Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico aponta queda de preços da inteligência artificial

A Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE) analisou dois anos de evolução dos modelos de inteligência artificial usados no mercado. De março de 2023 a janeiro de 2025, o número de ofertas ativas saltou de poucas dezenas para mais de mil, desenvolvidas por quase cem empresas em quatorze países.

Segundo o levantamento, dez laboratórios — entre eles empresas norte-americanas, chinesas e europeias — concentram os modelos com melhor relação entre desempenho e preço, conceito que o relatório chama de “fronteira econômica”. Na prática, isso significa que provedores e integradores podem escolher entre diversas opções de qualidade semelhante, evitando dependência de um único fornecedor.

O ponto que mais chama atenção é a redução, em média, de 80 % no preço ajustado por qualidade dos modelos de linguagem e imagem. A OCDE atribui a queda a três fatores: avanço de hardware especializado, melhoria na curadoria de dados e aumento da competição — incluindo a liberação de pesos abertos, que permite hospedar modelos em infraestrutura própria ou em cloud de menor custo.

Para provedores de internet, o movimento abre espaço para automatizar processos antes restritos a grandes operadoras. Chatbots de atendimento, detecção de fraudes de rede e criação de conteúdo de marketing são exemplos que já cabem no bolso de empresas de porte regional. O estudo também revela que 46 provedores em nuvem oferecem hoje modelos capazes de atender à maioria dos casos de uso empresariais, sinal de que trocar de fornecedor ficou tecnicamente mais simples.

A OCDE, contudo, faz dois alertas. Primeiro, o domínio de poucos gigantes em computação em nuvem pode evoluir para posições de gatekeeper se houver amarrações exclusivas com laboratórios de IA. Segundo, a corrida por chips de alto desempenho mantém a possibilidade de gargalos de oferta, o que tenderia a encarecer projetos dependentes de grandes volumes de consultas.

Embora o relatório seja global, as conclusões dialogam com a realidade brasileira. A popularização de modelos mais leves viabiliza uso local — em data centers regionais ou até em equipamentos de borda — diminuindo a latência para clientes finais. Já a queda de preço em chamadas de API reduz o risco financeiro de testar novas aplicações.

O relatório, em inglês, está aqui.