A economia difícil da IA de consumo

Os lançamentos desta semana — o assistente pessoal de IA da Meta, o Muse (com seu mascote de pelúcia, Jolly), o Dots da OpenAI (lançado ontem) e o assistente agêntico Instinct, avaliado em US$ 10 bilhões — reacenderam a ideia de que a IA de consumo pode voltar a ser um negócio de sucesso. Ferramentas agênticas já lidam com tarefas do dia a dia, como reservar viagens ou cancelar assinaturas, com confiabilidade suficiente para que, aos olhos de alguns investidores, pareça uma repetição do momento do lançamento do ChatGPT em 2022.

Mas os laboratórios de ponta ficaram cautelosos com a IA de consumo por outro motivo: a economia. Mesmo produtos de IA extremamente populares estão esbarrando em um teto do quanto os consumidores estão dispostos a pagar, e modelos melhores não tornaram claramente o negócio de consumo mais lucrativo — o que empurrou boa parte do setor para uma abordagem voltada primeiro a empresas.

O relatório semestral State of Markets da Andreessen Horowitz, citando um relatório de pesquisa da PNC deste verão (do hemisfério norte), mostra o quão linear tem sido essa curva de adoção: em maio, apenas 2,2% dos consumidores pagavam por serviços de IA, com um gasto médio de US$ 31 por mês. A empresa classificou isso como “ainda muito cedo quando se trata de adoção e uso maduros de IA”, mas o salto entre o GPT-5.2 e o Astra — um avanço enorme na capacidade dos modelos — quase não aparece na curva de crescimento.

A matemática por consumidor também não ajuda muito. Usando os 325 milhões de assinantes da Netflix como referência de um serviço maduro e com mercado saturado, US$ 34 por cliente gerariam apenas cerca de US$ 11 bilhões por ano — menos de um terço dos custos operacionais da OpenAI. Outras pesquisas contam uma história parecida: o Bank of America constatou que cerca de 3% dos consumidores dos EUA pagaram por IA em março, um aumento de 40% em relação ao ano anterior, enquanto uma pesquisa da Menlo em setembro constatou que um quarto dos adultos usa IA diariamente, e metade deles paga pelo serviço.

O problema de fundo não é a receita, mas o custo: a IA é muito mais cara de operar do que tecnologias de consumo anteriores, como redes sociais ou computação em nuvem, então mesmo centenas de milhões de usuários pagantes não garantiriam lucratividade. A OpenAI se adaptou apostando no setor corporativo, com reservas empresariais que, segundo relatos, dobraram desde julho, e até o Dots, voltado ao consumidor, mira em parte engenheiros de software e criativos de agências. O Muse se beneficia do negócio de publicidade personalizada da Meta como um colchão financeiro, e a Meta já está explorando seu próprio ângulo corporativo; já o Instinct planeja ficar com uma comissão sobre as compras feitas através do agente.

Por que importa

Essa economia de fundo impõe um teto rígido a quão grande um produto de IA de consumo pode ficar sem uma fonte de receita corporativa para sustentá-lo — uma lição que os grandes laboratórios já assimilaram, e que qualquer novo entrante terá de enfrentar mais cedo ou mais tarde.