Nesta onda de forte queda das ações de IA nos EUA, acho que o mercado está refazendo umas contas que não são nada animadoras.
Nos dados da Citadel Securities do fim de outubro, dois números lado a lado chamam bastante atenção.
Nos últimos seis meses, o preço que o mercado efetivamente pagou por Token caiu cerca de 50%, e o preço médio dos modelos de ponta caiu 62%. Ao mesmo tempo, o preço do aluguel de GPUs B200 subiu 27,5%.
O que se vende fica cada vez mais barato, enquanto o que é necessário para produzi-lo fica cada vez mais caro.
Segundo os cálculos da Citadel, mantendo-se todo o resto igual, as empresas de modelos teriam de aumentar a produção de Tokens por hora em 2,55 vezes para manter a margem bruta de antes.
Fiz a conta por conta própria:
1.275 ÷ 0,5 ≈ 2,55.
Bate certinho com os dois números anteriores.
É como o cenário que mais assusta um empresário do setor industrial: galpões e equipamentos ficam cada vez mais caros, enquanto o preço de venda despenca. E essas empresas americanas ainda estão tomando dinheiro emprestado para comprar GPUs, construir data centers e assinar contratos de energia de longo prazo.
E tem gente pressionando os preços ainda mais.
No OpenRouter, a participação dos Tokens de modelos chineses era de 6% a 13% em fevereiro deste ano; em setembro, chegou a 57% a 67%.
Eles não precisam vencer em todos os aspectos.
Em tarefas como atendimento ao cliente, tradução e geração de conteúdo, se o resultado for bom o suficiente e o preço for de 60% a 90% menor, as empresas têm motivos para mudar.
Ser o número um no ranking não resolve esse problema: o preço dos Tokens já caiu.
Antes, o mercado partia do princípio de que, quanto mais Tokens fossem usados, mais as empresas de modelos ganhariam. Por isso, aceitava avaliações muito altas para GPUs, serviços de nuvem e data centers.
Agora, o volume de chamadas continua crescendo, mas o dinheiro pago pelos usuários não acompanha esse crescimento.
A demanda por poder computacional talvez continue aumentando, e as placas da Nvidia talvez continuem vendendo bem. Mas vai ficar cada vez mais difícil fechar as contas das empresas de modelos fundamentais, das margens de lucro dos provedores de nuvem e das empresas que tomaram dinheiro emprestado para construir data centers.
Daqui para a frente, ao analisar empresas de IA, não quero olhar apenas para quantos Tokens elas processam; quero saber quantos dólares esses Tokens acabam gerando.
O volume cresce rápido, mas a receita não acompanha.
Em algum momento, alguém vai ter de pagar por esses data centers de centenas de bilhões de dólares.
Nos dados da Citadel Securities do fim de outubro, dois números lado a lado chamam bastante atenção.
Nos últimos seis meses, o preço que o mercado efetivamente pagou por Token caiu cerca de 50%, e o preço médio dos modelos de ponta caiu 62%. Ao mesmo tempo, o preço do aluguel de GPUs B200 subiu 27,5%.
O que se vende fica cada vez mais barato, enquanto o que é necessário para produzi-lo fica cada vez mais caro.
Segundo os cálculos da Citadel, mantendo-se todo o resto igual, as empresas de modelos teriam de aumentar a produção de Tokens por hora em 2,55 vezes para manter a margem bruta de antes.
Fiz a conta por conta própria:
1.275 ÷ 0,5 ≈ 2,55.
Bate certinho com os dois números anteriores.
É como o cenário que mais assusta um empresário do setor industrial: galpões e equipamentos ficam cada vez mais caros, enquanto o preço de venda despenca. E essas empresas americanas ainda estão tomando dinheiro emprestado para comprar GPUs, construir data centers e assinar contratos de energia de longo prazo.
E tem gente pressionando os preços ainda mais.
No OpenRouter, a participação dos Tokens de modelos chineses era de 6% a 13% em fevereiro deste ano; em setembro, chegou a 57% a 67%.
Eles não precisam vencer em todos os aspectos.
Em tarefas como atendimento ao cliente, tradução e geração de conteúdo, se o resultado for bom o suficiente e o preço for de 60% a 90% menor, as empresas têm motivos para mudar.
Ser o número um no ranking não resolve esse problema: o preço dos Tokens já caiu.
Antes, o mercado partia do princípio de que, quanto mais Tokens fossem usados, mais as empresas de modelos ganhariam. Por isso, aceitava avaliações muito altas para GPUs, serviços de nuvem e data centers.
Agora, o volume de chamadas continua crescendo, mas o dinheiro pago pelos usuários não acompanha esse crescimento.
A demanda por poder computacional talvez continue aumentando, e as placas da Nvidia talvez continuem vendendo bem. Mas vai ficar cada vez mais difícil fechar as contas das empresas de modelos fundamentais, das margens de lucro dos provedores de nuvem e das empresas que tomaram dinheiro emprestado para construir data centers.
Daqui para a frente, ao analisar empresas de IA, não quero olhar apenas para quantos Tokens elas processam; quero saber quantos dólares esses Tokens acabam gerando.
O volume cresce rápido, mas a receita não acompanha.
Em algum momento, alguém vai ter de pagar por esses data centers de centenas de bilhões de dólares.
