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Por Ganhe Dean-Salyardsconsultor de marketing sênior da Heinz Marketing
Há uma dura verdade eram não estou falando. A explosão do investimento em IA é cada vez mais duvidoso financeiramente e depende de padrões de crescimento insustentáveis. Se a bolha da IA entrar em colapso em 2026, muitos dos hoje grandes modelos generativos de IA não vai sobreviver às consequências. No entanto, isso é provavelmente os agentes de IA o farão.
Eram no auge de uma corrida armamentista baseada em gastos sem precedentes em infraestrutura, enormes compromissos de computação semelhantes a dívidas, custos exorbitantes de treinamento de modelos e um “o crescimento nos salvará” mentalidade. Mas se as condições macro mudarem ou o mercado perceber que todas as empresas não Se precisar de um modelo de US$ 100 milhões para automatizar um e-mail, o financiamento vai acabar rapidamente.
Quando isso acontece, os modelos generativos de IA, tal como existem hoje, tornam-se a parte mais vulnerável da pilha de IA.
O mundo ficou bêbado com a ideia de que modelos maiores são sempre melhores. Mas “maior” vem com uma curva de custo isso é não apenas íngreme, isso é superexponencial.
Uma análise recente mostra que o custo de formação de modelos de classe de fronteira aumentou aproximadamente 2,4× por ano desde 2016. Nesse ritmo, os treinamentos mais extensos custarão mais de US$ 1 bilhão cada um até 2027. Do lado do data center, a infraestrutura necessária para apoiar a IA generativa de fronteira é fundamentalmente insustentável a longo prazo. Essas instalações exigem quantidades impressionantes de terra, água, energia e sistemas de resfriamento altamente especializados, e cada novo nível de treinamento de modelo exige mais de cada um. Pior ainda, os retornos de todo este investimento estão a diminuir: cada nova geração de modelo proporciona ganhos incrementais menores no desempenho, apesar dos custos de computação exponencialmente mais elevados. E o hardware que alimenta esses data centers tem uma vida útil brutalmente curta. Os chips de última geração ficam efetivamente obsoletos a cada 18–24 meses, o que significa que a esteira de investimentos nunca para. Você é substituindo constantemente bilhões de dólares em equipamentos para manter um desempenho competitivo. Quando você combina recursos físicos finitos, diminuição do ROI do modelo e rápida depreciação do hardware, o ritmo atual de expansão do data center simplesmente não pode continuar.
Isso é não é sustentável num mundo onde o capital se contrai, as avaliações se normalizam e os conselhos de administração começam a exigir o ROI hoje, e não o lucro teórico em 2030 ou 2040. Na verdade, o Jornal de Wall Street informou recentemente que a Meta está financiando um Projeto de data center de IA de US$ 27 bilhões através de uma estrutura de joint venture projetada para manter o ativo e a dívida fora do da empresa balanço.
Tradução: Mesmo as maiores e mais ricas empresas tecnológicas estão a contorcer as suas finanças para suportar a corrida GenAI.
Esse é engenharia financeira que só faz sentido se as projeções de crescimento se mantêm. Se a bolha estourar, essas estruturas não vai salve-os; a dívida vence de qualquer maneira.
Apesar de todo o entusiasmo, a maioria das empresas ainda não pode demonstre ganhos claros de produtividade, reduções reais de custos ou aumentos significativos de receita a partir de modelos de nível GPT implantados em escala. A lacuna entre o custo da infraestrutura e o valor entregue não tem significativamente fechado para a maioria dos casos de uso.
Quando o dinheiro fica escasso, os CFOs matam primeiro os grandes projetos especulativos. E nada em tecnologia hoje é mais especulativo, ou mais caro, do que a corrida armamentista generativa da IA.
Se o financiamento diminuir, se os custos de energia dispararem, se a oferta de GPU falhar ou se os mercados financeiros se afastarem do crescimento não lucrativo?
Aqui está a sequência:
Grande Tecnologia retarda ou cancela execuções de treinamento de modelos multibilionários.
Apenas algumas empresas no mundo podem arcar com essas apostas, mesmo em tempos bons.
Os ciclos de atualização do modelo aumentam.
Você não precisaremos de um novo modelo de trilhões de parâmetros a cada 12 meses se os orçamentos entrarem em colapso.
Empresas menores de IA desistem ou giram.
Se você é uma startup cujo único diferencial é “treinamos um grande modelo também,” você é perdido.
A adoção da IA generativa pelas empresas estagna.
Se o ROI não foi claro antes do acidente, com certeza não vai estar depois.
O cenário genAI consolida em um punhado de megamodelos controlados por alguns hiperscaladores, ainda com finanças duvidosas.
O boom generativo da IA está profundamente ligado ao capital barato, à computação abundante e aos investidores pacientes. Essas condições são temporárias. Se desaparecerem, os grandes modelos generativos de IA perderão a sua base económica da noite para o dia.
Agentes de IA, sistemas autônomos que combinam modelos menores com lógica de fluxo de trabalho, APIs, ferramentas e conhecimento de domínio, não precisam de treinamentos de bilhões de dólares. E isso os torna resilientes em uma recessão. Vamos decifre o porquê.
Os agentes podem ser executados em LLMs menores e mais baratos, em modelos de código aberto ajustados ou em uma combinação de scripts, ferramentas e sistemas de recuperação. Eles não precisam de pesos de modelo de última geração para automatizar fluxos de trabalho de integração, processos de rev-ops, geração de conteúdo, triagem de suporte, agendamento, limpeza de dados, relatórios ou tarefas de pesquisa.
Um agente bem projetado supera um modelo generativo massivo para a maioria dos casos de uso corporativo simplesmente porque: Melhor orquestração > Modelos maiores.
A IA generativa geralmente transmite vibrações e riscos potenciais de conformidade. Os agentes entregam resultados de negócios. Quadros não se preocupe com contagens de parâmetros. Eles se preocupam com horas economizadas, tarefas automatizadas, redução de erros, melhor rendimento, melhor serviço e menos pessoas necessárias para fazer o mesmo trabalho. Em uma recessão, as ferramentas de produtividade não ser cortado… eles são duplicados.
Se seu orçamento diminuir, você poderá trocar por um modelo menor, reduzir custos de inferência, restringir fluxos de trabalho específicos, executar modelos localmente ou eliminar funcionalidades. Tente fazer isso com um modelo generativo em escala de fronteira cujo fixo os custos incluem milhares de GPUs e bilhões em infraestrutura de data center. Os agentes podem crescer junto com o seu negócio.
O hype generativo da IA pressupõe uma melhoria exponencial constante. Agentes não. Os agentes geram valor simplesmente conectando-se:
Na verdade, alguns dos melhores sistemas de agência actuais continuariam a funcionar eficazmente, mesmo que a inovação do modelo estagnasse durante os próximos cinco anos.
Isso faz com que os agentes anti-frágil em uma recessão.
Porque os agentes exigem menos computação, menos despesas gerais, menos talentos especializados e menos riscos. Eles podem ser implantado na maioria dos lugares, como:
Os agentes têm aplicações mais amplas sem custos extremos, o que os torna mais resilientes.
Se a bolha da IA estourar em 2026, isso é duvidoso bem veja o fim da IA. Bem veja uma correção significativa que leva a:
E simultaneamente:
A indústria se reequilibra longe de “uau” demonstrações e em direção “o que realmente funciona.”
A IA generativa é impressionante, mas é economicamente frágil. Os agentes de IA são menos chamativos, mas mais duráveis financeiramente.
Se a bolha estourar, as ferramentas que sobreviverão serão aquelas que custam menos, agregam valor imediato, se integram aos fluxos de trabalho dos negócios, reduzem a carga de trabalho e não exigem treinamentos de bilhões de dólares para permanecerem competitivos. E quando a poeira baixar, os vencedores em IA não vai serão as empresas com o maior modelo… mas as empresas com o mais inteligente agentes.
Se você quiser conversar sobre como operacionalizar agentes de IA ou qualquer coisa nesta postagem, entre em contato com: aceleração@heinzmarketing.com
A postagem Se a bolha de IA estourar: sem uma grande mudança, a IA generativa não sobreviverá a um crash – mas os agentes de IA aparecerão pela primeira vez no Heinz Marketing.
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
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