E parte relevante desse controle não está dentro da empresa, mas nos fornecedores de modelos e infraestrutura

Lucas Mendes | Foto Divulgação

Não é um cenário distante. É uma possibilidade real, e cada fornecedor de IA tem o seu próprio ritmo para isso acontecer. Não se trata de alarmismo. Trata-se de economia.
Se a sua empresa já utiliza IA em produtos ou serviços com preço fixo, existe um risco relevante na sua estrutura de margem, e ele pode ainda não estar visível nos seus números.

Mas o ponto de atenção vai além dos produtos vendidos ao mercado. O impacto também pode atingir a própria operação interna das empresas, à medida que a IA passa a ser incorporada em larga escala em áreas como atendimento, marketing, desenvolvimento, análise de dados, jurídico, RH e suporte à decisão.

O ponto não está apenas na tecnologia em si, mas na lógica econômica da cadeia. Hoje, parte relevante desse mercado ainda opera com custos parcialmente subsidiados. E esse subsídio não permanece no topo, ele escorre para dentro do seu negócio.
Os números ajudam a entender:

• A OpenAI gastou aproximadamente o dobro do que faturou no primeiro semestre de 2025: cerca de US$ 4,3 bilhões em receita contra prejuízos próximos de US$ 10 bilhões no período.
• A Anthropic operou com margem bruta de cerca de −94% em 2024, e mesmo com a melhora projetada para 40% em 2025, ainda está distante da meta de 77% prevista para 2028.
• O GitHub Copilot, segundo dados reportados pelo Wall Street Journal, chegou a registrar perdas entre US$ 20 e US$ 80 por usuário em planos de cerca de US$ 10 — e, justamente por isso, a Microsoft anunciou que migrará todos os planos do Copilot para cobrança baseada em uso a partir de junho de 2026, encerrando anos de assinatura por valor fixo.

Em termos simples: em vários casos, atender o cliente custa mais do que o valor cobrado por ele. E o mercado já está começando a corrigir essa distorção, repassando o custo real para quem consome.

Mas existe um ponto ainda mais relevante: esse movimento não é linear. Dependendo da disputa estratégica entre os grandes players, o impacto pode ser temporariamente positivo.

Recentemente, a Anthropic fechou parceria com a SpaceX para utilizar a capacidade do Colossus 1, um data center com mais de 220 mil GPUs, ampliando significativamente os limites de uso do Claude. O movimento surpreendeu o mercado porque a SpaceX havia se fundido com a xAI, responsável pelo Grok, concorrente direto do Claude, formando a SpaceXAI.

Na prática, isso demonstra que a dinâmica atual da IA ainda está fortemente influenciada por estratégia de capital, disputa por mercado e capacidade computacional. Em determinados momentos, essa competição pode até ampliar limites de uso ou reduzir custos temporariamente para acelerar adoção. Mas justamente aí reside o risco.

Quando a lógica econômica depende mais da estratégia financeira das gigantes do que do equilíbrio operacional do mercado, a previsibilidade desaparece. E isso afeta não apenas empresas que vendem IA, mas também organizações que começam a estruturar sua operação inteira sobre ela.

Uma empresa pode, por exemplo:

• substituir processos internos por IA
• reduzir equipes acreditando em ganho permanente de eficiência
• expandir uso corporativo em larga escala
• incorporar IA em praticamente todas as áreas

E, posteriormente, descobrir que o custo operacional daquela dependência cresceu de forma relevante, exatamente como está acontecendo agora com os usuários do GitHub Copilot, que terão sua estrutura de cobrança alterada de forma estrutural. O problema deixa então de ser tecnológico. Passa a ser estrutural.
Porque, diferente do software tradicional, onde o custo marginal tende a cair com escala, na IA o consumo cresce junto com o uso.

Mais dependência pode significar mais custo.
Mais adoção pode significar mais exposição.
E parte relevante desse controle não está dentro da empresa, mas nos fornecedores de modelos e infraestrutura. Em outras palavras, muitos negócios podem estar construindo eficiência operacional sobre uma base econômica ainda não estabilizada.

A reflexão necessária é simples:
Se houver uma mudança relevante no custo, nos limites de uso ou na política comercial dos grandes fornecedores de IA, sua empresa continua sustentável? Sua margem permanece saudável? Sua operação continua eficiente?

Se essas respostas não são claras, o risco já existe, apenas ainda não apareceu de forma explícita.
Grandes empresas conseguem atravessar períodos prolongados de prejuízo para ganhar escala e ajustar o modelo depois. Elas têm capital para isso.

Mas essa não é a realidade da maioria das empresas. Negócios bem geridos vivem sob disciplina constante de custo, margem e resultado. Por isso, a questão central não é apenas o que os grandes players conseguem fazer. É o quanto sua empresa está preparada caso eles mudem as regras do jogo.

Lucas Mendes é fundador da XINU Tech, empresa dedicada ao desenvolvimento de software e plataformas SaaS com uso de Inteligência Artificial. Atua há mais de 18 anos entre tecnologia e negócios, estruturando arquitetura de sistemas e visão de negócio para o desenvolvimento de ideias inovadoras.