Pesquisa do Barclays: Para cada 100 dólares ganhos por empresas de modelos de IA, 35 a 40 vão para as três gigantes da nuvem

Notícias de 30 de agosto: À primeira vista, as empresas de modelos de inteligência artificial (IA) parecem estar a auferir lucros astronómicos, mas quem realmente está a prosperar podem ser os fornecedores de serviços de computação em nuvem que as apoiam.

Uma nova pesquisa do Barclays desmistificou a distribuição de lucros na cadeia de valor da IA. O estudo revela que, por cada 100 dólares de receita gerada pelas empresas de modelos, 35 a 40 dólares fluem sob a forma de taxas de poder de computação para inferência rumo às três principais plataformas de nuvem — AWS da Amazon, Azure da Microsoft e GCP do Google. Os fornecedores de serviços em nuvem podem obter 10 a 20 dólares de lucro operacional a partir desta parcela de receita, o que corresponde a uma margem de lucro operacional que pode atingir os 35% a 45%. Esta conclusão consta de um relatório sobre o modelo de economia unitária da indústria de IA publicado pelo Barclays em 28 de agosto, permitindo ao exterior observar com maior clareza para onde flui efetivamente o valor na cadeia de produção de IA. Margens de lucro dos laboratórios de IA em forte ascensão O relatório também demonstra que a margem de lucro de inferência paga dos laboratórios de IA saltou de pouco mais de 10% em 2025 para 50% a 65%, ou até mais, em 2026; a margem de lucro bruto ajustada registou um aumento anual de 30 a 50 pontos percentuais. O analista do Barclays, Ross Sandler, aponta que os principais fatores por trás deste forte aumento nas margens são os clientes corporativos e os chamados "fluxos de trabalho agentivos" (agentic workflows), produtos que se tornaram "obrigatórios" no mercado. Ele acredita ainda que as margens de lucro reais dos laboratórios de IA já poderão ser superiores às estimativas do relatório. Contudo, com a intensificação da concorrência entre modelos de vanguarda e o aumento contínuo da oferta de poder de computação, espera-se que este indicador acabe por regredir gradualmente. A estrutura de negócios dita a diferença nas margens de lucro bruto Para ajudar os investidores a compreender melhor as disparidades financeiras entre os diferentes laboratórios de IA, o Barclays construiu dois laboratórios de IA de vanguarda hipotéticos para efeitos de comparação. O "Laboratório A" aufere cerca de 70% da sua receita através de APIs e 30% via subscrições; o "Laboratório B" apresenta a situação inversa, com 80% da receita dependente de subscrições e apenas 20% proveniente de APIs. Dado que o negócio de APIs possui inerentemente uma margem de lucro de inferência superior à das subscrições, somado às diferenças na alocação de custos de treino e na partilha de receitas com parceiros, a margem de lucro bruto ajustada destes dois laboratórios hipotéticos apresentou uma diferença surpreendente de 17 pontos percentuais: o Laboratório A situa-se nos 55%, enquanto o Laboratório B fica-se pelos 38%. As diferentes formas de reconhecimento de receita ampliam ainda mais esta "distorção". O Laboratório A reconhece a receita indireta de APIs com base no valor bruto, enquanto o Laboratório B adota o método de reconhecimento pelo valor líquido, chegando mesmo a excluir totalmente a receita de APIs indiretas gerida por parceiros estratégicos. O Barclays compara esta situação à diferença entre Uber e Lyft: o negócio central de ambas é essencialmente o mesmo, mas devido a diferentes abordagens contabilísticas, os números que surgem nos demonstrativos financeiros podem ser completamente distintos. O relatório alerta que, à medida que os laboratórios de IA começam a divulgar os seus demonstrativos financeiros de acordo com os Princípios Contabilísticos Geralmente Aceites (GAAP), os investidores precisam de compreender estas discrepâncias contabilísticas antes de efetuarem comparações interempresas, caso contrário será difícil realizar uma análise significativa. Margens de lucro das diferentes linhas de produtos Ao desagregar linhas de produtos específicas, constata-se que os produtos de subscrição, como o Claude Code e o Codex, apresentam uma margem de lucro de inferência estimada em 70%, sendo a mais baixa entre as três principais linhas de produtos. O motivo reside no fato de os laboratórios de IA estarem dispostos a suportar parte dos custos de tokens em troca da retenção de utilizadores. Estas subscrições costumam ter um pagamento mensal e limites de utilização. Vale notar que a frequência de reposição dos limites de utilização aumentou recentemente, o que pode refletir tanto a pressão de retenção de utilizadores enfrentada pelos laboratórios de IA quanto a melhoria contínua da eficiência dos modelos. A API direta é o modelo de negócio mais antigo dos laboratórios de IA e, simultaneamente, a linha de negócios com maior margem de lucro. Ferramentas para programadores como o Cursor e o Figma cobram os utilizadores com base no número de tokens consumidos. O Barclays estima que a atual margem de lucro de inferência via API já ultrapassou os 80%. Com a melhoria contínua da eficiência dos tokens dos modelos — ou seja, a diminuição do número de tokens necessários para realizar a mesma tarefa —, aliada ao aumento nominal dos preços das APIs e à otimização contínua da infraestrutura de serviços de inferência, incluindo tecnologias como quantização, descodificação especulativa e nova geração de poder de computação, está a libertar-se um espaço de lucro cada vez maior. O relatório salienta especificamente que a margem de lucro de inferência via API no segundo trimestre de 2026 é, na realidade, muito superior à apresentada nos gráficos, mas projeta-se que num determinado momento no futuro ela regressará a níveis normais. A API indireta oferece uma experiência ao utilizador final praticamente idêntica à da API direta, mas o utilizador estabelece uma relação de faturação direta com o fornecedor de serviços em nuvem. À medida que a proporção da API indireta na receita total dos laboratórios de IA continua a aumentar, as discrepâncias na forma de reconhecimento de receita entre os diferentes laboratórios ampliarão ainda mais a lacuna de comparabilidade entre os seus demonstrativos financeiros. Quanto ganham efetivamente os fornecedores de nuvem Ao desagregar ainda mais a estrutura de lucros dos fornecedores de serviços em nuvem, descobre-se que por cada 100 dólares de receita criada pelos laboratórios de IA, o Laboratório A corresponderia a cerca de 35 dólares de receita de serviços em nuvem. Após deduzir os custos de infraestrutura, o fornecedor de nuvem auferiria cerca de 11,80 dólares de lucro, equivalente a uma margem de lucro operacional de aproximadamente 34%. A situação do Laboratório B é ainda mais lucrativa...