Um relatório do Goldman Sachs projeta crescimento de 24 vezes no consumo global de tokens de IA até 2030, chegando a 120 quatrilhões por mês, com adoção de agentes autônomos de IA atingindo 37% dos trabalhadores do conhecimento até 2040.
Goldman Sachs: projeções sobre agentes de IA
| Projeção |
Dado |
| Crescimento de tokens até 2030 |
24x (120 quatrilhões/mês) |
| Workers usando IA agente em 2030 |
12% |
| Workers usando IA agente em 2040 |
37% |
| Escassez de semicondutores |
persiste por 12-18 meses |
| Oferta acompanhar demanda |
~2 anos |
| Adoção empresarial atual |
baixa, esp. PMEs |
Goldman Sachs Research, maio de 2026. Fonte: PYMNTS
A tese da inflexão de margens
Jim Schneider, analista sênior de ações que cobre semicondutores e serviços de TI no Goldman Sachs Research, articula a preocupação central do mercado: “A preocupação da comunidade de investidores generalistas é a sustentabilidade do investimento de capital, porque o fluxo de caixa livre dos hiperescaladores está comprimido.” A resposta que o relatório propõe está na lógica dos custos: com a redução simultânea nos preços de computação, as empresas de IA entrariam em um período de “inflexão nas margens”.
Schneider formula a tese de maneira direta: “O que resolve isso? A resposta está na lógica econômica subjacente ao problema. Se você aumenta as margens brutas, aumenta o fluxo de caixa operacional, e isso lhe dá mais margem para investir.” A cadeia é: agentes de IA aumentam o consumo de tokens, o que escala receita dos provedores, enquanto a queda nos custos de computação amplia margens brutas, aliviando a compressão de caixa que preocupa investidores hoje. A adoção de agentes autônomos acelerou com apostas bilionárias de grandes grupos de tecnologia, mas o retorno financeiro direto ainda depende dessa inflexão de margens se materializar.
Adoção empresarial lenta, com cauda longa
O relatório diferencia o ritmo de adoção entre consumidor e empresa. Agentes de “tomada de controle” voltados ao consumidor já emergem em mercados como a China. Para o ambiente corporativo, o caminho é mais lento: integração, testes e conformidade criam fricção que o mercado de consumo não enfrenta na mesma proporção. Schneider descreve a trajetória tecnológica: “Esses dispositivos estão se tornando mais autônomos por natureza. Estamos entrando em uma fase de agentes em segundo plano ‘sempre ativos’ que executam tarefas quando necessário.”
Os dados de campo da PYMNTS Intelligence mostram a aceleração recente: em agosto de 2025, 52% dos CPOs pesquisados estavam apenas “considerando” ou “explorando” IA agente. Poucos meses depois, esse número caiu para 30%, e em novembro quase 1 em cada 4 CPOs relatou que já testava ou usava plenamente IA agente em produção, ante 3% em agosto. Schneider resume o horizonte de longo prazo: “Em 2030, prevemos que 12% dos trabalhadores do conhecimento estarão usando IA agente, mas em 2040 esse número chegará a 37%. Temos essa adoção de cauda longa.” O mesmo padrão aparece na adoção de soluções financeiras, onde agentes de IA começam a ser testados também em transações e pagamentos.
O que observar
O gargalo de semicondutores pelos próximos 12 a 18 meses é o principal risco de curto prazo para a tese: sem oferta suficiente de chips de ponta, o crescimento de 24x no consumo de tokens pode comprimir margens em vez de expandi-las, invertendo o mecanismo que o relatório descreve. A oferta levar dois anos para acompanhar a demanda é a janela em que o investimento de capital dos hiperescaladores permanece comprimido sem o alívio das margens que a tese promete.
O dado mais relevante a monitorar é a taxa de conversão de CPOs que saem da fase de exploração para produção real. A queda de 52% para 30% em fase de pesquisa é expressiva, mas o salto de 3% para 25% em uso produtivo em apenas três meses sugere que a adoção empresarial pode acelerar de forma não linear quando a fricção de integração for vencida. O relatório coloca 2030 e 2040 como horizontes de longo prazo, mas a inflexão de margens, se vier, deve aparecer antes disso nos resultados trimestrais dos maiores provedores de infraestrutura de IA.
Fontes: PYMNTS • Let’s Money • Let’s Money
