Tokens de IA: a moeda-chave da nova economia digital

Tokens de IA: a nova moeda da economia da IA

Tokens são as unidades de cobrança dos modelos de IA, como ChatGPT e Claude. Cada pedido é decomposto em tokens, que representam quatro caracteres em média. Assim, os tokens passam a ser a moeda de uso, custo e faturamento da tecnologia.

O estudo aponta que os tokens começaram a se comportar como uma commodity. Há preço de mercado, oferta restrita e até contratos futuros em estudo, aproximando-se de uma lógica parecida com a do petróleo.

O que define um token como commodity

A condição de substituibilidade predomina: a qualidade da resposta e a velocidade importam mais que o hardware utilizado. A padronização da medida por milhão de tokens cria uma linguagem comum de cobrança. A escala do mercado de APIs de inferência também cresce rapidamente.

Paralelamente, o token tem dupla natureza: funciona como matéria-prima para as empresas de software e, ao mesmo tempo, é o serviço entregue ao usuário final. Com o avanço da IA para tarefas reais, a dimensão de insumo tende a ganhar destaque.

Parâmetros que aproximam a IA da eletricidade

A comparação com a eletricidade é a mais próxima, segundo o estudo. Tokens não são armazenáveis e dependem de infraestrutura de chips e energia, o que sustenta a ideia de uma commodity física por trás do consumo de processamento.

Dados de alto nível citados indicam que a métrica central de data centers é o token por watt. O modelo de negócio lembra a computação em nuvem vendida por hora, mas com maior padronização e granularidade.

Queda de preço e o efeito na contratação

O custo da inferência caiu expressivamente: de cerca de US$ 60 por milhão de tokens no início de 2023 para menos de US$ 1,5 no começo de 2025. Projeções indicam continuidade da deflação, com ganhos de eficiência e novas arquiteturas.

Grandes players sugerem reduções significativas de custo por token nos próximos anos. A Gartner prevê queda de mais de 90% no custo de processar uma tarefa em modelos gigantes até 2030, o que alimenta o conceito de deflação dos tokens.

O paradoxo: preços baixos, demanda crescente

Mesmo com o preço unitário em queda, o gasto total com IA tende a subir, pois o consumo de tokens cresce mais rápido que o preço cai. A IA automata, que executa tarefas em etapas, aumenta a necessidade de tokens por tarefa.

Estimativa de Goldman Sachs aponta crescimento do consumo global para 120 quatrilhões de tokens por mês entre 2026 e 2030. Casos como a cobrança por uso do Copilot geraram esgotamento de créditos em meses curtos.

O que falta para fechar o quadro

A armadilha da commoditização alerta que preço menor não implica IA mais barata. O custo de processamento necessário para tarefas complexas continua alto. A tendência é distribuir cargas entre modelos menores e reservar os de fronteira para demandas mais exigentes.

Especialistas recomendam uma gestão mais sofisticada de modelos, com orquestração de diferentes tipos de IA para reduzir custos enquanto mantêm desempenho. A expectativa é de que a expansão de aplicações mude a relação entre oferta e demanda.

Mercado futuro para tokens

Falta um mercado organizado para negociar tokens como uma commodity. O estudo propõe contratos futuros padronizados para proteção contra variações de preço, sugerindo que a oscilação de custos possa ser reduzida entre 62% e 78%.

A janela de lançamento estimada para esse mercado fica entre 2027 e 2028, alinhada ao aumento de aplicações de IA. Por ora, os tokens já apresentam preço, padronização e escala, porém sem bolsa de negociação formal.