Advogado Lin Shanglun em artigo próprio» Quando você pergunta ao AI o que comer ao meio-dia, o mundo está replanejando o mapa energético por causa dessa pergunta

O advogado Lin Shanglun descomplica a essência econômica do Token de IA, o Token não é um ativo digital para investimento, mas sim uma unidade de medida de uso. Cada pergunta por trás dela representa toda a cadeia de energia que vai desde a usina de geração, rede elétrica, data centers até a placa de vídeo, onde o data center converte energia em serviços de Token que podem ser cobrados. Huang Renxun repetidamente alerta que a energia será insuficiente, uma visão realista do gargalo na cadeia de suprimentos.
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Recentemente, uma das palavras mais frequentes e também mais facilmente mal interpretadas no mundo da tecnologia global é o termo Token de IA. Quando você inicia uma conversa e digita uma pergunta, na verdade há toda uma cadeia de energia operando desde a usina, rede elétrica, data center até a placa de vídeo, e o Token é a unidade que mede todo esse processo.

Se desmembrarmos essa questão, as quatro perguntas mais discutidas e também mais mal compreendidas são: o Token é realmente uma moeda? A assinatura de 17 dólares do ChatGPT cobre todos os custos? Como os data centers, sendo tão importantes, podem estar localizados em Silicon Valley e parques científicos, ou no deserto e ao lado de fiordes? E por que Huang Renxun insiste que a energia será insuficiente no futuro? Essas quatro questões, conectadas, são a chave para entender a economia da IA.

O Token de IA é realmente uma moeda?

No mercado, há uma narrativa crescente de que o Token é uma nova forma de ativo, até mesmo circulando a expressão “investimento em Token de IA”. Muitas pessoas, ao ouvirem a palavra Token pela primeira vez, naturalmente associam ao Token de criptomoedas ou pensam que é um ativo digital que pode ser acumulado, valorizado e trocado por algo. Mas, na essência, o Token na área de IA se assemelha mais a uma escala de uso, e não a um meio de armazenamento ou troca de valor.

Começando pelo conceito mais básico de unidade. A conversão de Token na saída (Output) varia de acordo com o idioma. Em inglês, 1 Token equivale aproximadamente a 0,75 palavras ou cerca de 4 letras. Palavras comuns como “apple” geralmente representam 1 Token; palavras mais longas como “hamburger” são divididas pelo sistema em “ham”, “bur”, “ger”, consumindo de 2 a 3 Tokens. No chinês, o consumo é maior, pois a codificação tradicional ocupa mais espaço; 1 Token equivale a cerca de 0,5 a 1 caractere chinês. Caracteres comuns como “我” ou “的” geralmente consomem 1 Token, mas caracteres complexos ou raros podem precisar de 2 a 3 Tokens cada.

Na entrada (Input), 1 Token é uma quantidade tão pequena que nem uma frase completa pode ser considerada. Para dar uma ideia, na indústria costuma usar 1.000 Tokens como referência: ao ler um arquivo em inglês, 1.000 Tokens equivalem a cerca de 750 palavras, aproximadamente 1,5 páginas de Word A4; ao ler um arquivo em chinês, 1.000 Tokens correspondem a cerca de 500 a 800 caracteres, ou meia página de artigo curto ou uma notícia de tamanho médio. Se você enviar um contrato de várias dezenas de páginas para o AI ler, só a leitura consumirá dezenas de milhares de Tokens, sem contar o que será gasto na geração da resposta.

Mais importante, há duas categorias de Token: Input Token e Output Token, cada uma com uma métrica de cobrança bastante precisa. Input é a quantidade consumida pelo AI ao entender o conteúdo enviado, como arquivos, vídeos ou áudios; Output é a quantidade de texto, imagens ou códigos gerados pelo AI. Ambas são conceitos concretos, e as principais empresas (OpenAI, Google, Anthropic, etc.) cobram por cada milhão de Tokens, com preços que atualmente giram em torno de alguns dólares por 1 milhão de Tokens.

Portanto, sob essa perspectiva, o Token se assemelha mais a uma “medida” — como o “grau” de energia elétrica: uma unidade de uso do serviço de IA. Você não diria que usou 30 graus de energia e, por isso, possui um “ativo de 30 graus”; nem interpreta o consumo de energia com a mesma lógica de um produto ou moeda. A lógica do Token de IA é muito parecida com isso.

Claro, no futuro, é possível que Tokens evoluam para derivar produtos financeiros como futuros, créditos pré-pagos ou negociações de quotas, seguindo caminhos similares aos de petróleo, eletricidade e carbono. Mas, na essência, entender que o Token é uma “unidade de uso” de IA, é mais próximo de sua verdadeira função do que tratá-lo como um ativo de valor independente. Para o usuário comum, essa compreensão impacta diretamente na forma de enxergar a próxima questão: a assinatura de serviços de IA.

A assinatura de 17 dólares por mês cobre todos os custos?

Essa é provavelmente a dúvida mais direta do usuário comum. Os preços de assinatura de serviços de IA no mercado, de ChatGPT Plus a planos empresariais, parecem acessíveis. Assim, muitos naturalmente pensam que o custo real da IA deve estar próximo desse valor. Mas, ao analisar os relatórios financeiros do setor, a realidade é diferente.

A maioria das empresas de IA ainda opera com prejuízo, como OpenAI, Google e Anthropic, que continuam investindo pesadamente em suas divisões de IA. Grande parte do capital vem de financiamentos, não de lucros diretos do serviço. Isso significa que o valor da assinatura atualmente não cobre totalmente os custos reais. Quando um usuário intensivo pede ajuda o dia todo, editando imagens, conversando longamente ou gerando conteúdo em grande volume, o consumo de Tokens pode já ultrapassar o que a assinatura cobre, e a diferença é arcada pelas empresas e investidores. Essa é uma estratégia de precificação de “fase de educação do usuário”, para criar hábito e ampliar a base de clientes, e mudanças futuras ainda são uma questão a ser observada.

Esse modelo também traz uma consequência interessante: a barreira de entrada praticamente desaparece. Antes, usar petróleo como energia industrial exigia possuir veículos, máquinas ou fábricas, com um filtro econômico natural. Agora, na era da IA, o acesso é quase sem barreiras. A mesma quantidade de Tokens pode gerar uma análise de due diligence ou um contrato de fusão e aquisição, ou ainda um resumo de pesquisa médica, uma conversa sobre almoço ou uma conversa com um personagem virtual. O consumo de poder computacional e energia é equivalente, mas o valor social criado é muito diferente.

Por que os data centers estão em locais tão diferentes?

Essa é outra dúvida comum. Alguns data centers estão em Silicon Valley, parques científicos, centros tecnológicos de ponta, enquanto outros aparecem em notícias de Dubai no deserto, na Noruega ao lado de fiordes, em áreas rurais na Irlanda, ou até ao lado de usinas hidrelétricas. Isso gera a dúvida: data center é uma tecnologia de ponta?

A compreensão mais adequada é que ambas as visões têm fundamentos. Data centers são, de fato, infraestruturas altamente especializadas, envolvendo engenharia de resfriamento, gestão de energia, redes, segurança, integração de chips avançados, com altos requisitos de construção e operação. Empresas na Taiwan, por exemplo, têm forte capacidade técnica nesse setor, e por isso alguns optam por estar próximos a polos tecnológicos, para facilitar acesso a talentos, clientes e fornecedores.

Por outro lado, do ponto de vista global, a localização também depende de um fator crucial: “depende de energia estável e barata”. Quando a escala de computação atinge certo nível, o custo de energia se torna decisivo. Assim, Dubai, Abu Dhabi, com suas fontes solares no deserto, Noruega, com hidrelétricas e baixas temperaturas, Irlanda, com políticas energéticas favoráveis, se tornam polos de data centers. Em resumo, o principal fator é: “é um ponto de troca de energia, altamente dependente de energia acessível e estável”.

Vendo por esse ângulo, os data centers são um dos pontos-chave na era da IA: eles transformam energia — que é difícil de armazenar e transportar internacionalmente — em Token, um serviço que pode ser precificado e comercializado remotamente. Todas as perguntas enviadas pelos usuários, os arquivos enviados por empresas, os dados de pesquisa, tudo passa pelos data centers, que cobram pelo uso de Tokens. E isso nos leva ao quarto e mais importante ponto.

Por que Huang Renxun insiste que a energia será insuficiente?

Nos últimos anos, Huang Renxun, fundador da NVIDIA, tem repetidamente destacado em palestras e entrevistas que: no futuro, a energia será insuficiente, e o crescimento da IA enfrentará um gargalo energético. Muitos interpretam isso como uma estratégia de marketing ou uma retórica de GPU. Mas, ao conectar as três questões anteriores, percebe-se que há uma lógica sólida por trás dessa afirmação.

Do ponto de vista do Token, cada pergunta corresponde a uma operação computacional, que consome energia. Do ponto de vista do modelo de assinatura, os preços subsidiados atualmente incentivam uso excessivo, levando a um crescimento exponencial no consumo. Do lado dos data centers, regiões com condições energéticas favoráveis estão acelerando a expansão de capacidade, e cada novo centro consome uma parcela significativa da energia local. Quando esses três fatores se combinam, a pressão sobre a energia se intensifica rapidamente.

Por isso, Huang Renxun fala sobre a escassez de energia mais do que sobre as GPUs, porque, por mais poderosas que sejam, sem energia suficiente, elas não funcionam. Para uma empresa como a NVIDIA, que conhece bem a escala de pedidos de computação de seus clientes, a lacuna de energia é uma realidade concreta. Sua fala de que “a energia será insuficiente” reflete uma visão realista, não um slogan.

Isso também indica que a indústria de energia será o próximo setor de atenção de longo prazo. Regiões com potencial de expansão de geração — desertos, áreas de energia hidrelétrica, costas com potencial eólico, países com espaço para nuclear — estão todos investindo em capacidade de geração. A China, com seu enorme sistema de energia verde, tem vantagem clara nesse cenário. E as discussões sobre energia nuclear e renovável em Taiwan também serão reavaliadas no contexto da era da IA. Pode-se prever que, nos próximos anos, o consumo de energia da infraestrutura de IA ultrapassará muitas categorias industriais atuais, e a demanda global por IA, ainda em crescimento, continuará a subir.

Como usuários e investidores devem encarar tudo isso?

De modo geral, há duas direções que merecem atenção a longo prazo. A primeira é toda a cadeia de suprimentos da infraestrutura de IA: geração de energia, upgrades na rede elétrica, construção de data centers, resfriamento, encapsulamento avançado e cadeia de fornecimento de capacidade computacional. Essas áreas têm uma previsibilidade de pedidos relativamente clara, e enquanto a demanda por IA continuar crescendo, a escassez de energia e infraestrutura será uma questão estrutural, não uma volatilidade de curto prazo.

A segunda é a eficiência do uso de Tokens, que se tornará uma questão importante. Quando a precificação de Tokens se tornar transparente, os usuários passarão a perceber as diferenças de custo entre tarefas, e empresas e indivíduos desenvolverão hábitos de uso mais racionalizados.

Para o setor de IA, é importante entender três princípios básicos: primeiro, que o Token é uma unidade de precificação, o que ajuda a julgar narrativas financeiras e de mercado; segundo, que o papel do data center, embora seja uma infraestrutura altamente especializada, depende fortemente de energia, e sua localização é influenciada por essa dependência; terceiro, que as mudanças de longo prazo na energia serão o maior fator de risco e oportunidade na indústria de IA, uma mensagem reiterada por líderes do setor.

O ritmo de desenvolvimento da IA nos últimos anos foi tão acelerado que muitos ainda não compreenderam sua estrutura de custos. Isso não significa que a IA seja uma bolha ou que o setor vá colapsar, mas que, à medida que uma nova indústria amadurece, seus modelos de precificação, alocação de recursos e infraestrutura evoluem para um novo equilíbrio. A curva de demanda por IA deve continuar crescendo, mas os desafios energéticos e de custos também se tornarão cada vez mais relevantes para usuários, investidores e formuladores de políticas.

O pequeno Token, por trás dele, conecta usinas de energia, redes, data centers, chips, modelos e aplicações, estendendo-se até as escolhas diárias de cada usuário. Compreender sua essência nos ajuda a enxergar melhor as oportunidades e os custos na era da IA.