Token, a tornar-se a nova unidade de remuneração na era da inteligência artificial

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No passado, ao discutir remunerações, os engenheiros falavam de salário anual, bónus, acções e opções. Hoje, a orientação em Silício Valley está a mudar discretamente. O CEO da Nvidia, Huang Renxun, lançou, na conferência GTC 2026, uma avaliação bastante impactante: no futuro, o Token poderá passar a fazer parte da remuneração dos engenheiros. Quase ao mesmo tempo, também gestores de primeira linha da OpenAI revelaram que cada vez mais candidatos a emprego começam a preocupar-se com quanto de capacidade de inferência dedicada lhes caberá depois de entrarem. A plataforma de dados sobre remunerações, a Levels.fyi, observou ainda que alguns engenheiros já incluíram serviços de subscrição de inteligência artificial, como o Copilot, nos benefícios de remuneração.

Uma nova pista torna-se cada vez mais clara: o Token está a mudar de unidade de medição técnica para unidade de cobrança comercial, e depois, mais adiante, para unidade de distribuição social. Isto significa que a inteligência artificial já não é apenas uma nova ferramenta, mas sim o embrião de uma nova régua de valores. Esta mudança não ocorre apenas em Silício Valley. Os dados públicos mostram que o volume diário de chamadas de Token na China aumentou mais de mil vezes ao longo de dois anos. A Administração de Dados Nacionais também já definiu explicitamente o Token como a “unidade de liquidação” que liga a oferta tecnológica às necessidades comerciais. Isto indica que o Token está a transformar-se rapidamente de linguagem técnica em linguagem industrial.

Muitas pessoas ainda entendem o Token apenas ao nível dos termos técnicos. Trata-se da unidade básica de medição para o processamento de informação pelos modelos; hoje, os principais serviços de grandes modelos já cobram, de forma generalizada, por Token. Mas o que realmente vale a pena observar não é como ele é tarifado, e sim que, quando uma unidade de medição sai dos bastidores e entra no mercado, não fica pela “conveniência técnica”. Ela será incorporada na contabilização de custos das empresas, entrará na lógica de formação de preços dos produtos, infiltrará os mecanismos de incentivos organizacionais e, no fim, até tocará a ordem de distribuição social.

Na era industrial, mede-se o trabalho por horas; na era da Internet, mede-se o valor das plataformas por tráfego; e, na era da inteligência artificial, o valor tem cada vez mais probabilidades de ser convertido por Token.

Huang Renxun compara grandes centros de dados a “fábricas de Token”, e esta metáfora é crucial. Ela lembra-nos que os centros de dados já não são apenas armazéns de fornecimento de capacidade de computação; são continuamente capazes de converter electricidade, chips, dados e algoritmos em outputs normalizados, consumíveis, tarifáveis e transaccionáveis: Token. Por outras palavras, o centro de dados não é apenas infraestrutura, mas sim uma oficina de produção da nova era industrial. E o Token é o novo produto que sai continuamente da linha de produção na oficina.

一旦这样理解，很多现象就连起来了。为什么企业越来越在意模型调用额度？为什么招聘时开始有人问岗位可分配多少Token、多少推理预算？为什么各家争夺的，不只是模型排行榜上的名次，而是芯片、算力和推理能力？因为在这个体系里，谁掌握Token的生产能力，谁就掌握新的价值出口；谁拥有Token的配置权，谁就掌握新的分配权。

Nos últimos anos, as pessoas preocuparam-se mais em saber se os modelos ficam mais inteligentes, se vão substituir os humanos, se conseguem escrever artigos e se conseguem desenhar imagens. Mas, para empresas e capital, a questão mais crítica já se tornou: como é que a inteligência é medida, como é que é tarifada, como é que é configurada, como é que é distribuída. A razão de o Token ser importante não é porque seja misterioso, mas porque está a tornar-se aquela nova régua.

E uma nova régua de valores só se torna realidade organizacional quando é realmente inscrita nas tabelas de orçamento e nas folhas de salários.

Se as mudanças anteriores se verificaram principalmente na sala técnica e nos mercados de capital, então as novas tendências no mercado de recrutamento de Silício Valley mostram que a lógica do Token já começou a entrar no interior das empresas. No passado, quando as empresas tecnológicas disputavam talentos, apoiavam-se sobretudo em três coisas: remuneração, bónus e participação accionista. Hoje, a capacidade de computação está a tornar-se o quarto pólo da remuneração em Silício Valley. O presidente da OpenAI, Greg Brockman, foi claro ao afirmar que a capacidade de computação disponível irá afectar directamente a eficiência do desenvolvimento de software. A firma de venture capital Theory Ventures prevê ainda que, até 2026, os custos de inferência da inteligência artificial poderão tornar-se a quarta componente da remuneração dos engenheiros, a par do salário, do bónus e das acções.

O significado disto não está em as empresas pagarem mais um benefício, mas sim em as empresas começarem a atribuir directamente parte dos meios de produção aos trabalhadores do conhecimento centrais. O almoço grátis, a sala de ginásio, os seguros são benefícios de vida; já o Copilot, as quotas de GPT, o Cursor versão empresarial e as quotas de inferência dedicada são benefícios de produção. O salário resolve o rendimento do período, o bónus prende-se ao desempenho de curto prazo, as acções prendem-se às expectativas de longo prazo, e o orçamento de capacidade de computação actua directamente sobre a produção do momento. Na era tradicional do escritório, a empresa dava-lhe computador, posto e e-mail; na era da inteligência artificial, a empresa também terá de lhe dar o “segundo cérebro”, o “passageiro ao lado do código” e o “combustível de inferência”.

Também é digno de nota que as principais empresas chinesas começaram igualmente a reconfigurar internamente as suas organizações em torno do Token. A Alibaba, recentemente, criou o Alibaba Token Hub, integrando componentes nucleares como modelos, MaaS e aplicações; por detrás desta iniciativa reflecte-se exactamente a mesma mudança: a unidade básica de atribuição de recursos organizacionais está a passar gradualmente de “produto” para “Token”. No fundo, na era da IA, o benefício para o funcionário mais importante já não é fazer com que passe uma vida mais confortável, mas sim permitir-lhe trabalhar com mais força.

Esta mudança também vai elevar rapidamente o custo global dos melhores talentos. De acordo com medições relacionadas, se um engenheiro acrescentar anualmente 1 000 000 dólares de custos de inferência, o custo total de mão-de-obra pode chegar a 4 750 000 dólares, o que significa que, no futuro, mais de 20% dos custos de remuneração poderão provir de despesas de utilização da inteligência artificial. Isto indica que a inteligência artificial não necessariamente tornará os engenheiros de topo mais baratos; pelo contrário, pode torná-los mais caros. Porque a inteligência artificial generativa não é apenas uma substituição simples de engenheiros, mas sim a amplificação da alavancagem dos engenheiros de topo. Quanto mais excelente a pessoa, mais capaz é de converter modelos de alta qualidade em maior produção, e por isso a empresa também estará mais disposta a adicionar orçamentos de Token mais elevados sobre eles. O resultado pode ser que as posições de engenheiros comuns fiquem ainda mais comprimidas, enquanto o custo global dos engenheiros de topo e das equipas eficientes aumente.

A inclinação da empresa para recursos de capacidade de computação, no fim, também se vai transbordar para o mercado de trabalho e formar uma nova divisão em camadas. No futuro, a disputa das empresas não será apenas por um certo engenheiro em si, mas sim pela combinação de “engenheiro + capacidade de modelos + orçamento de inferência”. À primeira vista, todos fazem o mesmo tipo de trabalho; na prática, os “cérebros digitais” por detrás de funcionários diferentes não se encontram no mesmo nível. Há quem receba um Copilot ao nível empresarial, quotas de API dedicadas e direitos de chamadas a modelos de alto desempenho; e há quem só consiga usar versões limitadas. A nova clivagem no mercado laboral futuro pode não ser apenas se alguém consegue ou não programar, mas se tem ou não autorização para aceder a uma capacidade de computação mais forte.

Claro que, a capacidade de computação entrar na folha de salários não traz apenas incentivos; também traz problemas de governação. Assim que o orçamento de inferência se tornar um recurso formal, as empresas terão de responder a várias questões novas: quem merece mais Tokens? É distribuído em média, ou ajusta-se consoante a contribuição? Quem utiliza Tokens com eficiência, e quem desperdiça Tokens? As avaliações de desempenho futuras provavelmente não vão olhar apenas para a eficiência de recursos humanos, e também para a “produção de Token por unidade”. Isto significa que o Token está a passar de um problema de compras para um problema de gestão. Quem consegue alocar Tokens limitados às tarefas de maior valor, quem consegue deixar a inferência de alto custo para cenários de retorno mais elevado, será mais provável de vencer na próxima ronda de competição.

E quando, dentro das empresas, já se começou a distribuir capacidade de computação, e em termos sociais se discute a capacidade de computação, não é de estranhar que também não seja inesperado. Há muito que se discute, em torno de “rendimento básico universal”, o mecanismo de retaguarda após a substituição pela tecnologia. Agora, Altman tenta reescrever o problema: em vez de dar dinheiro, em vez de dar dinheiro, não é, em vez de dar dinheiro, é melhor dar capacidade de computação; em vez de apenas garantir a capacidade de consumo, é melhor atribuir capacidade de produção.

Isto pode não se tornar realidade rapidamente, mas já revela uma mudança digna de atenção: no futuro, a verdadeira escassez na sociedade poderá não ser apenas o rendimento, mas sim a capacidade de geração. Se uma pessoa consegue ou não escrever com eficiência, programar, aprender e empreender, depende cada vez mais de conseguir aceder de forma económico a capacidades de modelos poderosos. A justiça central da sociedade industrial manifestava-se principalmente como justiça de rendimento e justiça de oportunidades. A sociedade está mais preocupada em saber se uma pessoa tem emprego, se tem rendimento, se tem garantias básicas. Já na sociedade inteligente, o significado da justiça pode mudar silenciosamente, reflectindo cada vez mais em justiça de acessibilidade à capacidade de computação, justiça do direito de utilização dos modelos e justiça da produtividade de produção digital. O que se chama de universalidade pode não ser apenas dar uma quantia em dinheiro; pode ser, com mais probabilidade, oferecer às pessoas comuns um bilhete de entrada para um novo modo de produção.

No entanto, por mais grandiosa que seja a imaginação, no fim é preciso aceitar a validação da realidade. O aviso de Nadella, CEO da Microsoft, acertou precisamente no cerne do problema. A inteligência artificial tem de trazer melhorias reais em áreas como saúde e educação; caso contrário, a sociedade não aceitará por muito tempo uma produção de Tokens com tão elevado consumo de energia. O problema real é o que esses Tokens acabam por transformar: em diagnósticos auxiliares mais precisos, em serviços educativos mais acessíveis, em coordenação de investigação e desenvolvimento mais eficiente, ou apenas em fabricar facturas de plataformas e histórias do capital. A sociedade não reconhecerá automaticamente esse progresso tecnológico só porque você produziu um volume enorme de Tokens.

Esta é também a parte que a indústria de IA de hoje mais precisa de ter em atenção: o Token está a tornar-se cada vez mais como uma “nova factura de electricidade”. À primeira vista, cobrar por quantidade é razoável e transparente; mas assim que as empresas realmente incorporarem a IA em etapas-chave como desenvolvimento, serviço ao cliente, escritório, marketing e geração de código, o consumo de Tokens deixará de ser uma despesa controlável para se tornar rapidamente num custo variável que continua a absorver o orçamento. Muitas empresas acham que estão a integrar inteligência, mas no fim o que instalam primeiro é um sistema de cobrança contínua. Se não houver estratificação de tarefas, roteamento de modelos, reutilização de cache, governação de prompts e monitorização de custos, o chamado “abraçar plenamente a inteligência artificial” pode transformar-se em “exposição total” à curva de custos da inteligência artificial.

Assim, a pergunta verdadeiramente importante não é apenas se o Token vai virar parte do salário, nem apenas se ele consegue ou não substituir o “rendimento para todos”; é, sobretudo, uma questão mais fundamental: quem define o valor do Token, quem decide a sua distribuição, quem limita o custo dos Tokens; e quem garante que os Tokens acabam por se converter em benefícios públicos amplamente partilhados, e não em receitas de uma minoria de plataformas.

A competição na sociedade futura, à superfície, será competição de modelos; num nível mais profundo, será competição de capacidade de computação; ainda mais a fundo, será, na verdade, competição de governação em torno do Token. Uma palavra técnica vale a pena ser escrita num artigo de coluna não porque seja nova, mas porque está a atravessar sistemas de diferentes níveis: do datacenter até à empresa, da empresa até ao mercado, do mercado até à sociedade. O Token começou apenas como uma unidade de medição dentro dos algoritmos; depois tornou-se uma unidade de liquidação no mundo comercial; e hoje já se vislumbra a tendência de avançar até uma unidade de distribuição social. Daqui a alguns anos, quando olharmos para trás e vermos as discussões de Huang Renxun e de Altman de hoje sobre Token, orçamento de inferência e o “quarto pólo da remuneração”, talvez descobriremos que eles nunca estiveram a discutir apenas uma unidade técnica, mas sim que a sociedade começa a usar uma régua nova para reavaliar capacidades, reconfigurar recursos e reordenar a distribuição.

(Autor: Hu Yiwei, trabalhador de dados; autor de “Futuro Promissor: Acompanhar a Inteligência Artificial”)

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Responsável: Yang Ci