Mais grave que a bolha da internet: consumo de tokens cai 20%, abismo entre investimento em IA e aumento de vendas atinge 46%

De acordo com a monitorização do Beating, o Índice de Consumo de Token Silicon Data LLM, que acompanha as despesas reais de poder computacional dos utilizadores, caiu quase 20% desde o pico de maio. Esta paragem abrupta do crescimento elevado emitiu um aviso crítico aos investidores: os fabricantes de grandes modelos podem estar a perder poder de fixação de preços perante clientes sensíveis aos custos, e também levou o mercado a duvidar do retorno final do investimento em despesas de capital de IA de centenas de milhares de milhões de dólares.

As divergências entre os campos de baixa e alta intensificaram-se. Os baixistas apontam que os dados da Allianz Research mostram que o fosso de crescimento entre o investimento em IA e as vendas atingiu 46%, um nível de desequilíbrio que já ultrapassou os 32% aquando do rebentamento da bolha das telecomunicações em 2001. Os altistas contra-argumentam que, embora o preço médio dos tokens tenha caído 90% desde 2023, as despesas totais ainda quase duplicaram, o que significa que a queda do índice é apenas uma digestão estrutural após a redução de preços para estimular o consumo, e que a taxa de retorno do investimento na fase de inferência é, a longo prazo, muito mais otimista do que na fase de treino.

O reforço da regulação política está a transformar-se em custos de conformidade ocultos para os utilizadores empresariais. Washington impôs uma revisão política mais forte sobre a distribuição de modelos de ponta e o acesso transfronteiriço (por exemplo, a revisão de lançamento da OpenAI, os controlos de exportação geopolíticos dos modelos da Anthropic), juntamente com os rigorosos requisitos de conformidade para modelos de topo ao abrigo da Lei de Inteligência Artificial da União Europeia, colocando um pesado fardo regulatório sobre as plataformas líderes. Para evitar riscos geopolíticos e de conformidade, os Diretores Financeiros (CFO) das empresas têm razões mais racionais para encaminhar ativamente as cargas de trabalho para modelos leves e médios, sem o peso da regulação.

No domínio dos chips de hardware, também se observam mudanças subtis. Embora as encomendas de GPUs topo de gama e de memória de alta largura de banda HBM estejam preenchidas até 2026, e um alívio substancial da oferta e procura só ocorra em 2028, o principal foco de aquisição do mercado já começou a deslocar-se dos chips de treino para hardware otimizado para inferência, e a estrutura de vencedores está a ser redefinida.