O lançamento quase simultâneo de novos modelos pelas três maiores empresas de inteligência artificial — OpenAI, Meta e SpaceXAI — na última semana sinalizou uma viragem na competição: a prioridade deixou de ser apenas a capacidade de raciocínio e passou a ser a eficiência de custos. O GPT-5.6, o Grok 4.5 e o Muse Spark 1.1 foram apresentados com a promessa de realizar mais trabalho com menos tokens, a unidade de processamento que determina o preço final para os clientes empresariais. A mudança reflete uma pressão crescente do mercado corporativo, que após meses de incentivo ao uso intensivo de IA — prática apelidada de “tokenmaxxing” — começou a impor limites ao receber faturas milionárias.

O mecanismo é simples: à medida que os diretores financeiros escrutinam o retorno dos investimentos em IA, os laboratórios precisam demonstrar que a tecnologia não é apenas poderosa, mas também acessível. A Meta, sustentada por receitas publicitárias, adotou uma postura abertamente agressiva, com Mark Zuckerberg a afirmar que os preços dos concorrentes são “exorbitantes” e que há espaço para oferecer capacidade de ponta a custos mais baixos. A OpenAI, embora com menor margem de manobra, introduziu ferramentas de análise de gastos e controlos de despesa para os clientes empresariais. Esta dinâmica está a redefinir o mercado: modelos de custo elevado, como os da Anthropic, enfrentam pressão adicional, enquanto alternativas mais baratas, incluindo as da chinesa DeepSeek, ganham tração.

O impacto estende-se para além da economia das APIs. A busca pela eficiência reacendeu o debate sobre a “destilação” — a prática de usar os resultados de um modelo para treinar outro, que as gigantes da IA agora condenam como parasitária, embora elas próprias tenham construído os seus modelos raspando a web sem autorização. Ao mesmo tempo, cresce a preocupação com a fadiga dos programadores, que relatam exaustão ao interagir com assistentes de código cada vez mais produtivos, e com a privacidade dos dados, como ilustra a utilização de fotos e áudios de utilizadores pela Google para treinar os seus sistemas. Em Abidjan, a Conferência Económica Africana debateu a transformação digital da administração pública e o combate à corrupção, sublinhando que a governação dos dados e da IA é um desafio partilhado por governos e empresas.

O próximo marco a observar será a resposta dos reguladores e do mercado à pressão sobre os preços. A Meta prometeu uma estratégia de preços “agressiva”, enquanto a OpenAI continua a ajustar os seus modelos de negócio. A forma como as empresas equilibrarem a necessidade de rentabilizar investimentos de centenas de mil milhões de dólares com a exigência de acessibilidade definirá a próxima fase da adoção empresarial da IA — e, com ela, o ritmo da transformação digital em economias emergentes, incluindo as de língua portuguesa.