Por que o Google caiu abruptamente esta noite

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$GOOGL , AMZN e MSFT, os três gigantes do cloud computing, despencaram em volume esta noite, o que indica que não se trata de uma queda sistêmica comum do Nasdaq, mas sim de fundos a cortarem exposições específicas às gigantes de IA na nuvem.

Após verificar as notícias, o principal motivo é que o G00G planeja reduzir o preço do Token empresarial em 80%, sendo essa a causa direta do colapso repentino.
Esta noite não está sendo negociado um “problema de longo prazo de dívida”, mas sim uma “guerra de preços de tokens de grandes modelos que pode se expandir completamente”.

A autoridade oficial do Google destacou na sua comunicação que, se os clientes transferirem 80% da carga de trabalho para modelos como Gemini Flash, podem economizar mais de 1 bilhão de dólares; o Google também revelou que a API Gemini já atinge uma capacidade de processamento de cerca de 190 bilhões de tokens por minuto.

Por parte da Microsoft, a situação é ainda mais clara. Segundo a Axios, a Microsoft está considerando usar o DeepSeek como uma opção de modelo de baixo custo para o Copilot Cowork, além de mudar o Copilot Cowork para um modelo de cobrança por uso; a própria Microsoft afirma que, nos testes, esse produto de agente não pode ser fornecido ilimitadamente, caso contrário, a conta ficará descontrolada.

Portanto, a lógica central da queda de hoje à noite é: a indústria de grandes modelos está passando de “quem tem o modelo mais forte” para “quem oferece o menor preço por milhão de tokens”, o que é uma notícia negativa para Google, Microsoft e Amazon.

Anteriormente, o mercado avaliava suas ações de IA na nuvem com base nessa narrativa: quanto mais as empresas usarem IA, mais tokens consumirem, maior será a receita dos provedores de nuvem, maior a receita dos fabricantes de modelos, e toda a cadeia se expandiria.

Mas agora o mercado percebe uma outra face: se os clientes corporativos começarem a achar os tokens caros demais, os fabricantes de modelos terão que reduzir preços; se os fabricantes de modelos baixarem preços, os provedores de nuvem também terão que ceder margem; se a Microsoft começar a introduzir modelos de baixo custo como o DeepSeek, isso indica que até a Microsoft está ativamente reduzindo sua dependência de modelos de alto custo da OpenAI.

Isso prejudica três expectativas:
Primeiro, prejudica a elasticidade de monetização da IA do Google
A vantagem original do Google era seu TPU próprio, Gemini, nuvem própria e entrada de pesquisa própria, então o mercado acreditava que ele poderia obter lucros mais elevados na era da IA. Mas se o Google começar a reduzir ativamente o custo do token, o mercado vai questionar: você está fazendo isso por eficiência suficiente, ou por pressão competitiva? Se for por eficiência, é uma boa notícia a longo prazo; se for por defesa, a curto prazo, o valor de mercado cairá.

Segundo, prejudica a narrativa de alta margem do Copilot da Microsoft
A história anterior da Microsoft era: Office + Copilot podem transformar IA em uma assinatura de alto ARPU. Mas se produtos como o Copilot Cowork mudarem para uma cobrança por uso, e se a introdução do DeepSeek reduzir custos, isso indica que o modelo de “assinatura fixa com uso ilimitado de IA” não é sustentável. A Microsoft não é incapaz de lucrar, mas o mercado vai reavaliar a margem de lucro e o poder de precificação do Copilot.

Terceiro, prejudica a valorização do AI na nuvem da AWS da Amazon
A Amazon não possui uma entrada de IA própria tão forte quanto Google ou Microsoft, dependendo mais da AWS + Anthropic + Bedrock. Agora, se as empresas começarem a usar roteamento de modelos, delegando tarefas complexas ao Claude/OpenAI e tarefas comuns ao DeepSeek, modelos open source ou baratos, a receita de IA da AWS pode continuar crescendo, mas o valor por token será pressionado para baixo. A semana passada, o WSJ também afirmou que a guerra de preços de IA já começou, com empresas usando DeepSeek, Alibaba e outros modelos de baixo custo e open source para reduzir custos de IA, com custos em alguns cenários caindo até 95%.

Portanto, o que está sendo destruído esta noite não é a demanda por IA, mas sim: a demanda por IA é grande demais, mas os clientes não querem pagar pelo preço atual.

Se a guerra de preços por tokens começar,
o vencedor pode ser algum fornecedor de modelos de baixo custo, como DeepSeek, Alibaba, ou ecossistemas de modelos open source.
O perdedor será aquele que depende de “modelos de ponta de alto preço + múltiplos de receita elevados”.
OpenAI, Anthropic ficarão sob pressão, mas Google, Microsoft e Amazon também serão atingidos, pois suas expectativas de crescimento na nuvem incluem “alto preço por token, alta margem de IA”.

Assim, a queda de hoje à noite não é uma crise de demanda por IA, mas sim uma crise de poder de precificação de IA.

Se o preço do token cair 80%, isso significa que, de vender por 1 real, agora se vende por apenas 0,2 reais. Para manter a receita, o volume de tokens deve aumentar 5 vezes. Se a margem de lucro também for comprimida, o aumento de volume necessário será ainda maior.

Portanto, o que o mercado está destruindo não é a ausência de demanda por IA, mas a possibilidade de que a demanda continue explodindo enquanto a monetização por token diminui.
Isso mudará a lógica de avaliação de: explosão de tokens > crescimento de receita na nuvem > software de alta margem > múltiplos elevados
para: explosão de tokens > queda de preços > competição de custos > provedores de nuvem se tornarem
“hidrelétricas de IA”
E, naturalmente, os múltiplos de avaliação também serão ajustados para baixo.

Hoje, o Google caiu mais forte porque foi o primeiro a disparar; a Microsoft caiu junto porque o sinal de DeepSeek entrando no Copilot indica que grandes clientes já estão pressionando custos; a Amazon também caiu porque AWS/Bedrock/Anthropic também não escapam dessa guerra de preços. A situação difícil do Google hoje não é se ele tem ou não capacidade de IA, mas uma questão mais complexa:
Quanto mais forte o Google, mais fácil é ele se substituir; quanto mais ele não reduzir preços, mais fácil será para outros revolucionarem.
Essa é a maior diferença entre ele, Microsoft e Amazon.
A Microsoft pode tratar modelos como compras, integrando OpenAI, DeepSeek, Anthropic e modelos open source no Copilot e Azure; a Amazon pode tratar modelos como prateleira de nuvem, vendendo capacidade de computação e serviços. Mas o Google é diferente: seu principal lucro vem de anúncios de pesquisa. Se o A se tornar uma entrada de perguntas, respostas, em tempo real, baseada em agentes, a primeira coisa a ser reestruturada será a pesquisa.
Assim, o dilema do Google é: precisa usar Gemini para proteger a pesquisa, mas quanto mais bem-sucedido for, mais precisará reescrever o modelo de negócios de anúncios tradicionais.
O modelo de negócios do Google Search era perfeito: usuário insere palavra-chave, Google fornece resultados, anunciantes fazem lances, usuário clica, Google ganha comissão. Essa estrutura é de baixo custo, com inventário de anúncios abundante e caminho de clique claro.
Mas a IA na pesquisa não funciona assim. Produtos como Al Mode, Al Overviews, Gemini mudam a lógica: o usuário pode não clicar em dez links azuis, mas obter a resposta diretamente. Para o usuário, é uma melhora de eficiência; para os anunciantes, uma publicidade mais precisa; para o Google, um novo e complexo livro de contas: o custo de cálculo de uma consulta de IA é maior, mas as posições de anúncios tradicionais podem diminuir.
O Google sabe disso, por isso já está testando novos formatos de anúncios na era da pesquisa com IA, como novos tipos de anúncios no Search, Direct Offers, tentando migrar anúncios tradicionais para Al Mode e Al Overviews.
O problema é que, anúncios de IA não são uma simples transposição de anúncios de pesquisa. Pesquisa tradicional é “o usuário busca por produto”, anúncio embutido naturalmente; assistentes de IA são “o usuário pede que a máquina faça uma avaliação”, se o anúncio for muito invasivo, pode prejudicar a confiança. Se for muito sutil, pode não sustentar a antiga eficiência comercial.
Esse é o dilema mais embaraçoso do Google: não é que não tenha novos ingressos, mas que esses novos ingressos ainda não provaram poder replicar a margem de lucro antiga.
As ações recentes do Google mostram claramente que ele está do lado da guerra de preços.
Reduziu a assinatura do Google Al Plus de US$7,99 para US$4,99 ao mês, dobrando o armazenamento de 200GB para 400GB.
O TechCrunch chamou isso de uma ofensiva do Google na guerra de preços de assinaturas de IA.
Em 1/0/2026, o Google também reduziu o preço da assinatura premium AI Ultra de US$250 para US$200 por mês, lançando uma versão Ultra de US$100 por mês, voltada para desenvolvedores e profissionais.
De uma perspectiva estratégica, é uma jogada inteligente. O Google tem TPU, nuvem, modelos, pesquisa, Android, YouTube, e é o mais qualificado para oferecer preços baixos.
Mas o mercado de capitais questiona: se até o Google precisa cortar preços para conquistar usuários, será que grandes modelos ainda são negócios de alto poder de precificação?
Isso é crucial para a avaliação do Google. No passado, o mercado atribuía um prêmio de IA ao Google por parecer uma “máquina de dinheiro de pesquisa + crescimento de IA na nuvem + monetização de modelos”, uma tríade de ativos. Agora, com a guerra de preços, essa margem de valorização do modelo de aplicação de IA está sendo reduzida. Ou seja, o Google não está caindo por falta de IA, mas por o mercado começar a duvidar: a IA pode aumentar a receita do Google, mas nem sempre elevará sua margem de lucro.

O problema do Google hoje é semelhante ao que a Microsoft enfrentou no passado.
Quando a Microsoft migrou de licenças do Windows para assinaturas na nuvem, o maior desafio não era técnico, mas de mudança de modelo de negócio. Agora, o Google também: precisa passar de “empresa de anúncios por palavras-chave” para “plataforma de respostas e execução de tarefas com IA”.
Mas essa transição é ainda mais difícil, pois a Microsoft, na época, levou o Office e softwares empresariais para assinatura, com um caminho de pagamento claro.
O Google, ao criar a pesquisa com IA, está desmontando seu modelo mais lucrativo de anúncios de pesquisa. Os usuários ficam mais confortáveis, os anunciantes podem ser mais precisos, mas o mecanismo de leilão, o caminho de cliques, o inventário de anúncios e a ecologia de publishers precisam ser completamente redesenhados.