O Índice de Gastos com Tokens LLM (Silicon Data) caiu quase 20% desde o pico de maio de 2026, após quase dobrar desde o final de 2025, sugerindo desaceleração no crescimento da demanda [6][7]. O preço por token despencou cerca de 90% desde 2023, segundo o economista Torsten Slok (Apollo Global Management), comprimin...

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A seguir, uma análise verificada de cada um dos principais sinais que estão moldando o atual momento da indústria de inteligência artificial, com base nas fontes fornecidas.
O Índice de Gastos com Tokens LLM (Silicon Data) — que monitora os gastos com o uso de tokens em modelos de linguagem de grande porte — caiu quase 20% após atingir o pico em maio, depois de quase dobrar desde o final de 2025 . Este índice é usado como um sinal de mercado para saber se a demanda por IA está acompanhando o ritmo dos investimentos em infraestrutura
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O que explica a queda? O declínio ocorre mesmo com os preços dos tokens caindo drasticamente desde 2023. Torsten Slok, da Apollo Global Management, é citado dizendo que o preço por token caiu cerca de 90% nesse período . A reversão após maio sugere que o crescimento dos gastos com tokens está desacelerando ou atingindo um platô — os usuários podem não estar aumentando o uso o suficiente para compensar a compressão de preços
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O padrão é claro: os preços unitários despencam, os gastos agregados com tokens ainda podem subir, mas a taxa de crescimento desses gastos agora parece estar desacelerando após o pico de maio .
Os números exatos do 'gap' de receita não são suportados por todas as fontes, mas a afirmação central é corroborada: os gastos com infraestrutura de IA estão acelerando para níveis recordes, enquanto a base de receita ainda está sob pressão para justificar essa construção .
Isso é um sinal concreto de que a Meta pode ter mais capacidade de IA do que precisa internamente e está buscando maneiras de monetizar essa capacidade externamente .
As fontes disponíveis corroboram a preocupação central com a precificação: os preços dos tokens caíram cerca de 90% desde 2023, enquanto o índice de gastos com tokens enfraqueceu após o pico de maio . A Bain reforça o ponto de vista do custo para o cliente: os custos com tokens para empresas que usam IA são atualmente de apenas 1–2% dos custos com funcionários, com alguns cenários imaginando que isso pode subir para 20–30%
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Isso significa que os provedores de IA precisam de um uso muito maior, de um poder de precificação mais forte, ou de ambos, para converter o investimento maciço em infraestrutura em um crescimento de receita durável .
As fontes fornecidas não verificam diretamente a alegação de uma venda maciça específica de ações de semicondutores e memória. No entanto, a narrativa mais ampla que justificaria tal movimento é apoiada:
A implicação para as ações de semicondutores é, portanto, uma inferência: se os investidores concluírem que a infraestrutura de IA foi excessivamente construída ou que o poder de precificação dos tokens está se deteriorando, eles podem reavaliar as empresas fornecedoras de chips e memória ligadas a essa construção.
O mecanismo central é este: as empresas de IA gastaram enormes somas em infraestrutura assumindo que o uso e a receita escalariam rápido o suficiente para justificar a construção. Em vez disso, a concorrência e os ganhos de eficiência empurraram os preços dos tokens para baixo em cerca de 90%, o índice de gastos com tokens caiu do pico de maio, e a Meta está explorando maneiras de vender capacidade de computação de IA externamente . O mercado está, portanto, reavaliando se os gastos com infraestrutura de IA podem ser convertidos em receita durável e de alta margem
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O Índice de Gastos com Tokens LLM (Silicon Data) caiu quase 20% desde o pico de maio de 2026, após quase dobrar desde o final de 2025, sugerindo desaceleração no crescimento da demanda [6][7].
O Índice de Gastos com Tokens LLM (Silicon Data) caiu quase 20% desde o pico de maio de 2026, após quase dobrar desde o final de 2025, sugerindo desaceleração no crescimento da demanda [6][7]. O preço por token despencou cerca de 90% desde 2023, segundo o economista Torsten Slok (Apollo Global Management), comprimindo a receita por unidade [7].
Os planos de capex em IA das big techs devem ultrapassar US$ 600 bilhões em 2026, criando um abismo cada vez maior em relação à receita gerada pela IA, hoje estimada entre US$ 50 e US$ 150 bilhões anuais [5][17].