João Miguel Mesquita
A inteligência artificial generativa entrou nas empresas com a força das grandes mudanças tecnológicas, em primeiro lugar como promessa, depois como urgência e, agora, como linha de custo a escrutinar. O Índice de Gastos com Tokens LLM da Silicon Data, conhecido pela sigla SDLLMTK, encontra-se atualmente nos 1,62 dólares por milhão de tokens. O valor continua acima do registado no momento da criação do índice, em dezembro do ano passado, mas está 20% abaixo do pico atingido em maio.
O indicador acompanha diariamente o estado do mercado, agregando dados de vários fornecedores e calculando uma taxa média em dólares por milhão de tokens. Na prática, funciona como uma espécie de termómetro financeiro da utilização de modelos de linguagem de grande dimensão. Mede o custo associado aos tokens, as unidades em que estes sistemas dividem a informação para processar pedidos, interpretar contexto e gerar respostas.
A descida do índice é relevante, mas não tem uma explicação direta. O próprio modelo da Silicon Data pondera de forma diferente a utilização de modelos de fronteira e de modelos de peso aberto, o que torna difícil perceber se a queda resulta de uma redução de preços, de uma mudança na procura ou de uma alteração nos modelos escolhidos pelos utilizadores.
Uma das leituras possíveis é que as empresas estejam a pressionar os fornecedores de IA a rever preços. Depois de uma primeira fase dominada por testes, pilotos e adoção acelerada, muitos clientes começam a olhar para a IA com a mesma disciplina financeira aplicada a qualquer outra infraestrutura crítica. A pergunta deixa de ser apenas o que a tecnologia consegue fazer. Passa a ser quanto custa fazê-lo em escala.
Para os fornecedores, essa pressão pode ter consequências. Empresas de IA que pretendam demonstrar capacidade de crescimento, margem e previsibilidade financeira, em particular num cenário de eventual entrada em bolsa, dependem de uma narrativa robusta sobre procura e rentabilidade. Se o mercado começar a exigir preços mais baixos, a velocidade de adoção poderá continuar elevada, mas a economia do setor ficará mais exigente.
Há, contudo, outras hipóteses. O recuo também pode refletir uma fase de maior prudência entre clientes e utilizadores. Algumas organizações começam a identificar os limites da IA, os seus riscos operacionais e os custos indiretos que nem sempre aparecem nas primeiras apresentações comerciais. Ao mesmo tempo, cresce a reação pública ao impacto da tecnologia no emprego, à pressão sobre a criatividade humana e à construção de novos centros de dados necessários para suportar estes modelos.
A queda do custo médio por token pode, no entanto, não significar menos utilização de IA. Pode significar apenas que os utilizadores estão a deslocar-se para modelos menos dependentes de tokens ou para arquiteturas mais eficientes. Neste caso, o indicador não apontaria para um arrefecimento da procura, mas para uma maturação do mercado. Menos despesa unitária não equivale necessariamente a menor ambição tecnológica.
É aqui que o tema ganha importância para os decisores de tecnologia. A IA continua a ser vista como uma ferramenta capaz de aumentar produtividade e reduzir custos no longo prazo, mas essa promessa ainda tem de ser traduzida em resultados concretos. O retorno sobre o investimento continua a ser difícil de calcular, sobretudo quando os benefícios são distribuídos por ganhos de eficiência, automação parcial, apoio à decisão ou melhoria de processos.
A corrida à IA não acabou, mas está a entrar numa fase menos emocional e mais contabilística. O entusiasmo inicial deu lugar a uma pergunta mais incómoda: que valor real está a ser criado por cada euro investido? Esta questão é particularmente importante num mercado como o português, onde os orçamentos tecnológicos tendem a ser mais seletivos e onde a adoção empresarial depende muitas vezes de provas concretas de impacto.
O Índice de Gastos com Tokens LLM da Silicon Data é apenas um retrato momentâneo. Não demonstra, por si só, uma travagem da inteligência artificial. Mas pode ser um primeiro sinal de mudança no ritmo da conversa. A IA deixou de ser apenas uma promessa estratégica. Está a tornar-se uma decisão económica, com custos visíveis, métricas próprias e uma exigência crescente de retorno.
