Na segunda-feira, o CEO da Decagon, Jesse Zhang, publicou uma nova teoria provocativa, publicada sob o título “Todo mundo está errado sobre a IA de código aberto nas empresas”. A publicação aborda uma das contradições mais interessantes da economia da IA ​​atual: implementações de IA mais maduras estão a mudar para modelos mais leves, diz ele, mesmo na sua própria empresa. Mas o consumo total de modelos caros e de última geração quase não mudou.

É uma nova maneira de pensar sobre a relação entre modelos de fronteira e de código aberto. Zhang diz que eles não são concorrentes e que o sucesso dos modelos de código aberto não ocorre às custas dos laboratórios de fronteira. Em vez disso, são duas fases do mesmo ciclo de vida, onde modelos de fronteira caros são usados ​​para provar casos de uso que podem ser repassados ​​para alternativas de código aberto mais baratas à medida que amadurecem.

À medida que casos de uso mais maduros mudam para modelos mais leves, novos casos de uso surgem o tempo todo – e o consumo total dos modelos de ponta quase não cai.

Zhang não fornece muitos dados para apoiar esse ponto, mas os dados não são difíceis de encontrar. O painel do gateway de IA da Vercel mostra que, na semana passada, DeepSeek assumiu a liderança em volumes de tokens, processando agora pouco mais de um terço dos tokens que passam pela infraestrutura da empresa. Z.ai – o laboratório por trás do popular modelo GLM-5.2 – saltou para um respeitável quarto lugar no mesmo período.

No entanto, se você rolar para baixo até o gasto total de tokens, verá que o Antrópico ainda é responsável por mais da metade do gasto total de IA na plataforma. Dado que grande parte da mudança recente vem do aumento dos preços da própria Antrópico, as ações caíram um pouco no mês passado, mas não significativamente.

O OpenRouter conta uma história semelhante e captura um segmento de mercado muito maior (mas um pouco menos empresarial). DeepSeek V4 Flash é o principal vencedor em termos de uso total, processando 5,3 trilhões de tokens semanalmente. O modelo de fronteira mais popular, o Opus 4.8, movimenta pouco mais de 2 trilhões. O OpenRouter não classifica os modelos por gasto total, mas registra o custo médio do token para o Opus 4.8 como cerca de 23 vezes maior do que o V4 Flash (US$ 1,37 por milhão de tokens, em comparação com apenas 6 centavos), o que significaria que o Opus provavelmente ainda capturou a maioria dos gastos.

Esses números nem sequer capturam o mais novo lançamento, o Nemotron da Nvidia, que está pronto para saltar à frente do grupo graças às fortes conexões da Nvidia e à extrema adaptabilidade do modelo.

Esses números não provam totalmente o ponto de vista de Zhang sobre os ciclos de vida da IA, mas mostram que laboratórios de fronteira como o Anthropic não estão sofrendo muito com a ascensão do código aberto – pelo menos não ainda. Uma explicação é que o mercado de tarefas endereçáveis ​​por IA está a crescer tão rapidamente que os modelos de topo são capazes de manter a sua posição simplesmente dominando as implementações iniciais. Como diz Zhang: “Os laboratórios de fronteira continuarão a ser donos das descobertas. O código aberto será cada vez mais dono da produção.” Outra explicação poderia ser que, mesmo que os clientes mudem para código aberto, muitos casos de uso são tão difíceis que não podem ser completamente substituídos por alternativas mais baratas.

De qualquer forma, esta economia de modelos de dois níveis pode tornar-se uma característica relativamente estável da economia da IA.

Ainda em setembro passado, escrevi sobre a possibilidade de os laboratórios de fundação acabarem vendendo grãos de café para a Starbucks – isto é, servindo como insumos de commodities enquanto a camada de aplicação colhia os benefícios. Algumas partes desta previsão tornaram-se realidade: os jogos verticais de IA mudaram para modelos mais leves e a economia das startups “GPT wrapper” permaneceu praticamente estável.

Mas também vemos que, token por token, os fornecedores fronteiriços conseguiram manter a parte mais cobiçada do mercado – o preço premium do token. E isso não parece destinado a mudar no futuro próximo.