O CEO da Palo Alto Networks, Nikesh Arora, disse à CNBC quinta-feira que os custos de tokens de IA devem cair até 90% para permitir adoção empresarial em larga escala. Arora chamou o ganho de eficiência de 54% da OpenAI para programação agnética de "um bom começo", mas disse que a eficiência de tokens precisa cair para aproximadamente 20% em 12 meses e 90% em 24 meses para ser viável para cargas de trabalho comerciais. O CEO alertou que os altos custos de tokens estão forçando as empresas a limitar o uso de IA em vez de expandi-lo, enquanto a IA de consumidor queima dinheiro em serviços quase gratuitos que financiam os pipelines de pós-treinamento dos laboratórios de fronteira.
Arora está entre um grupo crescente de executivos—incluindo o CEO da Palantir, Alex Karp—se opondo ao modelo de tokens. Ele enquadrou o problema como um impasse estrutural: os laboratórios precisam de capital enorme para treinar modelos maiores, contando com uso gratuito de consumidor para dados pós-treinamento, mas a pressão de recuperação de custos recai quase inteiramente em empresas pagando taxas de modelos de fronteira. Enquanto isso, alternativas de código aberto de laboratórios chineses agora detêm aproximadamente 30% do volume de tokens, com oito dos dez principais modelos vindo de provedores como DeepSeek e Moonshot AI—uma diferença de desempenho de apenas quatro meses em relação às ofertas proprietárias.
Para arquitetos: isso sinaliza uma reckoning nas unidades econômicas de produtos alimentados por IA. Cargas de trabalho ricas em tokens (sistemas agnéticos, automação de trabalho de conhecimento) tornam-se não-lucrativas ou exigem proteções customizadas proibitivas se os custos por token não caírem drasticamente. O cronograma de Arora implica que a pressão de preços se intensificará nos próximos trimestres, favorecendo camadas proprietárias de menor custo, mudança para código aberto ou modelos projetados para operar dentro de orçamentos de tokens restritos.