Custo de tokens pressiona orçamento de empresas que usam IA em escala

Empresas como Microsoft e Uber já revisam políticas internas relacionadas a plataformas de inteligência artificial após perceberem um aumento expressivo nos gastos com processamento. O principal motivo está diretamente ligado aos chamados “tokens”, unidade que mede o volume de texto e dados processados pelos modelos de IA.

A situação revela um cenário que contrasta com a promessa inicial de redução de custos e aumento de eficiência. Embora a IA realmente consiga automatizar tarefas e ampliar a produtividade, seu uso intensivo pode gerar despesas bilionárias, especialmente em áreas técnicas como engenharia, programação e análise de dados.

O fenômeno ligado ao alto consumo de tokens já começou a impactar decisões estratégicas dentro das maiores empresas do setor e pode influenciar também o futuro da adoção corporativa da IA no Brasil.

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O que são tokens na inteligência artificial

No universo da inteligência artificial generativa, os tokens são pequenas unidades de texto processadas pelos modelos. Esses tokens podem representar palavras completas, partes de palavras, números, pontuações ou símbolos.

Quando um usuário envia uma pergunta para uma IA e recebe uma resposta, todo esse conteúdo é convertido em tokens. Quanto maior a conversa, o arquivo enviado ou a complexidade da tarefa, maior será o consumo de tokens.

Um simples comando pode parecer barato individualmente, mas o custo cresce rapidamente em ambientes corporativos onde milhares de funcionários utilizam IA simultaneamente durante todo o dia, elevando significativamente os gastos com tokens.

Por que os tokens se tornaram tão importantes

O custo da IA moderna está diretamente ligado à quantidade de tokens processados. Plataformas corporativas normalmente cobram pelo volume utilizado, tanto na entrada quanto na saída das informações.

Em áreas técnicas, o consumo tende a disparar porque os sistemas precisam analisar:

Grandes bases de código

Ferramentas de programação assistida por IA precisam ler arquivos extensos, interpretar estruturas complexas e sugerir alterações em tempo real.

Históricos longos de conversas

Em projetos corporativos, os chats costumam manter contexto acumulado durante semanas ou meses, aumentando drasticamente o volume processado.

Documentações e logs

Equipes de engenharia frequentemente utilizam IA para interpretar logs de erro, documentações internas e relatórios técnicos.

Processos automatizados

Agentes autônomos de IA realizam múltiplas etapas consecutivas, consumindo ainda mais processamento.

Na prática, empresas passaram a descobrir que a eficiência da IA vem acompanhada de uma conta operacional muito maior do que o esperado inicialmente.

Microsoft começou a limitar ferramentas externas de IA

A Microsoft chamou atenção recentemente ao iniciar o cancelamento de licenças do Claude Code, ferramenta da Anthropic utilizada por equipes internas.

Segundo informações divulgadas pela imprensa internacional, a empresa decidiu direcionar os funcionários para o GitHub Copilot CLI, solução integrada ao próprio ecossistema da companhia.

O movimento evidencia uma preocupação crescente com controle de custos. Mesmo após incentivar internamente o uso da ferramenta externa durante meses, a empresa passou a priorizar soluções próprias, que podem oferecer maior previsibilidade financeira.

A decisão também mostra como o mercado de IA corporativa está entrando em uma fase mais pragmática. Se antes o foco era experimentar rapidamente novas soluções, agora as empresas começam a analisar sustentabilidade financeira e retorno sobre investimento.

Uber gastou orçamento anual de IA em apenas quatro meses

Na Uber, o problema apareceu de forma ainda mais explícita.

O CTO Praveen Neppalli Naga afirmou que o orçamento previsto para ferramentas de IA em 2026 foi consumido em apenas quatro meses. O caso virou exemplo do crescimento acelerado das despesas relacionadas à inteligência artificial dentro das empresas.

O mais curioso é que muitas companhias estimularam fortemente o uso dessas ferramentas entre funcionários. Algumas criaram rankings internos para medir quais equipes utilizavam mais IA no dia a dia.

Isso acabou gerando um comportamento conhecido como “tokenmaxxing”.

O que é tokenmaxxing

O termo “tokenmaxxing” começou a circular dentro do setor de tecnologia para descrever funcionários que automatizam o máximo possível de tarefas apenas para aumentar indicadores de uso de IA.

Na Amazon, relatos apontam que equipes passaram a usar IA até em processos simples para atingir metas internas relacionadas à adoção da tecnologia.

Esse movimento cria um efeito colateral importante:

Quanto mais a empresa incentiva o uso indiscriminado da IA, maior se torna a conta final de processamento.

Em muitos casos, a utilização excessiva não significa necessariamente mais produtividade real. Algumas organizações já começam a perceber que precisam equilibrar inovação com eficiência financeira.

O impacto financeiro da IA corporativa

O alto custo operacional da inteligência artificial acontece porque os modelos modernos exigem infraestrutura extremamente poderosa.

Empresas como NVIDIA lucram justamente fornecendo chips especializados capazes de sustentar esse processamento massivo.

Os principais fatores que elevam os custos incluem:

Infraestrutura computacional

Modelos avançados precisam de GPUs altamente potentes funcionando continuamente em data centers.

Treinamento e inferência

Além de treinar modelos, as empresas gastam fortunas apenas para manter os sistemas respondendo aos usuários diariamente.

Escala de utilização

Milhões de interações simultâneas aumentam exponencialmente a demanda computacional.

Modelos mais sofisticados

Quanto maior o modelo e mais complexa a tarefa, maior o consumo de energia e processamento.

Esse cenário ajuda a explicar por que algumas empresas começam a revisar estratégias de implementação da IA.

Agentes de IA devem elevar ainda mais os gastos

A próxima onda tecnológica tende a ampliar o problema dos custos.

Os chamados agentes de IA são sistemas capazes de executar tarefas completas de forma autônoma, sem depender de comandos constantes do usuário.

Diferentemente de um chatbot tradicional, esses agentes:

• pesquisam informações;
• consultam bancos de dados;
• analisam resultados;
• tomam decisões intermediárias;
• executam múltiplas etapas automaticamente.

Cada uma dessas ações consome tokens adicionais.

Isso significa que a evolução da IA corporativa poderá multiplicar o volume de processamento nos próximos anos.

Segundo projeções citadas pelo site Livemint, o consumo global pode atingir 120 quatrilhões de tokens por mês até 2030.

O custo da IA pode cair nos próximos anos

Apesar do aumento no consumo, especialistas acreditam que os custos unitários devem cair gradualmente.

A consultoria Gartner projeta redução significativa no preço de processamento de modelos avançados ao longo desta década.

O movimento deve ocorrer por diferentes fatores:

Evolução dos chips

Novos semicondutores prometem mais desempenho com menor consumo energético.

Modelos mais eficientes

Empresas trabalham em arquiteturas menores e mais otimizadas.

Maior concorrência

O aumento de fornecedores reduz preços no mercado corporativo.

Expansão da infraestrutura

A construção de novos data centers tende a ampliar a oferta de processamento.

Mesmo assim, especialistas alertam que o crescimento explosivo da demanda pode continuar pressionando os custos totais das empresas.

Como as empresas podem reduzir gastos com IA

Diante desse cenário, muitas organizações já começam a adotar estratégias para controlar despesas sem abandonar a inteligência artificial.

Uso de modelos menores

Nem toda tarefa exige modelos gigantes. Ferramentas compactas podem resolver demandas simples com custo reduzido.

Limitação de contexto

Reduzir históricos excessivamente longos ajuda a diminuir o consumo de tokens.

Controle de uso interno

Empresas começam a monitorar quais áreas realmente geram ganho de produtividade com IA.

Infraestrutura própria

Grandes companhias investem em soluções internas para evitar dependência total de fornecedores externos.

Automação seletiva

Nem todos os processos precisam ser automatizados. A tendência é focar nas áreas com maior retorno financeiro.

O que isso significa para o mercado brasileiro

No Brasil, a discussão ainda está em estágio inicial, mas deve ganhar força rapidamente.

Empresas brasileiras vêm acelerando investimentos em inteligência artificial, principalmente em setores como:

• bancos;
• varejo;
• telecomunicações;
• atendimento ao cliente;
• marketing;
• desenvolvimento de software.

O problema é que muitas organizações ainda subestimam os custos recorrentes associados à IA generativa.

Enquanto pequenas empresas costumam utilizar planos limitados, grandes corporações podem enfrentar despesas milionárias conforme ampliam a adoção da tecnologia.

Além disso, o cenário brasileiro inclui desafios adicionais:

Câmbio elevado

Grande parte das ferramentas é cobrada em dólar.

Infraestrutura limitada

O Brasil ainda depende fortemente de data centers internacionais.

Escassez de profissionais especializados

Poucas empresas possuem equipes preparadas para otimizar uso e reduzir desperdícios.

IA continuará crescendo apesar dos custos

Mesmo com o aumento das despesas, dificilmente as empresas abandonarão a inteligência artificial.

A tendência do mercado é semelhante ao que ocorreu com a computação em nuvem: inicialmente os custos assustam, mas a tecnologia se torna indispensável para competitividade.

A grande mudança agora é que executivos começam a perceber que IA não significa economia automática.

Em muitos casos, a tecnologia aumenta produtividade, mas também cria novos custos operacionais permanentes.

O desafio das empresas nos próximos anos será encontrar equilíbrio entre inovação, eficiência e sustentabilidade financeira.

Nesse contexto, controlar o consumo de tokens deve se tornar tão importante quanto monitorar gastos com servidores, nuvem ou softwares corporativos tradicionais.

Conclusão

A inteligência artificial segue transformando o ambiente corporativo e ampliando a produtividade em diversos setores. No entanto, o crescimento acelerado do uso dessas ferramentas também revelou um desafio importante: o alto custo operacional ligado ao consumo de tokens e ao processamento de dados.

Casos envolvendo empresas como Microsoft, Uber e Amazon mostram que o mercado começa a entrar em uma fase mais estratégica, na qual o controle de tokens e a eficiência financeira serão tão importantes quanto a inovação. Nos próximos anos, a tendência é que as empresas busquem formas mais inteligentes de utilizar IA, equilibrando automação, produtividade e custos relacionados ao consumo de tokens.