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Economia e Mercadossegunda-feira, 29 de junho de 2026

Google limita acesso da Meta ao Gemini e expõe crise de capacidade computacional

O racionamento de tokens atinge as maiores empresas de tecnologia, forçando uma reavaliação dos gastos com IA e sinalizando o fim da era do 'tokenmaxxing'.

O Google impôs restrições ao uso dos seus modelos Gemini pela Meta, depois de a empresa ter excedido a capacidade contratada, num episódio que revela a dimensão da escassez global de poder computacional. A Meta, que não dispõe de infraestrutura própria de nuvem, foi alertada em março e orientada a otimizar o consumo de tokens, as unidades de processamento dos modelos de IA. O Google Cloud registou receitas de 20 mil milhões de dólares no primeiro trimestre, mas o CEO Sundar Pichai afirmou que os constrangimentos de capacidade impediram um crescimento maior e quase duplicaram a carteira de encomendas da unidade.

A pressão sobre a infraestrutura pôs fim à prática do “tokenmaxxing”, em que empresas incentivavam o uso máximo de tokens como indicador de produtividade. A Uber consumiu o orçamento anual de IA em quatro meses, e a Amazon e a Meta eliminaram os rankings internos de consumo. Na Austrália, um terço das organizações excedeu o orçamento de IA no último ano fiscal e 32% suspenderam ou cancelaram implantações por custos injustificáveis. Os preços de aluguer das GPUs Nvidia H100 subiram cerca de 30% desde novembro, e fabricantes de memória como SK Hynix e Samsung venderam a maior parte da sua oferta de chips de alta largura de banda.

Do lado dos investidores, analistas em Londres descrevem o ciclo da IA como uma sequência de “bolhas rolantes”, que migrarão dos grandes modelos de linguagem para aplicações e facilitadores. O Banco de Pagamentos Internacionais alerta para características clássicas de bolha, com veículos extrapatrimoniais complexos. Na Índia, o setor tecnológico acumula uma queda superior a 30% este ano devido ao receio de disrupção pela IA, mas a expectativa é que a demonstração de ganhos de receita com a tecnologia possa reverter o sentimento. A China, por sua vez, avança na comoditização da pilha de IA, com sistemas como Z.ai e Tulongfeng a igualarem as capacidades de cibersegurança do modelo norte-americano Mythos, reduzindo a vantagem tecnológica dos EUA para 10 a 15% e pressionando os preços dos chips.

A indústria começa a migrar de modelos fundacionais massivos para Small Language Models especializados, alojados localmente e com custos muito inferiores. A empresa australiana Firmus assinou um acordo com a Nvidia para construir capacidade de centros de dados na Indonésia, com previsão de receitas de 25 a 30 mil milhões de dólares nos primeiros seis anos. O próximo marco a observar será a temporada de resultados das grandes tecnológicas, quando o mercado avaliará se as receitas geradas pela IA começam a justificar os investimentos maciços em infraestrutura.

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Google limita acesso da Meta ao Gemini e expõe crise de capacidade computacional

O racionamento de tokens atinge as maiores empresas de tecnologia, forçando uma reavaliação dos gastos com IA e sinalizando o fim da era do 'tokenmaxxing'.

O Google impôs restrições ao uso dos seus modelos Gemini pela Meta, depois de a empresa ter excedido a capacidade contratada, num episódio que revela a dimensão da escassez global de poder computacional. A Meta, que não dispõe de infraestrutura própria de nuvem, foi alertada em março e orientada a otimizar o consumo de tokens, as unidades de processamento dos modelos de IA. O Google Cloud registou receitas de 20 mil milhões de dólares no primeiro trimestre, mas o CEO Sundar Pichai afirmou que os constrangimentos de capacidade impediram um crescimento maior e quase duplicaram a carteira de encomendas da unidade.

A pressão sobre a infraestrutura pôs fim à prática do “tokenmaxxing”, em que empresas incentivavam o uso máximo de tokens como indicador de produtividade. A Uber consumiu o orçamento anual de IA em quatro meses, e a Amazon e a Meta eliminaram os rankings internos de consumo. Na Austrália, um terço das organizações excedeu o orçamento de IA no último ano fiscal e 32% suspenderam ou cancelaram implantações por custos injustificáveis. Os preços de aluguer das GPUs Nvidia H100 subiram cerca de 30% desde novembro, e fabricantes de memória como SK Hynix e Samsung venderam a maior parte da sua oferta de chips de alta largura de banda.

Do lado dos investidores, analistas em Londres descrevem o ciclo da IA como uma sequência de “bolhas rolantes”, que migrarão dos grandes modelos de linguagem para aplicações e facilitadores. O Banco de Pagamentos Internacionais alerta para características clássicas de bolha, com veículos extrapatrimoniais complexos. Na Índia, o setor tecnológico acumula uma queda superior a 30% este ano devido ao receio de disrupção pela IA, mas a expectativa é que a demonstração de ganhos de receita com a tecnologia possa reverter o sentimento. A China, por sua vez, avança na comoditização da pilha de IA, com sistemas como Z.ai e Tulongfeng a igualarem as capacidades de cibersegurança do modelo norte-americano Mythos, reduzindo a vantagem tecnológica dos EUA para 10 a 15% e pressionando os preços dos chips.

A indústria começa a migrar de modelos fundacionais massivos para Small Language Models especializados, alojados localmente e com custos muito inferiores. A empresa australiana Firmus assinou um acordo com a Nvidia para construir capacidade de centros de dados na Indonésia, com previsão de receitas de 25 a 30 mil milhões de dólares nos primeiros seis anos. O próximo marco a observar será a temporada de resultados das grandes tecnológicas, quando o mercado avaliará se as receitas geradas pela IA começam a justificar os investimentos maciços em infraestrutura.

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