Os tokens de IA serão a nova mercadoria global e moeda?

Fonte: Digital Economy Technology

Escrito por: Fan Wenzhong

Em 23 de março, o Diretor do Escritório Nacional de Dados Liu Liehong anunciou na Cúpula de Desenvolvimento da China um conjunto de dados impactantes: a média diária de chamadas de AI Token na China passou de 100 bilhões no início de 2024 para 1 quatrilhão até o final de 2025, e em março de 2026 ultrapassou 140 quatrilhões, um crescimento de mais de mil vezes em dois anos. Ao mesmo tempo, dados da plataforma agregadora de APIs de modelos de IA mais avançados do mundo, OpenRouter, mostram que as chamadas semanais de grandes modelos na China já superaram continuamente os Estados Unidos por várias semanas, ocupando as três primeiras posições globais. Uma revolução industrial impulsionada por Token está reestruturando o cenário de competição tecnológica, modelos de negócio e até a competitividade nacional de forma sem precedentes.

No início de 2026, também surgiram várias notícias no Vale do Silício que atraíram atenção global na indústria de tecnologia. A OpenAI está gradualmente abandonando o uso do indicador central da internet há quase 20 anos, o DAU (Usuários Ativos Diários), e passando a usar o TPD (Token Per Day, consumo diário de Token) como principal métrica operacional. Essa mudança não é casual. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, na GTC 2026, redefiniu os centros de dados como “Fábricas de Token”, destacando que o núcleo da competição futura será “a taxa de throughput de Token por watt”. Isso não é um fenômeno isolado, mas um sinal de que uma nova paradigma de economia inteligente, centrada em Token como unidade de medição e troca, está chegando de forma abrangente.

1. Valor e Medição do AI Token

2. AI Token como Medida de Valor na Era Inteligente

Do ponto de vista da ciência da computação, Token é a unidade básica de processamento de informações pelos modelos de IA. Quando um trecho de texto é inserido no modelo, ele é dividido em palavras ou subpalavras; uma imagem é decomposta em blocos de pixels; um áudio é segmentado em trechos temporais. Essas unidades fundamentais, que não podem ser subdivididas, são chamadas de Token.

Na prática, a medição de Token segue regras específicas. Para textos em inglês, uma palavra curta pode contar como um Token, enquanto palavras mais longas podem ser divididas em múltiplos Tokens; uma regra empírica comum é que 1 Token equivale aproximadamente a 4 caracteres em inglês. Para textos em chinês, geralmente um caractere corresponde a 1 ou 2 Tokens. Seja no processamento de dados durante o treinamento do modelo ou na saída de funcionalidades durante chamadas de serviço, cada ação central da IA é medida em Tokens. O consumo de Tokens reflete diretamente a carga de trabalho e o valor gerado pelo modelo, alinhando-se à teoria do valor do trabalho de Marx.

O destaque do Token é que ele fornece uma medida de valor quantificável e comparável para o desenvolvimento da economia inteligente. À medida que a tecnologia de IA evolui de modalidades textuais para multimodais, e de aplicações de linguagem para programação, vídeo, pesquisa científica, etc., a posição do Token como “medida única” de valor estratégico torna-se cada vez mais evidente. Essa posição não surge do nada, mas é uma consequência inevitável do desenvolvimento industrial: na era industrial, usamos “quilowatt-hora” para medir consumo de energia; na era da internet, usamos “GB” para medir fluxo de dados; na era da IA, naturalmente, precisamos de Token para medir a produção inteligente. No âmbito econômico e comercial, o Token já se tornou a unidade de valor central, quantificável, precificável e negociável na era inteligente. Ele conecta a energia, o poder computacional, os dados na base, e os serviços inteligentes no topo, sendo uma medida universal de produtividade de IA, custos e serviços.

A cadeia de valor do Token abrange cinco etapas: fabricação de hardware, infraestrutura, fornecimento de poder computacional, operação de plataformas e desenvolvimento de aplicações. Seus custos são compostos principalmente por energia elétrica e depreciação de hardware, representando entre 70% e 80%, sendo fatores decisivos na competitividade internacional do Token. “Tokens por watt” (Tokens per Watt) tornou-se o principal indicador de competitividade das empresas de IA. Isso significa que, com um orçamento fixo de energia, quem consegue produzir mais Tokens com maior eficiência energética terá custos de produção mais baixos e maior vantagem de mercado.

Fatores que influenciam a medição de AI Token

Com a diversificação de cenários de aplicação, a medição de Token evoluiu de uma contagem simples para um sistema complexo, multidimensional e dinâmico.

(1) Diferenciação entre entrada e saída. A medição básica ainda segue a estrutura binária de “Tokens de entrada” e “Tokens de saída”. Tokens de entrada representam a quantidade de informação fornecida pelo usuário ao modelo (incluindo prompts, documentos enviados, histórico de diálogos, etc.), enquanto Tokens de saída são o conteúdo gerado pelo modelo. Na cobrança comercial, como o processo de geração consome muita memória de vídeo e ciclos de cálculo, o custo de Tokens de saída costuma ser de 3 a 5 vezes maior que o de Tokens de entrada. Essa diferença reflete a distinção essencial entre “trabalho criativo” e “leitura de informação” em termos de consumo de poder computacional.

(2) Medição de contexto e custos de memória. Entre 2024 e 2025, a janela de contexto dos grandes modelos aumentou de 8K, 32K para 128K e até 1 milhão de Tokens. Em 2026, lidar com contextos extremamente longos tornou-se padrão. No entanto, contextos longos não são gratuitos. A atenção (Attention) baseada na arquitetura Transformer aumenta exponencial ou linearmente a complexidade de cálculo para sequências longas. Assim, sistemas modernos introduzem um “coeficiente de ponderação de contexto”. Quando um usuário faz uma pergunta em uma conversa com 1 milhão de Tokens de contexto, mesmo gerando apenas 10 Tokens de resposta, o sistema precisa revisar ou recuperar uma vasta memória histórica, o que consome recursos invisíveis, contabilizados como “Tokens de contexto ativo”. Isso torna a medição mais precisa ao refletir o custo de manter memória de longo prazo.

(3) Tokenização de dados multimodais. Com a maturidade de grandes modelos multimodais (LMM), imagens, vídeos e áudios também passaram a ser medidos em Tokens. Uma imagem de alta resolução não é mais vista como um arquivo único, mas dividida em centenas de “patches visuais”, cada um codificado como um ou mais Tokens visuais. Um vídeo de 1 minuto pode ser convertido em dezenas de milhares de Tokens temporais. Essa medição unificada rompe barreiras entre modalidades, permitindo que tarefas como “descrever uma imagem”, “compreender vídeos” e “interação por voz” sejam contabilizadas na mesma estrutura econômica. Por exemplo, gerar um vídeo de 10 segundos pode consumir uma quantidade de Tokens equivalente a escrever um artigo de mil palavras, ilustrando a densidade de informação de diferentes modalidades.

(4) Valor invisível do Token. Com a popularização de agentes de IA (Intelligent Agents), o modelo não realiza apenas respostas pontuais, mas também planejamento autônomo, execução de código, autorreflexão e buscas em múltiplas rodadas. Esses processos geram uma grande quantidade de Tokens intermediários, que não são exibidos ao usuário, mas são essenciais para uma saída de alta qualidade. Novos padrões de medição começam a distinguir “Tokens de saída superficial” e “Tokens de raciocínio interno”. Para cálculos científicos complexos ou raciocínios profundos, o número de Tokens de raciocínio interno pode ser dezenas de vezes maior que a saída final. Algumas plataformas avançadas já tentam cobrar de forma diferenciada com base no número de passos de raciocínio ou na profundidade da cadeia de pensamento, marcando uma mudança fundamental de “contar palavras” para “contar inteligência”.

Tendências de Desenvolvimento do AI Token

Nos últimos anos, o desenvolvimento do AI Token apresenta três tendências principais: explosão no volume total, compressão extrema por unidade e estratificação de valor.

Tendência 1: Crescimento explosivo de consumo. Em 2024, o consumo diário global de Tokens atingiu cerca de 100 bilhões, e no primeiro trimestre de 2026 subiu para 180 quatrilhões, um aumento de quase 1800 vezes. Esse crescimento não é linear, mas resultado de uma mudança de paradigma na aplicação. Nos estágios iniciais, o consumo de Tokens vinha de diálogos homem-máquina (chatbots), de baixa frequência e superficialidade; em 2026, a principal aplicação será de agentes autônomos. Esses agentes, ao executar tarefas, desmembram objetivos, chamam ferramentas, escrevem e depuram códigos, verificam resultados, consumindo dezenas de milhares ou centenas de milhares de Tokens. Com a implementação de IA incorporada (Embodied AI), robôs transformarão percepções e decisões em fluxo massivo de Tokens em tempo real, prevendo-se que, até 2030, o consumo diário global de Tokens alcance o nível de quintilhão (10^18).

Tendência 2: Queda de custos por lei de Moore. Graças à evolução de arquiteturas de hardware (como Nvidia Blackwell e futuras arquiteturas Rubin), otimizações de algoritmos (como modelos híbridos MoE, quantização, amostragem por especulação) e maior eficiência de escalonamento de clusters, o custo computacional para gerar um Token de alta qualidade caiu cerca de duas ordens de magnitude desde 2023. Esse efeito, conhecido como “paradoxo de Jevons”, mostra que maior eficiência não reduz o consumo total de recursos, mas aumenta a demanda. Com tecnologias disruptivas como computação fotônica e chips neuromórficos, o consumo de energia por Token deve diminuir ainda mais, tornando a “inteligência ilimitada” teoricamente possível.

Tendência 3: Estratificação e especialização de valor. No futuro, o mercado de Tokens apresentará uma clara “estratificação de valor”. Tokens produzidos por modelos gerais, chamados “Tokens padrão”, serão baratos e homogêneos, usados em perguntas e respostas diárias, traduções básicas e classificação simples; enquanto Tokens de alta qualidade, ajustados por especialização vertical, com dados exclusivos e capacidade de raciocínio profundo, serão caros e escassos. Por exemplo, Tokens gerados por modelos médicos de ponta terão valor muito superior aos Tokens de conversas triviais. Essa estratificação impulsionará mercados de futuros de Tokens e sistemas de certificação de qualidade, com usuários pagando premium por Tokens de níveis específicos de qualidade (QoS).

2. Comparação entre a Indústria de AI Token na China e nos EUA

3. Escala de produção e consumo, com a China superando o total

Os EUA mantêm vantagens centrais em chips e capacidade de modelos. A Nvidia, líder mundial no mercado de GPUs, viu seu valor de mercado subir de cerca de 300 bilhões de dólares no final de 2022 para mais de 4 trilhões, um crescimento de 14 vezes. Essa expansão reflete a liderança contínua dos EUA em chips de processo avançado. Modelos fechados como Claude e GPT ainda são considerados os mais poderosos, com preços acima de 5 dólares por milhão de Tokens, refletindo sua superioridade técnica e poder de precificação no mercado de ponta.

Por outro lado, a posição de liderança dos EUA enfrenta desafios estruturais. A limitação da rede elétrica restringe a expansão do poder computacional de IA, com altos custos de energia; além disso, a rota de modelos densos resulta em baixa eficiência de uso de recursos, dificultando a redução rápida do custo por Token.

A China, por sua vez, destaca-se por controle de custos e ecossistema de código aberto. Modelos chineses como DeepSeek oferecem preços de cerca de 0,028 dólares por milhão de Tokens, apenas 1/180 do preço do GPT. Essa relação de custo-eficácia atrai desenvolvedores globais, que “votam com os pés”: na semana de 16 a 22 de fevereiro de 2026, o consumo de Tokens na plataforma OpenRouter de modelos chineses atingiu 5,16 trilhões, aumento de 127% em três semanas, enquanto os modelos americanos caíram para 2,7 trilhões. Entre os cinco principais modelos globais, quatro são chineses, representando 85,7% do topo. A China superou os EUA em consumo de Tokens em fevereiro de 2026 e mantém vantagem contínua, com modelos como MiniMax, DeepSeek e Kimi liderando, e a participação global da China ultrapassando 60%.

É importante notar que essa superação na quantidade de Tokens consumidos na China ocorre principalmente na inferência, não no treinamento. A inferência exige menos desempenho por GPU, e chips domésticos otimizados suportam alta demanda de inferência. Já o treinamento ainda depende de algumas GPUs de alta ponta, usando arquiteturas distribuídas e MoE para treinar modelos de alta qualidade. Essa estrutura indica que a China já possui vantagens claras na implementação de aplicações de IA e monetização, embora ainda tenha espaço para inovação na base de modelos fundamentais.

2. Vantagens de energia e engenharia na China

A vantagem de custos da China vem de múltiplos fatores coordenados. O custo de energia é a base do custo de produção de Tokens, representando mais de 30% do custo total de computação. Como o treinamento e a inferência de IA consomem muita energia, a estabilidade da rede elétrica e o custo de energia (especialmente energia verde) determinam a competitividade do custo de Tokens. No setor energético, o projeto “East Data West Computation” e a construção de uma rede elétrica unificada permitem que a energia verde no oeste seja oferecida por até 0,2 yuan por kWh, cerca de 0,028 dólares por kWh, enquanto na Europa e EUA os preços variam entre 0,08 e 0,12 dólares por kWh.

O custo de chips inclui aquisição, depreciação e manutenção. Os EUA, com a Nvidia, têm vantagem na oferta de chips de ponta, mas isso implica custos mais altos. A estratégia chinesa é depender de poucos chips de alta ponta na fase de treinamento, enquanto na inferência usam amplamente chips domésticos, otimizando ao máximo a utilização de recursos. No nível de toda a cadeia, fabricantes chineses integram profundamente modelos, serviços em nuvem e chips, maximizando a eficiência; enquanto fabricantes americanos dependem de terceiros, com custos de adaptação mais elevados.

A eficiência de engenharia é variável-chave na diferença de custos de Tokens. Na prática, empresas chinesas adotam massivamente arquiteturas MoE (mistura de especialistas), dividindo grandes modelos em múltiplos especialistas, ativando apenas alguns conforme a tarefa. Com o mesmo investimento de 1000 dólares em poder computacional, diferentes abordagens podem gerar mais de 10 vezes mais Tokens. A arquitetura MoE, em comparação com modelos densos, aumenta significativamente a produção de Tokens por unidade de recurso. A otimização integrada de toda a cadeia também é crucial: quando fabricantes de modelos, provedores de nuvem e projetistas de chips colaboram profundamente, a eficiência de uso de recursos supera as expectativas.

A competição global de IA já evoluiu de uma disputa por “performance de modelos” para uma competição abrangente de “eficiência de produção de Tokens” e “custo por Token”. A China, com energia estável e barata, mercado amplo e capacidade de implementação eficiente, construiu uma vantagem significativa na produção em escala e baixo custo de Tokens, tornando-se um “polo de custos” e uma “fábrica de escala” mundial de IA. Os EUA, por sua vez, dominam as etapas de maior valor na cadeia, com tecnologia original, ecossistema avançado e capital financeiro. A essência dessa disputa é uma competição multifacetada por preço de energia, organização industrial e influência do ecossistema digital. Em um futuro próximo, além de produtos industriais tradicionais e componentes eletrônicos, a China poderá transformar sua vantagem energética em uma nova commodity competitiva: o AI Token. Nesse campo de crescimento rápido, a China apresenta superávit comercial com todos os países, exceto os EUA, e essa vantagem pode remodelar o cenário econômico e estratégico global.

3. O AI Token se tornará uma nova moeda global?

Condições de monetização e lacunas na realidade

Para avaliar se o AI Token pode se tornar uma moeda de circulação global, primeiro é preciso entender as propriedades essenciais de uma moeda. A economia define que um ativo deve cumprir três funções principais: unidade de valor, meio de troca e reserva de valor. Além disso, deve possuir aceitação universal, estabilidade de valor e respaldo soberano. Comparando esses critérios, o AI Token, no futuro próximo, dificilmente se tornará uma moeda de fato.

A maior barreira do AI Token como moeda é a instabilidade de valor. Nos últimos dois anos, o preço de um Token caiu mais de 99%. Essa volatilidade extrema impede que comerciantes aceitem uma “moeda” que pode ser reduzida a metade em uma semana. Mesmo que o valor se estabilize, ele continuará fortemente atrelado ao custo de computação, que por sua vez depende de avanços tecnológicos, preços de energia e conflitos geopolíticos, dificultando sua estabilidade a longo prazo.

Outro obstáculo importante é a aceitação limitada. Atualmente, o AI Token é aceito apenas na chamada API e em aplicações de IA, não podendo ser usado para comprar bens e serviços cotidianos. Uma moeda deve ser uma unidade de valor aceita por toda a sociedade, mas a rede de AI Token ainda é restrita ao setor de serviços de IA. Para que seja amplamente aceita, seria necessário construir uma rede de comércio de bens e serviços global, o que exige investimentos maciços e longo período de desenvolvimento de mercado.

Em comparação com a ideia de uma moeda, o AI Token é mais provável de evoluir para um ativo de commodities, como petróleo, ouro ou cobre. Essa avaliação se baseia em alguns pontos:

Primeiro, o AI Token possui características essenciais de commodities: padronização, negociabilidade e demanda ampla. Huang Huang destacou que “no futuro, os data centers serão fábricas em funcionamento contínuo, produzindo não bens tradicionais, mas a principal e mais valiosa commodity do mundo digital: Tokens”. Assim como o petróleo foi combustível na era industrial, o Token será o “combustível inteligente” na era digital.

Segundo, o mecanismo de precificação do Token se assemelha ao de commodities. Os preços de APIs de modelos de IA já mostram sinais de mercado: sob oferta restrita, os preços sobem; sob demanda fraca, caem. Essa formação de preços é similar à de commodities tradicionais. Com a escala e padronização do mercado de Tokens, podem surgir derivativos como futuros de petróleo ou ouro, oferecendo instrumentos de gestão de risco para produtores, consumidores e investidores.

Terceiro, a estrutura de oferta e demanda do Token apresenta características típicas de commodities: a oferta é limitada por capacidade de chips e energia, com ciclos de expansão longos e baixa elasticidade; a demanda cresce rapidamente com a popularização de aplicações de IA, apresentando ciclos de alta e baixa. Essa dinâmica faz com que os preços de Tokens oscilem periodicamente, não sigam uma tendência linear de queda. A alta de preços no início de 2026 já demonstrou isso: apesar da tendência geral de queda, desequilíbrios de curto prazo podem gerar picos de valorização.

Por fim, o Token está se tornando uma reserva estratégica de países. Com a IA se infiltrando em defesa, finanças e energia, a segurança do poder computacional se torna uma questão de segurança nacional. Alguns países podem começar a acumular reservas estratégicas de capacidade de computação, e o Token, como unidade de medida, pode passar a ser uma referência para essa reserva. Essa tendência pode gerar uma “sistema de reserva baseado em capacidade de computação” (computing-backed reserve), uma nova estrutura de reserva de valor atrelada ao poder de processamento.

2. Stablecoins de AI Token oferecem novas soluções

Na impossibilidade de o AI Token se tornar uma moeda, uma tendência promissora é o crescimento de stablecoins como forma inovadora de moeda na economia de agentes de IA. Quando agentes de IA tomam decisões autônomas e realizam transações, o sistema financeiro tradicional mostra-se inadequado: bancos não abrem contas para IA, cartões de crédito não são projetados para algoritmos, e o sistema de crédito é feito para humanos. Para IA, dinheiro não é riqueza, mas uma interface; não uma reserva de valor, mas um caminho de execução lógica. Nesse contexto, as stablecoins baseadas em blockchain oferecem vantagens únicas — transações globais sem permissão, liquidação instantânea e baixo custo, atendendo perfeitamente às necessidades econômicas dos agentes de IA.

Dados indicam que o uso de stablecoins na economia de agentes de IA está crescendo rapidamente. Até março de 2026, o número de transações na ecossistema x402 ultrapassou 163 milhões, com volume total de mais de 45 milhões de dólares, e mais de 435 mil agentes de IA compradores e 90 mil vendedores. Entre eles, o USDC domina a camada de transações do protocolo x402, representando 98,6% do volume na cadeia EVM e 99,7% na cadeia Solana.

3. Três possíveis caminhos de evolução futura

Com base na análise acima, o futuro do AI Token pode seguir três trajetórias:

Caminho 1: Manter a função de unidade de medição, sem se tornar ativo independente. Nesse cenário, o AI Token continuará sendo uma unidade de precificação de serviços de IA, sem atributos de ativo. Os usuários compram capacidades de IA, não Tokens em si; Tokens são apenas uma forma de cobrança, não um investimento. Essa é a previsão mais conservadora e a situação atual.

Caminho 2: Evoluir para um ativo de commodities, formando mercados de futuros de poder computacional. Com a ampliação e padronização do mercado de Tokens, eles podem se tornar commodities negociáveis, como petróleo ou cobre. As bolsas podem lançar futuros e opções de Tokens, oferecendo instrumentos de precificação e gestão de risco. Nesse caminho, a volatilidade de preços será maior, com maior caráter financeiro.

Caminho 3: Como padrão de medição baseado em poder computacional, sustentando um novo sistema monetário. Essa é a rota mais revolucionária: o poder de computação se torna o lastro de valor da moeda, similar ao papel moeda lastreado em ouro. Nesse sistema, moedas digitais soberanas (CBDC) podem ser atreladas ao poder de computação, com unidades monetárias correspondendo a quantidades padronizadas de Tokens. Essa abordagem enfrenta desafios tecnológicos e institucionais, mas, se realizada, pode transformar completamente o sistema monetário global.

4. Estratégias para a Era do AI Token

A nível nacional, é necessário fortalecer a soberania de poder computacional e infraestrutura estratégica

Diante do crescimento da economia de Tokens, os países devem incorporar recursos de computação na infraestrutura estratégica, antecipando a governança da economia de Tokens. Algumas ações incluem:

Construção de infraestrutura de poder computacional. Inspirando-se no sucesso do projeto “East Data West Computation”, planejar uma rede nacional de recursos de computação, promovendo uma alocação eficiente. Isso inclui: estabelecer centros de computação inteligentes em regiões de energia abundante no oeste, aproveitando energia verde; construir nós de computação de borda em regiões de alta demanda no leste, garantindo baixa latência; criar uma plataforma unificada de escalonamento de recursos de computação, para alocação sob demanda e flexível.

Padronização da medição de Tokens. Atualmente, diferentes plataformas usam métodos variados de medição, dificultando a escolha de desenvolvedores, o cálculo de custos empresariais e limitando o crescimento da economia de Tokens. O governo pode liderar associações industriais e grandes empresas na elaboração de padrões de medição, definindo regras de conversão de Tokens para diferentes modalidades (texto, imagem, áudio) e estabelecendo mecanismos transparentes e justos de cálculo de custos. Isso beneficiará a operação eficiente do mercado doméstico e fortalecerá a posição da China na economia global de Tokens.

Melhoria do quadro de governança econômica de Tokens. O rápido desenvolvimento da economia de Tokens traz novos desafios regulatórios: como definir a natureza jurídica do Token (medida de serviço, ativo digital ou valor mobiliário)? Como regular transações transfronteiriças? Como evitar riscos financeiros decorrentes de volatilidade de preços? Como equilibrar proteção ao usuário e estímulo à inovação? Respostas a essas questões exigem cooperação estreita entre formuladores de políticas, especialistas técnicos, indústria e academia, para criar uma governança adaptada às características da economia inteligente.

Participação em regras internacionais. A China deve atuar ativamente na formulação de regras globais para a economia de Tokens, incluindo: promover padrões internacionais de medição de Tokens em fóruns multilaterais; incluir cooperação em poder de computação em acordos comerciais bilaterais; propor planos de tributação de transações de Tokens que atendam aos interesses de países em desenvolvimento nas negociações de impostos digitais. Controlar a definição dessas regras é essencial para garantir protagonismo na futura estrutura global de Tokens.

A nível empresarial, é preciso reestruturar a mentalidade de eficiência de Tokens e modelos de negócio

Para as empresas, a estratégia de Tokens deixou de ser apenas uma questão técnica, tornando-se uma parte central na competitividade e no valor de mercado. Algumas ações incluem:

Adotar uma mentalidade de eficiência de Tokens. Ao escolher tecnologias de IA, as empresas devem avaliar a eficiência de Tokens como critério principal, otimizando a relação entre recursos computacionais e consumo de Tokens. Desde o design de prompts até estratégias de chamada de modelos e otimização de resultados, cada etapa deve equilibrar eficiência e custo. Prompts precisos reduzem Tokens inúteis, estratégias de chamada otimizam uso de recursos, e esses detalhes impactam diretamente o custo final do investimento em IA. Inspirando-se na noção de “good-put” (taxa efetiva de transmissão) na comunicação, as empresas devem focar em “quantos Tokens realmente contribuíram para alcançar o objetivo do usuário”, não apenas na quantidade de Tokens processados. Essa mudança de mentalidade é de “usar menos poder computacional” para “criar mais valor”.

Reestruturar modelos de negócio e estratégias de precificação. A indústria de grandes modelos está passando de uma fase de “subsídio de tráfego” para uma de “filtragem de valor”. No início, preços baixos atraíram muitos usuários experimentais, levando a uso ineficiente de recursos — alguns fabricantes relatam que 40% do uso gratuito vem de testes sem aplicação real. Ao aumentar moderadamente os preços, as empresas podem filtrar demandas não essenciais e garantir maior estabilidade para clientes de alta qualidade. Essa estratégia de “aumentar preço para aumentar volume” marca a transição de uma expansão baseada em “escala de internet” para uma precificação de valor no setor de software.

Formar novas competências e incentivos. Huang Huang propôs na GTC 2026 uma ideia inovadora: pagar engenheiros com um orçamento de Tokens equivalente a metade do salário anual, como incentivo para atrair talentos. Ele afirmou: “Se você contratar um engenheiro de software com salário de 500 mil dólares por ano, e ele não consumir pelo menos 250 mil dólares em Tokens, ficarei preocupado.”

No nível individual, é necessário desenvolver competências de Token e novas habilidades de colaboração homem-máquina

Para as pessoas, a ascensão da economia de Tokens traz desafios e oportunidades. Para acompanhar essa transformação, é preciso:

Desenvolver alfabetização em Tokens. A maioria dos usuários desconhece detalhes sobre consumo de Tokens, capacidades de modelos e mecanismos de precificação, o que leva a problemas no uso de IA — por exemplo, investidores que compram e vendem ações por agentes inteligentes e perdem tudo, ou comandos maliciosos que fazem múltiplos agentes “enganarem” o sistema. Esses exemplos mostram que a alfabetização em Tokens se torna uma habilidade fundamental na era digital.

Construir novas formas de trabalho colaborativo homem-máquina. Huang Huang prevê que, no futuro, computadores operarão 24 horas por dia, gerando Tokens continuamente, pois agentes de IA executarão tarefas incessantemente. Assim, o modo de trabalho precisará evoluir de “fazer por conta própria” para “comandar IA”, de “executores” para “supervisores”.

Adotar aprendizagem contínua e atualização de habilidades. A rápida evolução da economia de Tokens reduz o tempo de validade de habilidades. Tecnologias atuais podem ser substituídas por melhorias, modelos populares podem ser superados por arquiteturas mais eficientes. Nesse cenário, manter uma rotina de aprendizagem contínua, explorar novas ferramentas e métodos, e construir uma base de conhecimentos multidisciplinar que compreenda a lógica econômica e social por trás da tecnologia, são essenciais para manter a competitividade na economia de Tokens.