Se a IA (inteligência artificial)custa tão pouco a quem a usa, por que custa centenas de bilhões de dólares para existir? A resposta começa numa planilha que o usuário raramente vê. Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta projetam investir entre US$ 720 bilhões e US$ 745 bilhões em 2026, segundo as orientações divulgadas nos resultados do segundo trimestre, contra cerca de US$ 410 bilhões em 2025. A maior parte financia data centers, chips e energia. A assinatura mensal de US 20 cobre uma fração mínima dessa conta.
Quem vende a infraestrutura exibe os números mais confortáveis. A Nvidia faturou US$ 96,2 bilhões no trimestre encerrado em julho, mais que o dobro do ano anterior, com margem bruta de 75%. Todo dólar de capex de uma big tech vira receita de outra empresa, e a fabricante de chips fica com a fatia mais gorda.
Do lado de quem opera os modelos, o quadro pede cautela. OpenAI e Anthropic, as principais desenvolvedoras de modelos de fronteira, registram receita anualizada de dezenas de bilhões de dólares cada, e ambas fecharam 2025 no prejuízo. As duas assumiram compromissos de computação de centenas de bilhões; no caso da OpenAI, relatos apontam mais de US$ 1 trilhão. Ambas também se preparam para abrir capital, e a Anthropic tornou público seu prospecto nesta semana. Em comum, apostam que a receita de amanhã pagará os contratos assinados hoje.
Quem paga pela IA, então? Em 2026, sobretudo os investidores. Os acionistas das big techs aceitam menos caixa livre; a Alphabet chegou a emitir títulos de 100 anos para financiar a expansão. Fundos e bancos sustentam laboratórios que ainda perdem dinheiro. O preço baixo ao usuário funciona como subsídio de capital, lógica parecida com a que plataformas como a Uber usaram na década passada, agora em escala de infraestrutura nacional.
Esse subsídio tem prazo, e as consequências já aparecem. A primeira chega ao hardware: a Microsoft atribuiu US$ 25 bilhões de seu orçamento de 2026 ao encarecimento de memórias, e a própria Nvidia reconhece que preços altos de memória seguraram a demanda por PCs. O consumidor paga pelo computador mais caro antes de pagar pelo chatbot. A segunda chega à energia: a rede elétrica virou gargalo e quem consegue eletricidade firme dita o ritmo da expansão. A terceira chega às empresas clientes, alvo final da cobrança.
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Com os agentes, o modelo de cobrança migra da assinatura fixa para o consumo: cada tarefa autônoma gasta tokens, e cada token entra na fatura. Diretorias que aprovaram pilotos por entusiasmo precisarão demonstrar custo por processo, horas liberadas e erros evitados. Sem essa medição, o agente vira apenas mais uma linha na conta de nuvem.
E o Brasil? O país tenta converter energia limpa em vantagem competitiva. O presidente sancionou em 15 de setembro o Redata, lei que suspende por até cinco anos tributos sobre equipamentos de data centers, com renúncia estimada em R$ 7,25 bilhões em três anos e exigência de energia renovável como contrapartida. A capacidade instalada deve passar de 826 MW para 1.746 MW até o fim do ano, segundo o GRI Institute. O contribuinte brasileiro entra, portanto, na lista de pagadores. O investimento se justifica se o país reter empregos qualificados, controle sobre dados e capacidade local de processamento. Sem isso, financiamos o galpão e importamos a inteligência.
A resposta à pergunta do título muda a cada ano. Hoje, a IA é paga pelos investidores. Amanhã pagarão as empresas capazes de provar retorno e os países capazes de negociar contrapartidas. Quem adota IA sem conhecer sua estrutura de custos aposta que o subsídio dure para sempre. A história dos ciclos de infraestrutura, das ferrovias à fibra óptica, mostra que o capital sobra no início e cobra no fim. A tecnologia pode entregar tudo o que promete e ainda assim deixar prejuízo para quem pagou caro demais por ela. Por isso, antes de perguntar o que o modelo consegue fazer, vale perguntar quanto ele custa e quem sustenta esse preço.(Foto: Aidin Geranrekab/Unsplash)
ARTUR MARQUES JR
É cientista de dados e especialista em IA aplicada, com sólida atuação em educação digital e inovação. Coordena a pós-graduação digital na Cruzeiro do Sul Educacional e é PhD em Ensino de Matemática, Mestre em Física Computacional e Astrofísica. Atua como palestrante, mentor, cofundador do Grape Valley, é VP Fiscal do Hospital do GRENDACC e já foi VP da DAMA Brasil.
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