Em 31 de outubro, a gestora de capital de risco a16z publicou no X um dado que parece contraditório: desde maio, o preço médio por token caiu 67%, enquanto o gasto com tokens subiu mais de 120%. Token é a unidade em que os modelos de IA cobram: um pedacinho de texto que o modelo lê ou escreve.
Na newsletter Charts of the Week, o analista Moses Sternstein mostra de onde vêm os números. Multiplicando o preço médio por token medido pela Ornn pelo volume de tokens da OpenRouter, a conta aproximada dá uma alta de cerca de 160% no gasto desde maio. Pelos dados da Ramp, a alta é de cerca de 122%.
Leia com cautela
A própria a16z pede cuidado. Esses índices vêm de amostras pequenas e enviesadas, que não refletem a demanda total: a maioria das grandes empresas não compartilha esses dados, e quem compartilha tende a ser justamente quem mais busca economizar. Os números são úteis para mostrar a direção, mas ninguém sabe ao certo o total gasto com tokens.
O paradoxo de Jevons
Mesmo com essa ressalva, a direção é a mesma em todas as fontes, e ela tem nome. O economista inglês William Stanley Jevons observou, na era do carvão, que máquinas mais eficientes não reduziam o consumo de carvão: aumentavam, porque o vapor ficava barato o bastante para novos usos. A newsletter descreve o mesmo mecanismo com a IA: o preço por token pode cair e o volume subir, de modo que o gasto total também sobe.
Quando algo fica barato, a gente não só economiza: passa a usar muito mais e inventa usos que antes não compensavam. Ninguém planejou de cima quais seriam esses usos. Foram empresas, programadores e usuários testando, errando e descobrindo, num mercado aberto à concorrência. É assim que a abundância costuma nascer.
O desafio, como sempre, é que o ganho chegue a todos. Escrevemos sobre isso em Microsoft e IA: quem fica com os ganhos? e no manifesto do movimento.
IA mais barata não encolhe o mercado: multiplica os usos. O mercado livre descobre; a sociedade precisa garantir que o ganho seja dividido.
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