Após ler este artigo "Dados de Uso de IA de 100 Trilhões de Tokens", alguns pontos me chamaram bastante a atenção, então estou fazendo algumas anotações. 1. A economia da IA é realmente diferente da economia da internet. Intuitivamente, poderíamos supor que modelos mais baratos consumiriam modelos mais caros, mas os dados mostram diretamente que o preço é quase irrelevante; a demanda é o único fator verdadeiramente constante. Por que as pessoas estão dispostas a gastar dezenas de vezes mais dinheiro? Tudo por três palavras: tranquilidade, confiabilidade e estabilidade. Se você está desenvolvendo produtos de IA ou iniciando um negócio e ainda pensa em como conquistar usuários reduzindo preços, está basicamente no caminho errado. O que você realmente precisa priorizar é a qualidade da inferência e se consegue se integrar aos fluxos de trabalho existentes dos usuários. 2. A distribuição de usuários do Gemini é particularmente diversificada, o que é positivo do ponto de vista dos dados. Com base neste relatório, o Gemini parece ser mais um mecanismo de conhecimento de propósito geral, usado em uma ampla variedade de tarefas. Isso demonstra que o Gemini já é um canivete suíço com o qual me sinto confortável em usar. Para o Google, essa é uma estrutura de usuários muito saudável, e há muito espaço para melhorias, desde que a experiência do usuário seja aprimorada gradualmente. 3. O raciocínio tornou-se a base da IA. A maior parte do tráfego agora vem do modelo de raciocínio/agente. A unidade de interação também está mudando. Antes, era um estímulo ou uma resposta. Agora, uma tarefa é dada e o modelo é solicitado a resolvê-la por conta própria. Para os desenvolvedores de produtos, isso equivale a uma mudança nas regras. Analisando as tendências atuais de desenvolvimento, o Agentic continuará sendo a principal tendência em 2026. 4. A proporção de modelos de código aberto continua a aumentar, especialmente para modelos de médio porte. Os modelos de porte médio, como o Qwen e o DeepSeek, já estabeleceram um equilíbrio entre desempenho suficiente e custo-benefício. Isso provavelmente afetará um grande número de cenários onde "simplesmente usar" é suficiente, especialmente para empresas que exigem implantações privadas com dados sensíveis. No futuro, é muito provável que tarefas essenciais de alto valor utilizem código proprietário, enquanto grande parte da automação periférica utilize código aberto, adotando uma abordagem dupla. 5. A dramatização e as conversas prolongadas, que envolvem companheirismo, representam, na verdade, uma porcentagem muito alta do uso. Isso é particularmente interessante. Falamos sobre produtividade todos os dias, mas, na realidade, muitas pessoas usam IA para construir relacionamentos. Conversas longas, personalização e apoio emocional — coisas que hoje parecem necessidades marginais — podem muito bem estar entre as maiores oportunidades de negócios do futuro. Você pode encarar este relatório como um novo mapa, analisar os dados com sinceridade, observar para que as pessoas realmente os estão utilizando agora e, em seguida, desenvolver produtos e modelos de negócios com base nessa tendência.
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