Da euforia à fatura
Depois de dois anos tratando o uso intensivo de inteligência artificial como sinônimo de modernização, empresas ao redor do mundo começaram a olhar com mais cuidado para a conta que chega no fim do mês. O consumo de "tokens" — a unidade de processamento com que os grandes modelos de linguagem são vendidos — passou de detalhe técnico a linha de despesa capaz de pressionar margens inteiras. Um levantamento do The New York Times descreve esse movimento como uma sequência de dois impulsos opostos dentro das mesmas companhias: primeiro o incentivo generalizado para usar o máximo possível de IA, depois a corrida para conter gastos que escaparam do controle.
Diante da dificuldade de comparar ferramentas, medir produtividade e prever custos, formou-se um novo campo de estudo dedicado a entender como esse recurso é produzido, precificado e convertido em resultado de negócio. O termo que vem se popularizando para descrevê-lo é "tokenomics" — uma tentativa de dar a gastos com IA o mesmo rigor contábil que outras utilities, como energia ou telecomunicações, já possuem.
Um combustível sem preço fixo
A tentação de comparar tokens a um insumo como o petróleo é grande: assim como o barril bruto é refinado em gasolina, diesel e propano, o poder computacional bruto — eletricidade e semicondutores — é processado por modelos de IA e vendido em unidades de texto. A diferença é que não existe bolsa de commodities para tokens, não há consenso sobre quanta energia cada um consome, e o preço muda conforme o provedor, o modelo e até o momento do dia.
Um fator que tem ajudado a conter parte da explosão de custos é o uso crescente de "tokens de cache": trechos que o modelo já processou uma vez e pode reaproveitar por uma fração do preço original, especialmente à medida que agentes de IA passam a delegar mais tarefas repetitivas entre si. Um estudo recente de economistas mostrou que esse mecanismo vem reduzindo o gasto agregado, mesmo com o consumo total de tokens em alta.
Essa falta de padronização motivou a Linux Foundation — a mesma organização que ajudou a criar parâmetros para comparar provedores de nuvem — a lançar, em junho de 2026, a Tokenomics Foundation, iniciativa que reúne grandes compradores corporativos de IA, provedores de modelos e fornecedores de infraestrutura para definir métricas comuns de custo e eficiência. A entidade nasce em parceria com a FinOps Foundation e já conta com apoio declarado de empresas como IBM, Microsoft, Google Cloud, Oracle, SAP e Accenture.
O Brasil entra na conta
Enquanto o debate sobre como medir o retorno da IA amadurece lá fora, o mercado brasileiro segue em ritmo de expansão. A IDC projeta que o país deve movimentar cerca de US$ 4,2 bilhões em inteligência artificial somente em 2026 — o equivalente a 41,7% de todo o mercado latino-americano da tecnologia. Uma pesquisa encomendada pela IBM indica que cerca de 78% das empresas brasileiras planejam ampliar seus investimentos em IA, movimento que caminha ao lado do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, com previsão de aportes públicos de R$ 23 bilhões até 2028.
Levantamento da Deloitte sobre o estado da IA nas empresas mostra que 42% das organizações brasileiras já usam inteligência artificial para promover mudanças estruturais em seus modelos de negócio — proporção superior à média global, de 34%. O dado sugere que, ao menos em intenção, parte do mercado nacional está tratando a IA menos como experimento pontual e mais como parte da engrenagem operacional, com assinaturas de plataformas de IA generativa passando a ocupar linha própria no orçamento corporativo.
Contraponto: o abismo entre adoção e retorno
O entusiasmo com o crescimento do mercado brasileiro convive com um dado global difícil de ignorar: um estudo do MIT, conduzido pelo coletivo de pesquisa NANDA, concluiu que cerca de 95% das iniciativas corporativas de IA generativa ainda não geram retorno financeiro mensurável, apesar de investimentos estimados entre US$ 30 bilhões e US$ 40 bilhões só nesse segmento. Segundo os autores, o problema não estaria na qualidade dos modelos, mas na forma como as empresas os implementam — priorizando áreas visíveis, como vendas e marketing, em detrimento de processos de retaguarda com maior potencial de eficiência.
Isso não significa que os investimentos brasileiros sejam infundados, mas reforça por que ferramentas de acompanhamento de custo por resultado — e não apenas por volume de uso — vêm ganhando espaço entre times financeiros que aprovam esses orçamentos.
Quanto disso vira despesa permanente
A pergunta que mais interessa a departamentos financeiros é se o gasto com tokens deve ser tratado como parte do orçamento de tecnologia ou, cada vez mais, como parte do orçamento de mão de obra. Analistas da consultoria Bain & Company já cogitam um cenário de médio prazo em que tokens chegam a representar um quarto de todo o gasto operacional de uma empresa — o que ajudaria a explicar por que grandes provedores de nuvem e infraestrutura seguem revisando para cima suas previsões de investimento, hoje somando mais de US$ 730 bilhões anuais entre as quatro maiores companhias de tecnologia dos Estados Unidos.
Para o mercado brasileiro, ainda em fase de aceleração dos investimentos, esse é o horizonte que se desenha: à medida que o uso de agentes de IA se expande além dos projetos-piloto, a métrica que hoje mede volume de tokens consumidos tende a se tornar tão relevante quanto qualquer outro indicador financeiro tradicional — com a diferença de que, por enquanto, poucas empresas sabem exatamente como lê-la.