Advogado Lin Shanglun em artigo próprio» Quando perguntas ao AI o que vais comer ao almoço hoje, o mundo está a redesenhar o mapa energético em resposta a essa questão

O advogado Lin Shanglun descompõe a essência econômica do Token de IA, o Token não é um ativo digital para investimento, mas sim uma unidade de medição de uso, como a "duração". Cada pergunta por trás dela representa uma cadeia completa de energia, desde a usina de geração, rede elétrica, centro de dados até a placa gráfica, que está em operação, e o centro de dados converte energia em serviços de Token que podem ser cobrados. Huang Renxun repetidamente alerta que a energia será insuficiente, uma visão realista do gargalo na cadeia de suprimentos.
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Recentemente, uma palavra que aparece com frequência no mundo da tecnologia global, mas que também é facilmente mal interpretada, é AI Token. Quando você inicia uma conversa digitando uma pergunta, por trás disso há toda uma cadeia de energia, desde a usina, rede elétrica, centro de dados até a placa gráfica, que está operando para você, e o Token é a unidade de medição de todo esse processo.

Se desmembrarmos essa questão, as quatro perguntas mais discutidas e mal compreendidas no mercado são: o Token é realmente uma moeda? A assinatura de 17 dólares do ChatGPT cobre todos os custos? Como os centros de dados, sendo tão importantes, podem estar localizados em Silicon Valley e parques científicos, enquanto outros estão no deserto ou ao lado de fiordes? E por que Huang Renxun insiste que a energia será insuficiente no futuro? Essas quatro questões, juntas, são a chave para entender a economia da IA.

O Token de IA é realmente uma moeda?

No mercado, há uma narrativa crescente de que o Token é uma espécie de novo ativo, até mesmo circulando termos como "investimento em Token de IA". Muitas pessoas, ao ouvirem a palavra Token pela primeira vez, naturalmente associam ao Token de criptomoedas ou pensam que é um ativo digital que pode ser acumulado, valorizado ou trocado por algo. Mas, na essência, os Tokens na área de IA se assemelham mais a uma escala de uso, e não a um meio de armazenamento ou troca de valor.

Começando pelo conceito mais básico de unidade. A conversão de Token na saída (Output) varia de acordo com o idioma. Em inglês, 1 Token equivale aproximadamente a 0,75 palavras, ou cerca de 4 letras. Palavras comuns como "apple" geralmente representam 1 Token; palavras mais longas como "hamburger" são divididas pelo sistema em "ham", "bur", "ger", consumindo entre 2 a 3 Tokens. No chinês, o consumo é maior, pois a codificação tradicional ocupa mais espaço; 1 Token equivale a cerca de 0,5 a 1 caractere chinês. Palavras comuns como "我" ou "的" geralmente consomem 1 Token, mas caracteres complexos ou raros podem precisar de 2 a 3 Tokens cada.

Na leitura (Input), 1 Token é tão pequeno que nem uma frase completa pode ser considerada. Para dar uma ideia concreta, a indústria costuma usar 1.000 Tokens como referência: ao ler um arquivo em inglês, 1.000 Tokens equivalem a cerca de 750 palavras, aproximadamente 1,5 páginas de Word A4; ao ler um arquivo em chinês, 1.000 Tokens correspondem a cerca de 500 a 800 caracteres, ou meia página de artigo curto ou uma notícia de tamanho médio. Se você enviar um contrato de várias dezenas de páginas ao AI, a leitura consumirá dezenas de milhares de Tokens, sem contar o que será gasto na geração de respostas.

Mais importante, há duas categorias de Tokens: Input Token e Output Token, cada uma com uma métrica de cobrança bastante precisa. Input é a quantidade de energia consumida pelo AI ao entender o conteúdo enviado, como arquivos, vídeos ou áudios; Output é a quantidade de energia usada pelo AI ao gerar textos, imagens ou códigos. Ambas são conceitos concretos, e as principais empresas (OpenAI, Google, Anthropic, etc.) cobram por cada milhão de Tokens, com preços atuais de alguns dólares por 1 milhão de Tokens.

Portanto, sob essa perspectiva, o Token se assemelha mais a uma unidade de "duração": uma medida de uso do serviço de IA. Você não diria que usou 30 unidades de energia elétrica e, por isso, possui um "ativo de 30 unidades"; também não interpreta o consumo de energia com a mesma lógica de um produto ou moeda. A lógica do Token de IA é bastante parecida.

Claro, no futuro, é possível que Tokens evoluam para derivar produtos financeiros como futuros, créditos pré-pagos ou negociações de quotas, seguindo caminhos similares aos de petróleo, eletricidade e carbono. Mas, na essência, entender o Token como uma "unidade de uso de IA" é mais próximo de sua verdadeira função do que tratá-lo como um ativo de valor independente. Para o usuário comum, essa compreensão impacta diretamente na percepção sobre a próxima questão: a assinatura de serviços de IA.

A assinatura mensal de 17 dólares cobre todos os custos?

Essa é provavelmente a dúvida mais direta dos usuários comuns. Os preços de assinatura de serviços de IA no mercado, de ChatGPT Plus a planos empresariais, parecem acessíveis. Assim, muitos pensam que o custo real da IA deve estar próximo desse valor. Mas, ao analisar relatórios financeiros do setor, a realidade é diferente.

A maioria das principais empresas de IA ainda opera com prejuízo. OpenAI, Google, Anthropic continuam investindo pesadamente, e grande parte de seus recursos vem de financiamentos, não de lucros diretos do serviço. Isso significa que o valor da assinatura atual não cobre totalmente os custos reais. Quando um usuário intensivo pede ajuda para editar fotos, conversar longamente ou gerar conteúdo em grande escala, seu consumo de Tokens pode já ultrapassar o valor da assinatura, e a diferença é coberta pelas empresas ou pelos investidores. Essa é uma estratégia de precificação durante a fase de educação do mercado, visando ampliar a base de usuários, e mudanças futuras ainda são incertas.

Esse modelo também gera um fenômeno interessante: a quase eliminação da barreira de entrada. Antes, usar petróleo como energia industrial exigia possuir veículos, máquinas ou fábricas, com uma barreira econômica própria. Agora, na era da IA, a entrada é quase sem obstáculos. A mesma quantidade de Tokens pode gerar uma análise de due diligence ou um contrato de fusão e aquisição, ou uma pesquisa médica, ou uma conversa sobre o almoço. O consumo de energia e poder computacional é equivalente, mas o valor social criado é muito diferente.

Por que os centros de dados estão em locais tão diversos?

Essa é outra dúvida comum. Alguns centros de dados estão em Silicon Valley ou parques tecnológicos, parecendo instalações de ponta. Mas há notícias de centros de dados no deserto de Dubai, ao lado de fiordes na Noruega, em áreas rurais na Irlanda, ou até ao lado de usinas hidrelétricas. Isso gera a dúvida: centros de dados são realmente uma tecnologia de ponta?

A compreensão correta é que ambas as visões têm fundamentos. Centros de dados são infraestrutura altamente especializada, envolvendo engenharia de resfriamento, gestão de energia, redes, segurança, integração de chips avançados, e sua construção e operação não são simples. Empresas na Taiwan, por exemplo, possuem forte capacidade técnica nesse setor, e muitas escolhem locais próximos a polos tecnológicos para facilitar acesso a talentos, clientes e fornecedores.

Por outro lado, do ponto de vista global, a localização também depende de um fator crucial: a dependência de energia estável e barata. Quando a escala de computação aumenta, o custo da energia se torna decisivo. Assim, regiões desérticas com energia solar, Noruega com hidrelétricas e baixas temperaturas, Irlanda com políticas energéticas favoráveis, tornam-se hotspots para centros de dados. Em resumo, o que mais importa na escolha do local é a disponibilidade de energia confiável e acessível: onde há energia estável, há potencial para novos centros de dados.

Sob essa ótica, os centros de dados são um dos pontos-chave na era da IA: eles transformam energia — que é difícil de armazenar e transportar internacionalmente — em Tokens, um serviço que pode ser precificado e comercializado remotamente. Os usuários enviam perguntas, empresas enviam arquivos, instituições de pesquisa submetem dados, tudo é processado pelos centros de dados, que cobram pelo uso de Tokens. Essa lógica leva ao quarto e mais importante ponto.

Por que Huang Renxun insiste que a energia será insuficiente?

Nos últimos anos, Huang Renxun, fundador da NVIDIA, tem repetidamente destacado em palestras e entrevistas que a energia será um gargalo no futuro: o crescimento da IA será limitado pela disponibilidade de eletricidade. Muitos interpretam isso como uma estratégia de marketing ou uma narrativa da fabricante de GPUs. Mas, ao relacionar as três questões anteriores, percebe-se que há uma lógica sólida por trás de sua fala.

Do ponto de vista do Token, cada pergunta corresponde a uma operação de cálculo, e cada operação consome energia. Do ponto de vista do modelo de assinatura, os preços subsidiados atualmente incentivam uso ilimitado, levando a um crescimento exponencial no consumo. Do lado dos centros de dados, regiões com energia disponível estão acelerando a expansão de suas infraestruturas, e cada novo centro consome uma parcela significativa da rede elétrica local. Quando esses três fatores se combinam, a pressão sobre a energia se intensifica rapidamente.

Por isso, Huang Renxun fala sobre a escassez de energia mais do que sobre as GPUs em si, pois, sem energia suficiente, as GPUs não funcionam. Para a NVIDIA, eles conhecem bem a escala de pedidos de computação de seus clientes e a enorme lacuna de energia que isso representa. Assim, sua preocupação com a energia não é um slogan, mas uma visão realista do que está por vir.

Isso também indica que a indústria de energia será o próximo setor de atenção de longo prazo. Regiões com potencial de expansão de geração — desertos, áreas com abundância de energia hidrelétrica, costas com vento, países com espaço para nuclear — estão investindo em capacidade de geração. A China, com seu enorme sistema de energia verde, tem vantagem competitiva nesse cenário; Taiwan, por sua vez, terá que reavaliar suas políticas de energia nuclear e renovável à luz do crescimento da IA.

Espera-se que, nos próximos anos, o consumo total de energia da infraestrutura de IA ultrapasse muitas categorias industriais atuais. Ainda estamos na fase inicial de adoção global de IA, e a curva de demanda deve continuar crescendo.

Como usuários e investidores devem se preparar?

De modo geral, há duas áreas de atenção de longo prazo. Primeiro, toda a cadeia de suprimentos da infraestrutura de IA: geração de energia, atualização da rede elétrica, construção de centros de dados, resfriamento, encapsulamento avançado e fornecimento de capacidade computacional. Essas áreas têm uma previsibilidade de pedidos relativamente clara; enquanto a demanda por IA crescer, a escassez de energia e infraestrutura será uma questão estrutural, não uma flutuação de curto prazo.

Segundo, a eficiência do uso de Tokens se tornará uma questão importante. À medida que a precificação se torna mais transparente, usuários perceberão as diferenças de custo entre tarefas, e empresas e indivíduos desenvolverão hábitos de uso mais racionalizados.

Para o setor de IA, é importante seguir três princípios básicos: primeiro, entender que o Token é uma unidade de cobrança, o que ajuda a avaliar narrativas financeiras e de mercado; segundo, reconhecer o papel dos centros de dados como infraestrutura especializada, altamente dependente de energia; terceiro, acompanhar as mudanças de longo prazo no setor energético, pois elas se tornarão os principais gargalos e oportunidades na evolução da IA — uma mensagem reiterada por líderes do setor.

O ritmo acelerado do desenvolvimento de IA nos últimos anos fez com que muitos não compreendessem completamente sua estrutura de custos. Isso não significa que a IA seja uma bolha ou que o setor vá colapsar, mas que, à medida que uma nova indústria amadurece, seus modelos de precificação, alocação de recursos e infraestrutura evoluem para um novo equilíbrio. A curva de demanda por IA deve continuar crescendo, mas os desafios energéticos e de custos também se tornarão cada vez mais relevantes para usuários, investidores e formuladores de políticas.

O pequeno Token, que parece uma simples unidade, na verdade conecta usinas de energia, redes, centros de dados, chips, modelos e aplicações, estendendo-se até as escolhas diárias de cada usuário. Compreender sua essência nos ajuda a identificar oportunidades e custos na era da IA.