Dados da Ramp mostram estagnação nos gastos com IA bem quando a Anthropic se aproxima de seu IPO

As empresas estão usando mais IA do que nunca, mas não estão gastando mais com isso.

Um novo relatório da Ramp mostra que os gastos com IA estagnaram no final do verão no hemisfério norte, mesmo com o aumento no volume de tokens, um sinal de que a concorrência de preços e clientes mais experientes podem estar limitando a receita da OpenAI e da Anthropic. De acordo com os dados da Ramp, os gastos com tokens cresceram apenas 1,5% entre agosto e setembro. Para comparar, em julho, eles cresceram 42% em relação ao mês anterior.

Enquanto a Anthropic se prepara para sua oferta pública inicial (IPO), os dados sugerem que os investidores podem estar errados ao assumir que as empresas de IA continuarão crescendo a uma velocidade vertiginosa.

“Quase a totalidade dos gastos com IA vem de empresas de tecnologia de alto crescimento apoiadas por venture capital”, disse o economista-chefe da Ramp, Ara Kharazian, ao TechCrunch. “Isso é aceitável desde que os gastos com IA continuem a subir, mas se começarem a desacelerar devido a algo no mercado ou a algum outro fator, todas começarão a desacelerar simultaneamente, e isso pode levar a outros efeitos em cascata.”

Kharazian afirmou que já está vendo evidências de que o 1% principal das empresas — as mais “viciadas em IA” — desaceleraram ligeiramente seus gastos em agosto e setembro, ficando logo abaixo dos US$ 10.000 por funcionário que atingiam em seus picos de verão. Uma desaceleração nesse grupo é “suficiente para desacelerar a receita por completo, apesar do fato de estarmos vendo volumes crescentes”, disse ele. 

Os dados da Ramp mostram crescimento nos gastos entre as empresas medianas e os 10% principais, mas não é suficiente para compensar a diferença. As empresas medianas gastam de US$ 12 a US$ 15 por funcionário por mês, e os 10% principais gastam de US$ 600 a US$ 1.000. 

“Se você olhar para os casos de uso de hoje, não é necessariamente claro que eles chegarão à marca de US$ 10.000 por funcionário por mês em que o 1% está”, disse Khazarian. Embora haja muita demanda por agentes de programação de IA em indústrias como software e finanças, “não é necessariamente verdade que um consultório médico ou uma concessionária de carros precisará gastar tanto com IA”.

“A era do hipercrecimento pode ter acabado, e agora sabemos que talvez não haja tanto suco para espremer do 1% principal”, continuou ele.

Os dados de outubro registraram uma reaccelerada, com os gastos com tokens subindo 8,9% de 23 de setembro a 23 de outubro, mas Khazarian disse que os ventos contrários ao crescimento dos gastos são fortes.

Khazarian (que publicou uma série de blogs chamada “Trincas na Tese de IA”) afirmou que a desaceleração não se deve a um problema de demanda. Novamente, os volumes de IA estão em alta. Em vez disso, ele aponta para a natureza competitiva do mercado. 

“As reduções de preços da OpenAI e da Anthropic apenas… tornaram mais barato usar IA”, disse ele. Em setembro, a OpenAI cortou os preços de API pela metade para o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna. Respondendo à guerra de preços, a Anthropic também fez reduções significativas nos preços do Fable 5.1 e do Opus 5.5 — uma decisão que a empresa afirmou em um registro recente ter reduzido o crescimento da receita em cerca de US$ 600 milhões. Ambas as empresas também têm oferecido descontos corporativos destinados a travar os gastos, mas na realidade estão afetando suas metas de receita.

Khazarian disse que essa dinâmica significa que o mercado se tornou fortemente um mercado de comprador. 

Subsidiar o uso de tecnologia cara para fidelizar clientes sempre fez parte do manual de atuação das Big Techs. Basta lembrar como costumava ser barato fazer uma corrida de Uber ou Lyft e, agora que há poucos outros players de transporte por aplicativo, o custo de ir de A a B aumentou significativamente. Khazarian diz que essas dinâmicas não funcionam no mundo da IA porque há concorrência demais. 

“A Meta e a Nvidia também estão introduzindo ofertas corporativas com modelos bastante baratos ou de código aberto”, disse Khazarian. Ele também apontou para a variedade de outras empresas de modelos abertos da China e dos Estados Unidos, bem como para uma nova empresa chamada Jev — uma ferramenta leve para escolher entre algumas saídas predeterminadas — que está cada vez mais entre as de melhor desempenho na Ramp. 

“Para muitos casos de uso de IA, você só precisa de um Sim/Não simples”, disse Khazarian. “Então você pega seus modelos que já são baratos, os transfere para o Jev, e agora suas coisas que já eram baratas ficam ainda mais baratas.”

A capacidade de concluir cargas de trabalho a um custo muito menor é outro fator que impulsiona a desaceleração dos gastos. Isso se deve em parte aos descontos das empresas de IA, mas também porque as empresas estão simplesmente aprendendo a ser mais econômicas.

“À medida que você avança no uso de IA, você fica melhor em descobrir como controlá-la”, disse Khazarian. “É mais provável que você use padrões que evitem o uso de modelos muito caros para tarefas de longa duração. É mais provável que você impõe alguns orçamentos aos funcionários. É mais provável que você transfira parte dos gastos de modelos padrão e leves para modelos leves ainda mais baratos por meio de roteadores.”

O cofundador do Notion, Akshay Kothari, publicou recentemente dados internos que correspondiam aos insights da Ramp. Como ele resumiu sucintamente: “tokens vão brr. Custos vão aahh.”

“Muitas das suposições que tínhamos sobre a trajetória dos gastos com IA estão começando a ruir”, disse Khazarian. “Você pode usar mais IA, mas usá-la por menos. Isso é ótimo para os clientes… mas não é necessariamente ótimo para as empresas de modelos. E isso traz novas perguntas sobre suas trajetórias de receita.”

A Bloomberg relatou na sexta-feira que a avaliação potencial da Anthropic caiu dos US$ 2 trilhões estimados no início de outubro para apenas US$ 1,2 a US$ 1,3 trilhão. A empresa também deve receber uma classificação alta de “junk” (lixo) de agências de crédito, segundo relatos. A OpenAI também reduziu sua avaliação proposta de US$ 1,4 trilhão para US$ 1,25 trilhão e cortou suas metas mais recentes de captação de recursos em cerca de US$ 10 bilhões. 

Khazarian diz que o conjunto de dados da Ramp provavelmente informa muitas das preocupações dos investidores. Há, no entanto, um ponto positivo potencial para as trajetórias de gastos, embora seja especulativo. 

Grande parte da tese para o crescimento acelerado dos gastos é que a IA indubitavelmente introduzirá novos casos de uso que acelerarão as coisas. A programação de IA emergiu há apenas um ano e meio como o produto comercialmente mais viável que levou a Anthropic e a OpenAI a se tornarem empresas de um trilhão de dólares. A esperança entre os investidores é que haja outra revolução que impulse ainda mais gastos. 

Alguns acham que os agentes pessoais serão os próximos agentes de programação. OpenAI, SpaceXAI e Meta lançaram seus próprios agentes pessoais, ao lado de startups como Instinct. No entanto, Khazarian é cético de que agentes pessoais, que “não são tão produtivos economicamente quanto a programação”, fornecerão o impulso que a indústria precisa para um crescimento ininterrupto.

“A projeção é de que novos produtos sejam introduzidos e impulsionem ainda mais o crescimento”, disse Khazarian. “Mas com base no que podemos observar hoje, nos produtos disponíveis e no que é comercialmente avançado, os gastos com IA começaram a desacelerar.”