Gastos das empresas com IA desaceleram apesar da alta no uso de tokens

Estagnação nos gastos corporativos e expansão do uso

As empresas estão utilizando mais inteligência artificial do que em períodos anteriores, mas sem ampliar na mesma taxa o valor total pago pelo uso da tecnologia. Um novo relatório da empresa de gestão financeira Ramp aponta que o crescimento nos gastos corporativos com IA ficou praticamente estagnado no fim do verão do Hemisfério Norte, registrando alta de 1,5% na soma dos meses de agosto e setembro de 2026. Em julho, por comparação, os gastos haviam subido 42% em relação ao mês anterior.

O levantamento é divulgado no momento em que a Anthropic se prepara para sua oferta pública inicial (IPO). Segundo dados da plataforma analisados pelo economista-chefe da Ramp, Ara Kharazian, em declarações ao veículo TechCrunch, a desaceleração de receita afeta diretamente estimativas do mercado sobre o ritmo de expansão das desenvolvedoras. O economista destacou que quase a totalidade dos valores aplicados em IA provém de companhias de tecnologia de alto crescimento financiadas por capital de risco.

De acordo com Kharazian, o grupo do 1% das empresas que mais investem na tecnologia reduziu ligeiramente os aportes em agosto e setembro de 2026, ficando pouco abaixo da marca de US$ 10.000 mensais por funcionário registrada no pico do verão. Dados da Ramp mostram que a mediana das empresas gasta entre US$ 12 e US$ 15 por funcionário ao mês, enquanto a faixa dos 10% maiores consumidores destina entre US$ 600 e US$ 1.000 por funcionário mensalmente.

Disputa de preços entre fornecedores e eficiência do cliente

A análise divulgada indica que o freio nos valores desembolsados não decorre de menor demanda, uma vez que o volume total de tokens continuou em ascensão. O principal fator apontado é a concorrência direta entre as criadoras de modelos, que barateou o acesso aos sistemas.

Em setembro de 2026, a OpenAI cortou pela metade os preços de API para os modelos GPT-6 Sol e GPT-6 Luna. Em resposta, a Anthropic realizou reduções significativas nas tarifas do Fable 5.1 e do Opus 5.5 — medida que, segundo declaração da própria empresa em documento regulatório recente, reduziu seu crescimento de receita em cerca de US$ 600 milhões. Ambas as empresas também vêm concedendo descontos corporativos projetados para fidelizar clientes.

Conforme o relatório, a disputa também foi ampliada com a introdução de ofertas corporativas com modelos abertos ou de baixo custo por parte da Meta e da Nvidia, além do avanço de desenvolvedoras de modelos abertos dos Estados Unidos e da China. A Ramp citou ainda a adoção da ferramenta Jev, voltada ao direcionamento de demandas simples de sim ou não para saídas pré-determinadas ainda mais baratas.

A maior eficiência no consumo de recursos por parte dos clientes também pressiona os custos para baixo. O cofundador da Notion, Akshay Kothari, publicou dados internos no mesmo período demonstrando aumento no volume de tokens acompanhado de queda nos custos operacionais.

Repercussões sobre avaliações e agentes de IA

Embora os dados apontem uma aceleração temporária entre 23 de setembro e 23 de outubro de 2026 — período em que o gasto com tokens subiu 8,9% —, Kharazian afirmou que as pressões contrárias ao crescimento da receita permanecem fortes, conforme detalhado na reportagem do TechCrunch.

Segundo informações veiculadas na última sexta-feira pela Bloomberg, a avaliação potencial da Anthropic recuou de um valor estimado em até US$ 2 trilhões no início de outubro para uma faixa entre US$ 1,2 e US$ 1,3 trilhão, além da expectativa de recebimento de uma nota de crédito classificada como alta na categoria de títulos sem grau de investimento (junk). Da mesma forma, a OpenAI reduziu sua proposta de avaliação de US$ 1,4 trilhão para US$ 1,25 trilhão e cortou suas metas de captação de recursos mais recentes em cerca de US$ 10 bilhões.

Para buscar novas frentes de receita além dos agentes de programação, empresas como OpenAI, SpaceXAI e Meta, além de startups como a Instinct, lançaram assistentes pessoais. Contudo, a análise da Ramp aponta ceticismo sobre a capacidade de esses agentes pessoais gerarem o mesmo nível de produtividade econômica e sustentação de receita observado nas ferramentas de automação de código.