Os investimentos em IA estão superando a receita de IA em 46%. Durante a crise das telecomunicações de 2001, essa diferença era de 32%. Já passamos do território da crise das telecomunicações e estamos acelerando em direção a $1T em capex anual até 2027.

Os preços dos tokens contam o outro lado. O Índice de Despesas com Tokens de LLM de Dados de Silício atingiu o pico de US$ 2,06 por milhão de tokens em maio. Agora está em US$ 1,62. Queda de 20% em seis semanas. Queda de mais de 90% desde 2023.

O gasto total com tokens praticamente dobrou ano após ano. Tokens mais baratos estão expandindo o mercado, não o destruindo. O problema é que a conta de capex não diminui quando os preços caem. A infraestrutura custa o mesmo, independentemente de você cobrar US$ 2 ou US$ 0,50 por milhão de tokens.

O treinamento era uma despesa de capital com um prazo finito. Inferência é recorrente. Quando os preços dos tokens comprimem 90%, a margem de servir modelos comprime junto. A base de clientes cresce, mas a economia unitária se dilui.

A precificação de computação dos hyperscalers foi construída para um mundo onde a capacidade de GPU era escassa e os compradores não tinham para onde ir. A capacidade ainda é escassa. A disposição para pagar margens premium por ela está se deteriorando.