A fatura da IA chegou e virou problema de conselho
Token é pingo de torneira: um não custa nada, milhões por dia viram a conta do mês. Assim a IA chegou a 25% dos orçamentos de TI para 2027, desafiando a indústria a ser mais transparente
Em 3 de junho de 2026, a Linux Foundation anunciou a intenção de lançar a Tokenomics Foundation, organização dedicada a estabelecer padrões abertos, benchmarks e melhores práticas para a economia da infraestrutura de IA. A iniciativa operará em parceria com a FinOps Foundation e nasce com apoio declarado de Accenture, Booking.com, Flexera, Google Cloud, IBM, JPMorganChase, KPMG, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAP e ServiceNow. O anúncio ocorreu durante o FinOps X 2026, realizado de 8 a 11 de junho em San Diego. A escala ajuda a explicar por que o tema passou a ocupar discussões de finanças, governança e estratégia corporativa: o gasto com IA deve sair de 14,5% dos orçamentos de TI em 2025 para 24,9% em 2027, enquanto 85% dos líderes de tecnologia operam sem visibilidade completa do gasto em tempo real, segundo levantamento do IBM Institute for Business Value publicado em junho de 2026.
O movimento formaliza uma mudança de patamar no orçamento corporativo. “Os tokens se tornaram a nova unidade de gasto em tecnologia”, afirmou Jim Zemlin, CEO da Linux Foundation, no comunicado do anúncio. Projeções citadas no anúncio dimensionam o problema: pesquisa do Goldman Sachs estima que o uso global de tokens deve multiplicar por 24 entre 2026 e 2030, alcançando 120 quatrilhões de tokens por mês, e o anúncio cita projeção de analistas do setor, com base em análise da S&P Global Ratings, de mais de US$ 1 trilhão em investimentos em infraestrutura de IA até 2027, com o mercado de inferência saindo de cerca de US$ 106 bilhões em 2025 para US$ 255 bilhões em 2030.
Uma unidade de medida sem padrão de medição
A definição de trabalho publicada pela própria fundação descreve o token como a unidade atômica da economia de IA: ao mesmo tempo a unidade de cognição que o modelo produz, a unidade de computação que o data center serve, a unidade de preço que o laboratório cobra e a unidade de valor que a empresa extrai. A entidade reconhece, no mesmo documento, que tokens representam apenas parte do gasto total com IA, mas que a visibilidade dessa camada levou o mercado a tratar “custo de IA” e “custo de token” como sinônimos.
O gargalo estrutural que a fundação pretende atacar estava nomeado no comunicado: até 3 de junho de 2026 não existia espaço neutro para desenvolver padrões de medição da economia de tokens entre modelos e fornecedores. Cada plataforma mede a si mesma com critérios próprios. Como primeiro passo concreto, a fundação vai financiar a extensão da especificação FOCUS, mantida pela FinOps Foundation para gastos de nuvem, a modelos de gasto baseados em token. “Da mesma forma que a FinOps criou uma disciplina compartilhada para gastos com nuvem, a Tokenomics fará o mesmo para IA”, disse JR Storment, diretor executivo da FinOps Foundation, no anúncio.
O tamanho do descontrole, em números
O “2026 Tech Leader Study“, publicado pelo IBM Institute for Business Value com base em levantamento conduzido com a Oxford Economics entre janeiro e abril de 2026 junto a 2.000 CIOs, CTOs e outros líderes de tecnologia em 33 geografias, quantifica o terreno em que a fundação aterrissa. Antes dos números, o enquadramento: a IBM acumula três papéis nesta história, como autora do estudo, apoiadora inicial da fundação e vendedora de plataformas de orquestração e governança de IA.
A condição não invalida os dados, coletados com a Oxford Economics e com metodologia declarada, mas posiciona a empresa como parte interessada na agenda que descreve. O gasto com IA, que representava 14,5% dos orçamentos de TI em 2025, deve alcançar 24,9% em 2027, alta de 71% em dois anos, segundo o estudo. Ao mesmo tempo, 84% dos líderes pesquisados afirmam não ter operacionalizado a gestão financeira de IA e 85% declaram não ter visibilidade completa do gasto em tempo real.
O histórico de nuvem sugere o custo de repetir o erro: os custos de cloud excederam as projeções originais em 48% na média, e 80% dos entrevistados reportam custos de transferência de dados acima do esperado. O estudo registra ainda que a vida útil média de um modelo de IA em produção é de aproximadamente 14 meses, e que 71% dos líderes citam a disponibilidade de modelos melhores como principal motivo para aposentar os atuais. O ciclo de substituição contínua pressiona a lógica tradicional de planejamento de capital, construída para ativos de três a cinco anos.
Os retornos divergem conforme a disciplina de alocação. Entre 2024 e 2025, organizações no topo da distribuição de ROI de IA elevaram retornos de cerca de 200% para 250%, enquanto a base saiu de -35% para -20%, segundo o levantamento.
A diferença, aponta o estudo, decorre da forma de alocar e renovar capital, e não do volume gasto. O problema central deixa de ser o preço da IA e passa a ser a capacidade de administrá-la.
Governança no momento zero
A Parte 2 do estudo sustenta que o controle de IA deixou de ser processo de aprovação para se tornar problema de arquitetura. Com a previsão de 1.661 agentes de IA em produção por empresa até 2027, cada um tomando centenas ou milhares de decisões por dia, nenhum comitê de revisão acompanha o volume. Os resultados observados no levantamento favorecem uma abordagem baseada em engenharia: guardrails executáveis em código, decisões observáveis, sistemas com limites definidos e mecanismos de interrupção. Os números dimensionam a defasagem: 77% das organizações reportam adoção de IA acima da capacidade atual de governança, e apenas 11% dos líderes se dizem totalmente preparados para a escala de agentes prevista para os próximos 12 meses, ainda que 80% recebam mandato de transformação diretamente do CEO. As organizações classificadas pelo estudo como detentoras de controle orquestrado implantam 16 vezes mais agentes que as dependentes de governança manual, gastando 4 vezes menos do orçamento de IA e com margens operacionais 18% maiores.
Lira descreve a mesma tese a partir da operação da IBM. “A gente pensa em governança e operação no momento zero”, afirma, e nomeia o framework com a expressão do próprio estudo: Governance by Design. Segundo ele, guardrails, indicadores de risco e detectores de drift assumem papel central justamente porque a percepção de que são relevantes “normalmente não aparece nos experimentos, só aparece depois que você está operando”. O estudo registra o custo dessa descoberta tardia: média de 54 incidentes com agentes de IA por organização nos 12 meses anteriores à pesquisa, 17% deles de alta severidade, exigindo mais de 4 horas de contenção.
Na ida ao mercado, a IBM materializa a tese em produtos de desenvolvimento (o Bob), orquestração de agentes (o Orchestrate) e governança de dados e modelos. A metáfora de Lira para o conjunto recusa a leitura de governança como obstáculo: “Não é freio para parada, é freio de controle para fazer curva”, compara, em referência à Fórmula 1, na qual o freio permite a curva em alta velocidade. O argumento econômico que ele acrescenta liga governança a valor: a redução de custos tem teto, a criação de receita tem horizonte aberto. “O denominador é limitado. O numerador é infinito”, resume.
A versão brasileira da conta
Fabrício Lira, diretor de Dados e IA da IBM Brasil, descreve o fenômeno em sua expressão mais direta. “Usou, usou, usou e chegou a fatura do Token”, disse em entrevista à reportagem, ao traçar a sequência de disciplinas que o mercado precisou criar: o FinOps para a nuvem, agora estendido ao que ele chama de Token Ops. No mundo anterior, argumenta, o gasto estava limitado pelo hardware contratado; com nuvem e tokens, a capacidade ficou ilimitada e a fatura também.
A resposta prática, segundo Lira, passa por roteamento de modelos: usar o modelo de fronteira, mais caro por token, apenas onde a tarefa exige, e direcionar tarefas simples a modelos de linguagem pequenos, executados localmente e em alguns casos sem custo de licença. Lira sustenta ainda que o Brasil acompanha o padrão global de adoção, com finanças e bancos à frente e setores como varejo e saúde em estágio de experimentação, leitura compatível com os recortes regionais do estudo do IBM IBV.
As afirmações de Lira refletem a posição de executivo de fornecedor com produto direto no tema, conforme o triplo papel da IBM já registrado acima.
Quem ganha, quem perde
A padronização tende a favorecer empresas com arquitetura preparada para trocar de modelo e de provedor. O estudo do IBM IBV registra que 88% das organizações tentam ou planejam mover workloads entre provedores de nuvem, mas apenas 25% desses workloads são considerados facilmente portáveis, com taxas de egresso de dados citadas por 69% como principal barreira. Sem padrão de comparação de custo por token, a assimetria de informação favorece o fornecedor. A padronização pode melhorar a capacidade de comparação e negociação do comprador, resultado que ainda depende das especificações a serem publicadas, da adesão dos fornecedores e da governança da própria fundação. Organizações com disciplina financeira madura, segundo o mesmo estudo, implantam 2,4 vezes mais agentes de IA sem orçamento maior.
Riscos e limites
A fundação reúne, entre os apoiadores, os mesmos fornecedores cujos preços pretende tornar comparáveis. A neutralidade prometida dependerá da composição do Conselho Administrativo e do Comitê Técnico, ainda sem detalhamento público até 12 de junho de 2026. As relações descritas no estudo do IBM IBV refletem associações observadas em dados de pesquisa, sem comprovação de causalidade, conforme a própria metodologia declara. As projeções de uso de tokens e de investimento em infraestrutura partem de estimativas de bancos e agências de rating, sujeitas a revisão.
A Tokenomics Foundation, por si, não resolve o problema de custo da IA. O anúncio sinaliza que a indústria passou a tratar a economia dos tokens como tratou a economia da nuvem na década passada: um domínio que exige métricas compartilhadas, mecanismos próprios de governança e disciplina financeira específica. As primeiras especificações e benchmarks do Comitê Técnico, incluindo a extensão da especificação FOCUS para gasto baseado em token, mostrarão se a intenção conseguirá se transformar em padrão de mercado. Não havia calendário público para essas entregas até 12 de junho de 2026.
