Ramp: crescimento do gasto com IA estagna perto do IPO da Anthropic

Novos dados da empresa de gestão de despesas Ramp mostram que o gasto com IA cresceu muito pouco durante o verão do hemisfério norte, mesmo com as empresas usando a tecnologia mais do que nunca — um sinal, disse à TechCrunch o economista-chefe da Ramp, Ara Kharazian, de que a concorrência de preços e clientes mais criteriosos podem estar limitando a receita da OpenAI e da Anthropic. O gasto com tokens subiu apenas 1,5% entre agosto e setembro, segundo a Ramp, depois de ter crescido 42% só em julho; outubro trouxe uma recuperação parcial, com o gasto subindo 8,9% no mês até 23 de outubro.

A desaceleração está concentrada no topo. Kharazian disse que o 1% de empresas mais intensivas em IA chegou a cerca de US$ 10.000 por funcionário ao mês no pico do verão, e depois caiu para um pouco abaixo desse nível em agosto e setembro — o suficiente, por si só, para estagnar o crescimento total da receita mesmo com os volumes de uso em alta. As empresas medianas gastam apenas entre US$ 12 e US$ 15 por funcionário ao mês; as do top 10% gastam entre US$ 600 e US$ 1.000. Kharazian disse que não está claro que muitos casos de uso de IA chegarão a justificar a marca de US$ 10.000 por funcionário atingida pelo 1% do topo — um consultório médico ou uma concessionária de carros não tem motivo óbvio para gastar tanto.

Kharazian apontou o mercado competitivo, e não uma demanda fraca, como o motor disso: em setembro, a OpenAI respondeu cortando pela metade seus próprios preços de API para o GPT-6 Sol e o GPT-6 Luna, e a Anthropic seguiu com cortes importantes nos preços do Fable 5.1 e do Opus 5.5 que, segundo ela mesma disse em um registro recente, reduziram seu próprio crescimento de receita em cerca de US$ 600 milhões. Descontos corporativos pensados para reter clientes estão, na prática, corroendo as próprias metas de receita dessas empresas — uma dinâmica que, segundo Kharazian, não se repete como em mercados subsidiados do passado, como o de transporte por aplicativo, porque a IA enfrenta concorrência muito maior, incluindo modelos baratos ou abertos da Meta, da Nvidia e de laboratórios chineses, além de ferramentas de decisão simples como a Jev, que substituem modelos mais caros em tarefas básicas do tipo sim/não. O cofundador da Notion, Akshay Kothari, resumiu a mesma dinâmica recentemente: “tokens go brr. Costs go ahhh” (os tokens disparam, os custos despencam).

O momento é incômodo para os dois laboratórios líderes. A Bloomberg informou na sexta-feira que a avaliação potencial da Anthropic caiu para entre US$ 1,2 e US$ 1,3 trilhão, de uma estimativa de US$ 2 trilhões no início de outubro, enquanto a empresa também teria, segundo informações, uma classificação de crédito elevada do tipo “lixo” (junk); já a OpenAI reduziu sua própria avaliação proposta para US$ 1,25 trilhão, de US$ 1,4 trilhão, e cortou em cerca de US$ 10 bilhões sua última meta de captação. Kharazian disse que um possível ponto positivo — novos casos de uso como agentes de IA pessoais — ainda não está comprovado, já que esses agentes são menos produtivos economicamente do que as ferramentas de programação.

Por que importa

Se o gasto com IA só crescer no ritmo em que as empresas ficam mais eficientes ao usá-la, a narrativa de hipercrescimento que sustenta as avaliações bilionárias da OpenAI e da Anthropic fica mais difícil de manter.