No início deste ano, o CEO da OpenAI, Sam Altman, declarou: “Vemos um futuro onde a inteligência é um serviço público, como eletricidade ou água, e as pessoas a compram de nós através de um medidor”.
Muitas outras empresas de IA parecem apostar num futuro semelhante. Se essa visão realmente se concretizar, então os “tokens de IA” podem sair do mundo dos nerds tecnologia e economia conversas e se tornar uma parte muito mais familiar de nossas vidas. O número de tokens de IA que as empresas e os consumidores utilizam pode até tornar-se uma das medidas definidoras de uma nova era industrial – o equivalente da IA ao quilowatt-hora de eletricidade: a forma padrão como medimos e pagamos pela utilização da IA.
Pense nos tokens como um medidor funcionando em segundo plano sempre que você usa IA. Cada vez que um modelo de IA lê seu prompt, escreve uma resposta ou executa uma tarefa, esse trabalho é medido em tokens. Eles são os pequenos pedaços de texto e outros dados que os modelos de IA leem e geram. Em geral, quanto mais trabalho um modelo realiza, mais tokens ele normalmente processa.
Embora as empresas de IA ainda tendam a oferecer assinaturas fixas aos consumidores médios, elas cobram cada vez mais das empresas e dos desenvolvedores com base no número de tokens que usam. Ao mesmo tempo, as empresas, especialmente no setor tecnológico, têm utilizado cada vez mais a IA no seu trabalho. À medida que o uso de IA aumentou, muitas empresas descobriram o quão caros os preços baseados em tokens podem se tornar.
Depois de um período em que os trabalhadores de tecnologia estavam engajados em uma espécie de IA vale-tudo – que alguns apelidaram de “tokenmaxx“- empresas como Uber e Amazônia têm colocado barreiras de proteção em torno do uso de IA e reduzido suas crescentes contas de tokens (que um escritor inteligente em A Informação recentemente apelidado de “minimização de token“).
Mas os tokens não são apenas a forma como as empresas de IA medem o uso e cobram muitos de seus clientes empresariais. Eles também deixam para trás uma espécie de rastro digital de papel que um número crescente de economistas e outros pesquisadores estão usando para rastrear o uso de IA e estudar seu impacto econômico.
Em um novo documento de trabalhoNicola Borri, Aleh Tsyvinski e Yukun Liu fazem basicamente isso. Usando dados do 380 trilhão Tokens de IA, esses economistas tentam entender como o crescimento do uso de IA está remodelando os mercados financeiros. Eles fazem uma pergunta simples: à medida que o consumo geral de IA muda ao longo do tempo, os preços das ações de quais empresas tendem a subir com ele – e quais tendem a cair?
Para ser claro, os economistas não estão rastreando quantos tokens de IA as empresas individuais estão usando – o que, sejamos honestos, seria muito mais legal. Em vez disso, eles estão observando a maré crescente do uso geral da IA e perguntando quais ações sobem e descem com ela.
Parte de sua análise é a teoria financeira clássica. A ideia é que os preços das ações tendem a refletir as expectativas dos investidores sobre o futuro, para que possam oferecer uma janela para as empresas que Wall Street vê como mais afetadas positiva ou negativamente pela ascensão da IA.
É claro que os investidores podem estar extraordinariamente errados. Olá, a longa história de bolhas financeiras. Dito isto, se quiser saber o que os mercados esperam que a IA faça à economia, os preços das ações são um local atraente para olhar.
Não é de surpreender que os economistas descubram que, à medida que a utilização da IA cresceu, os mercados financeiros trataram algumas empresas de forma muito diferente de outras. As empresas vistas como as maiores beneficiárias da IA obtiveram retornos de ações mais elevados – um padrão que os pesquisadores chamam de “prêmio de IA”. O mais interessante é que eles descobrem que não são apenas as ações de tecnologia que parecem ganhar esse prêmio. As suas descobertas sugerem que os investidores esperam que a IA beneficie uma vasta gama de empresas e indústrias em toda a economia.
“A história da IA não é mais apenas uma história do Vale do Silício”, diz Tsyvinski sobre as descobertas do artigo. “Os mercados financeiros já veem a Main Street sendo impactada.”
O que há de mais emocionante neste estudo é provavelmente menos as suas descobertas e mais o facto de oferecer um vislumbre de possibilidades de investigação futura. Em vez de confiar em pesquisas, previsões de lucros ou anúncios de empresas, os economistas poderão estudar a disseminação da IA seguindo a trilha digital criada pelos tokens de IA. Os tokens de IA podem tornar-se uma nova e poderosa fonte de dados, permitindo aos investigadores acompanhar a utilização da IA quase em tempo real e estudar os seus efeitos económicos, com um tipo de precisão que não foi possível em revoluções tecnológicas passadas.
Uma maneira interessante de medir a economia da IA
A análise de Borri, Tsyvinski e Liu depende de uma fonte de dados relativamente nova: OpenRouter.
OpenRouter é uma espécie de balcão único para modelos de IA. Em vez de contratar separadamente OpenAI, Anthropic, Google e dezenas de outras empresas de IA, os desenvolvedores podem acessar centenas de modelos por meio de uma única interface. À medida que as empresas e os trabalhadores se tornaram mais conscientes das suas contas crescentes de tokens de IA, recorreram a plataformas como o OpenRouter para comparar preços, mudar para modelos mais baratos para tarefas menos complexas e gerir os seus gastos com tokens. No processo, o OpenRouter acumulou dados valiosos sobre o uso de tokens de IA (e esses dados são anonimizados para proteger as identidades dos usuários).
Os economistas analisam o uso de 380 trilhões de tokens de IA entre janeiro de 2024 e abril de 2026. Isso representa cerca de 2% do uso global mensal de IA. Eles então combinam o crescimento semanal em tokens, gastos e usuários ativos em uma ampla medida de consumo de IA, que eles chamam de “Fator de IA”. Em seguida, estimam quais os retornos das ações das empresas que se movem mais fortemente com as alterações nesse fator.
Os economistas concluem que as empresas cujos preços das ações foram mais sensíveis aos aumentos no consumo global de IA obtiveram posteriormente retornos significativamente mais elevados. As empresas que Wall Street parece ver como as maiores beneficiárias da IA superaram aquelas consideradas as menos prováveis beneficiárias em cerca de 0,64 pontos percentuais por semana – o “Prémio de IA” descrito no documento.
É claro que os mercados nem sempre estão certos. Estes movimentos de ações relacionados com a IA podem refletir a sabedoria das multidões — ou simplesmente de um rebanho de investidores entusiasmados que esperam lucrar com uma revolução tecnológica que, em última análise, desilude. Em outras palavras, considere essas descobertas com cautela.
Provavelmente a mais interessante das suas descobertas é que o prémio da IA pode ser encontrado muito além do mundo da tecnologia. Os mercados parecem acreditar que as empresas de setores que vão desde companhias aéreas e empresas de cruzeiros a serviços públicos, fabricantes industriais, retalhistas, bancos e até empresas de gestão de resíduos poderiam todos beneficiar à medida que a IA remodela a economia. Eles também concluem que este “prémio de IA” é mais forte para empresas nos Estados Unidos e na Europa, e é muito mais fraco na China e noutros mercados emergentes. Talvez de forma relacionada, eles descobrem que as ações são as mais sensíveis ao aumento do uso dos modelos de IA “de fronteira” mais avançados tecnologicamente.
Os economistas até fornecem no seu artigo uma lista de empresas do S&P 500 com elevados prémios de IA. Os cinco primeiros são: AppLovin, Carvana, Lumentum, Expand Energy e Baker Hughes.
Eles também identificam empresas que Wall Street parece ver como as maiores perdedoras da IA. Os cinco últimos são: Moderna, Estée Lauder Companies, ON Semiconductor, Skyworks Solutions e Aptiv.
Há uma série de advertências em sua análise. Primeiro, este é um documento de trabalho que ainda precisa ser revisado por pares. Em segundo lugar, os dados de token do OpenRouter provavelmente fornecem uma imagem distorcida do uso da IA. As pessoas que usam o OpenRouter provavelmente são usuários sofisticados e pesados de IA que estão tentando economizar dinheiro enquanto compram entre modelos concorrentes para obter o melhor retorno possível. Seus dados não representam o tipo de consumidor médio, que pode ter uma assinatura mensal do ChatGPT ou Claude ou Gemini e continuar usando-os.
Talvez o mais importante seja que, mesmo que os investigadores tenham identificado corretamente as empresas que os investidores esperam beneficiar da IA, isso não significa que essas expectativas se revelarão corretas. E se os mercados forem razoavelmente eficientes, muito desse optimismo poderá já estar reflectido nos actuais preços das acções. Portanto, comprar as ações que identificam como potenciais vencedoras relacionadas com a IA e vender aquelas que poderiam ser perdedoras relacionadas com a IA não é de forma alguma uma boa estratégia financeira. Este não é um conselho financeiro!
Ainda assim, a maior contribuição do jornal pode não ser o que diz sobre o mercado de ações atual. Pode ser que aponte para uma nova forma de os economistas medirem a propagação da IA na economia. Damos as boas-vindas a esta era de maximização da medição da IA. Ainda existem muitas grandes questões económicas sobre a IA e dados melhores raramente são um mau ponto de partida.
