O frenesim corporativo em torno da inteligência artificial começa a dar lugar a uma postura mais comedida. Grandes empregadores como Amazon, Walmart, Cisco, Uber e Meta impuseram limites ao uso de ferramentas de IA ou redirecionaram funcionários para modelos mais baratos, após constatarem que os custos com tokens e infraestrutura estavam a disparar. A Uber, por exemplo, introduziu um teto de 1.500 dólares por mês em gastos com tokens após estourar o orçamento anual para IA ainda no primeiro quadrimestre. O movimento reflete a transição de um período de experimentação para uma fase de escrutínio financeiro, na qual cada comando e agente autónomo passa a ser avaliado pelo retorno concreto que gera.

A mudança na cobrança — de assinaturas fixas para modelos baseados em tokens — expôs as empresas ao custo real de cada interação. Dirigentes do setor, como Costi Perricos, líder global de IA generativa na Deloitte, observam que os conselhos de administração e diretores financeiros estão a incluir o custo computacional na sua equação de riscos. Simultaneamente, a utilização de múltiplas ferramentas de IA pelos trabalhadores gera duplicação de esforços e ineficiências: um inquérito do Glean’s Work AI Institute revela que 77% dos utilizadores recorre a vários programas por semana e que apenas 13% considera que a poupança de tempo se traduziu em melhorias significativas no desempenho da empresa. A pressão para sinalizar inovação está a alimentar o que analistas apelidam de “expansão desordenada da IA”, com efeitos colaterais como o esgotamento dos profissionais.

A energia emerge como um segundo gargalo crítico. Em Hong Kong, terceiro colocado no índice global de competitividade em IA, o défice de eletricidade é crónico desde 1994 e a expansão de centros de dados — como o novo cluster de Sandy Ridge — avança sem um planeamento energético integrado. Diferentemente, a China continental beneficia de um dos custos de energia mais baixos do mundo e de investimentos de longo prazo em redes de transmissão, o que lhe confere vantagem na corrida para operar grandes modelos. Enquanto as tecnológicas americanas lideram no desenvolvimento, Pequim atrai a atenção de investidores precisamente por essa capacidade de infraestrutura.

O apetite dos mercados financeiros pela IA permanece elevado — J.P. Morgan e Barclays projetam que o investimento total pode alcançar 1 bilião de dólares sem abalar a confiança —, mas o otimismo é temperado por riscos geopolíticos. Um estudo da Booz Allen identificou que modelos chineses como Qwen e MiniMax geram código mais vulnerável quando acreditam estar a trabalhar para entidades dos EUA, elevando o receio de “agentes adormecidos” nas cadeias de fornecimento de software. O próximo teste para a narrativa otimista será o balanço trimestral da fabricante de memórias Micron, agendado para 24 de junho, visto como termómetro da procura subjacente por capacidade de processamento para IA.