A economia da Inteligência Artificial Generativa deve passar por uma transformação radical nesta década, segundo previsões da consultoria Gartner. Até 2030, o custo de execução de inferência em um grande modelo de linguagem (LLM) com 1 trilhão de parâmetros pode cair mais de 90% em comparação a 2025. Além disso, espera-se que esses LLMs sejam até 100 vezes mais eficientes em custo do que os primeiros modelos desenvolvidos em 2022. No entanto, essa perspectiva otimista precisa ser analisada com cautela e em seu contexto adequado.
A redução nos custos é um aspecto importante, mas o verdadeiro desafio é compreender que, embora o preço por token diminua, o consumo total de tokens aumentará de forma ainda mais significativa. Isso implica que empresas de tecnologia, provedores de IA e equipes de produto não podem se apoiar apenas na diminuição de custos para equilibrar a equação econômica da IA avançada, especialmente conforme sistemas agênticos e fluxos de raciocínio complexos se tornarão mais comuns na produção.
A Gartner identifica que a diminuição dos custos será impulsionada por várias melhorias, como avanços em semicondutores, maior eficiência na infraestrutura, inovação no design de modelos e uma presença crescente de dispositivos edge para casos de uso específicos. O mercado se dividirá em dois cenários: os modelos de ponta, baseados em chips avançados, e os que utilizam uma mistura representativa de semicondutores, onde os custos permanecerão mais altos devido à menor potência computacional.
Essa análise evidencia que o futuro da inferência dependerá tanto da redução de preços quanto da infraestrutura necessária para suportar esses novos modelos. Além disso, a eficiência não será a mesma para todos, gerando uma competição não apenas em termos de custo, mas também em termos de quem pode oferecer uma infraestrutura superior e uma melhor orquestração de processos.
Outro ponto relevante levantado pela Gartner é que os custos unitários mais baixos podem não ser repassados integralmente aos clientes. As chamadas inteligências de fronteira, que exigem mais processamento, demandarão entre cinco e trinta vezes mais tokens por tarefa do que chatbots comuns. Isso se deve à complexidade das operações realizadas pelos agentes, que envolvem desdobramentos de problemas e consultas a múltiplas fontes de informação.
A conclusão é que a IA mais simples tende a se tornar uma utilidade mais barata, enquanto a inferência avançada e custosa será reservada para cenários em que atividades complexas demandam um investimento elevado. O verdadeiro valor no futuro estará em quem souber orquestrar cargas de trabalho, utilizando uma variedade de modelos de maneira eficiente.
Portanto, a previsão da Gartner não é de uma IA simplesmente barata, mas de uma tecnologia mais eficiente que exigirá um uso intensivo e uma boa engenharia de sistemas. Para o setor tecnológico, a lição é clara: a próxima grande batalha não será apenas treinar o modelo mais poderoso, mas garantir a viabilidade econômica para seu uso massivo. Assim, quem souber administrar melhor essa nova dinâmica de custos e complexidade terá uma vantagem competitiva no mercado.
