais de 90% desde 2023, reduzindo significativamente a barreira de uso, impulsionando assim a expansão dos gastos totais. Nesse quadro, a queda periódica do índice reflete mais um ajuste na estrutura da demanda do que um enfraquecimento geral da demanda, e a lógica de expansão da IA ainda se mantém.

No entanto, a visão pessimista argumenta que isso pode significar que a disposição a pagar dos usuários já se aproximou de um limite temporário. A Allianz Research aponta que há atualmente uma lacuna de crescimento de cerca de 46% entre os investimentos em IA e as vendas reais, superior ao desvio de cerca de 32% durante o período da bolha das telecomunicações de 2001. Nesse contexto, qualquer enfraquecimento do lado da demanda pode amplificar as pressões de avaliação.

Louis Navellier também menciona que as empresas estão enfrentando restrições de custos no uso de serviços de IA, começando a limitar situações de "uso ilimitado", o que é visto por alguns participantes do mercado como um sinal inicial de diminuição da elasticidade da demanda.

A lógica dos gastos de capital ainda persiste, mas a estrutura está mudando

Embora os sinais de demanda estejam flutuando, o ciclo de investimentos em infraestrutura de IA não reverteu significativamente. Dados de mercado mostram que GPUs de alto desempenho e memória de alta largura de banda ainda estão em situação de demanda superior à oferta, com previsão de continuar até 2026, possivelmente se estendendo até 2028.

No entanto, o foco do mercado está se deslocando do treinamento para a inferência. A reportagem aponta que essa mudança significa uma migração na estrutura de demanda por poder computacional, com a proporção de GPUs de treinamento de alto desempenho possivelmente diminuindo, enquanto a demanda por hardware otimizado para inferência aumenta relativamente, alterando a estrutura de beneficiários na cadeia industrial.

Essa mudança não constitui diretamente um julgamento de queda para a indústria de chips, mas pode significar que o motor de crescimento está passando de "expansão única de poder computacional de alto desempenho" para "redistribuição estrutural da demanda".

Variáveis políticas e regulatórias aumentam a complexidade de precificação das empresas

Além da demanda, o ambiente regulatório também está afetando o caminho de comercialização dos produtos de IA.

Recentemente, reguladores dos EUA propuseram ajustes no ritmo de lançamento de alguns modelos e relaxaram as restrições de acesso a alguns modelos da Anthropic PBC. Ao mesmo tempo, o AI Act da UE impõe avaliações obrigatórias e requisitos de transparência mais rigorosos para modelos de fronteira.

Essas mudanças políticas não restringem diretamente os preços, mas aumentam as pressões de custos de implantação e conformidade, levando as empresas a priorizar a otimização de custos ao distribuir cargas de trabalho entre diferentes modelos. Essa tendência pode afetar indiretamente o poder de precificação e a proporção de uso de modelos de alto desempenho.

Aviso de risco e isenção de responsabilidade

        O mercado envolve riscos, invista com cautela. Este artigo não constitui aconselhamento pessoal de investimento e não considera os objetivos de investimento, condições financeiras ou necessidades específicas de usuários individuais. Os usuários devem considerar se qualquer opinião, ponto de vista ou conclusão neste artigo é adequada à sua situação específica. Investir com base neste artigo é por conta e risco do investidor.