A adoção de ferramentas de IA pelas empresas desacelerou em agosto, de acordo com dados de gastos de 70.000 empresas coletados pela empresa de pagamentos Ramp. A última pesquisa mostra que 56% dos clientes da Ramp pagaram por produtos de IA em agosto, aumentando apenas 0,4% em relação ao mês anterior. Isso não é a primeira vez que as métricas da Ramp mostram uma desaceleração na adoção. No ano passado, o índice de IA da empresa mostrou pouco ou nenhum crescimento na adoção entre agosto e outubro, apenas para ter o crescimento retomado novamente no final do ano.

No entanto, o ritmo extremo da construção de IA significa que mesmo pequenas desacelerações podem ser causa de preocupação. O investimento em infraestrutura de IA por laboratórios de fronteira e hyperscalers se baseia na esperança de que haja muita receita lá para pagá-lo. Até agora, o uso cresceu acentuadamente, particularmente à medida que os engenheiros de software adotaram ferramentas de codificação agêntica — mas se essa adoção desacelera, a receita provavelmente desacelerará também.

Os números da Ramp podem superestimar a adoção geral, graças ao cliente tecnológico da empresa: uma pesquisa em andamento do Escritório do Censo dos EUA sobre a adoção de IA, atualizada em 23 de agosto, mostra que apenas 22% das empresas relatam usar IA. A pesquisa da Ramp não é necessariamente representativa do mercado, mas é um dos poucos conjuntos de dados de gastos diretos disponíveis e potencialmente um indicador líder. Para ter certeza, esses dados são de agosto, quando grande parte da indústria está de férias. Isso pode explicar a calmaria.

Mas há outros sinais de alerta para as empresas que dependem de gastos com tokens, de acordo com o economista da Ramp, Ara Kharazian. Primeiro, uma grande declínio nos gastos com IA por funcionário nas principais 1% das empresas que usam IA em sua amostra, caindo quase 10% para $7.205. Isso pode ser o fator de férias-tokens, mas também fala sobre a queda nos custos de tokens. À medida que a OpenAI e a Anthropic cortaram preços, os custos médios de tokens caíram para $0,68 por milhão de tokens, em oposição ao pico de 2026 de $1,15 por milhão de tokens em março.

Os dados sugerem que os laboratórios ainda não compensaram os cortes de preços com um volume crescente. E os mesmos incentivos têm muitos clientes escolhendo usar modelos mais antigos e mais baratos, como o ChatGPT 5.6-Terra da OpenAI e o Sonnet da Anthropic, em vez dos lançamentos de fronteira mais poderosos. Funcionários de laboratórios de fronteira disseram que grande parte do custo de treinamento é recuperado nas primeiras semanas de lançamento de um novo modelo, e uma adoção mais lenta poderia ameaçar essa dinâmica.

No entanto, apesar de toda a discussão sobre modelos de peso aberto ameaçando os laboratórios de fronteira, apenas 6,4% das empresas que gastam com IA usaram plataformas de serviço de modelo ou inferência em agosto; uma participação que está crescendo steady, mas não rápido o suficiente para impulsionar a dinâmica de adoção mais ampla de negócios. "Estamos mostrando que a competição entre a OpenAI e a Anthropic está tornando a IA mais acessível, e também está reduzindo o preço para as empresas — e não apenas reduzindo o preço, mas reduzindo os gastos nas principais 1% das empresas que anteriormente o mercado esperava impulsionar grande parte do crescimento para o futuro", disse Kharazian.

Esse ponto de dados — ousamos chamá-lo de uma oscilação? — pode ser um sinal ruim se você é um construtor de modelos ou um hyperscaler com alguns bilhões de chips encomendados. Mas, Kharazian observa, "depende de quem você é no mercado. Se sua empresa está usando IA, é ótimo".

This article was written with the assistance of AI.
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