NVIDIA: Executivos não entendem o que é 'token', unidade de custo da IA

A NVIDIA, através de seu CEO Jensen Huang, apresentou no GTC 2026 a visão de que os data centers se transformam em fábricas de inteligência artificial (IA), com o token como seu principal produto. No entanto, uma pesquisa informal após o evento revelou que muitos executivos presentes, tomadores de decisão em tecnologia, não compreendem o que é um token ou um parâmetro, conceitos fundamentais para a nova economia da IA.

Essa lacuna de conhecimento, combinada com uma confiança elevada sobre as capacidades da IA, é preocupante. Um levantamento do Boston Consulting Group (BCG) em maio de 2026 indicou que 75% dos conselheiros e 63% dos CEOs superestimam o conhecimento sobre IA. A falta de familiaridade com os fundamentos pode levar a erros caros, seja por excesso de entusiasmo ou por ceticismo que impede a inovação.

Token: a unidade de custo da IA

Um token é definido como um pedaço de texto, que pode ser uma palavra inteira ou um fragmento, utilizado pelos modelos generativos para processar entradas e gerar respostas. Os custos dos principais serviços de IA são calculados com base no número de tokens de entrada e saída. Essa métrica é crucial para a análise de viabilidade de projetos de IA, pois o consumo de tokens pode multiplicar drasticamente com o aumento da escala de usuários ou da complexidade das tarefas.

Agentes de IA, por exemplo, consomem significativamente mais tokens do que um chat simples, pois realizam raciocínio em múltiplas etapas, consultam sistemas e revisam o próprio trabalho. Um detalhe pouco conhecido é que modelos treinados predominantemente em inglês tendem a dividir o mesmo conteúdo em mais tokens em outros idiomas. Um estudo da Universidade de Oxford apresentado na NeurIPS 2023 mostrou diferenças de até 15 vezes entre idiomas, e para o português, um preprint indica a necessidade de mais de 50% de tokens adicionais para o mesmo texto em um modelo popular.

Embora o custo por token tenda a diminuir com o avanço tecnológico, a complexidade dos modelos também aumenta, criando uma corrida contínua. A pergunta essencial para um executivo é: "Quantos tokens este caso de uso vai consumir por mês em produção, e como esse custo cresce com a adoção?"

Parâmetro: o tamanho do modelo

Os parâmetros, que medem o tamanho do modelo de IA, são os valores numéricos ajustados durante o treinamento e representam o "conhecimento" armazenado. Modelos com bilhões de parâmetros capturam padrões mais sutis, mas exigem mais recursos computacionais. A escolha do modelo pelo tamanho, sem considerar a necessidade real, pode ser ineficiente. Muitos problemas corporativos, como classificação de chamados ou extração de dados, podem ser resolvidos por modelos menores, que são mais baratos, rápidos e podem rodar localmente.

A capacidade de rodar modelos localmente é particularmente relevante no Brasil para a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), reduzir a dependência de serviços estrangeiros e manter dados sensíveis sob controle. A decisão de onde rodar um modelo é estratégica e requer o entendimento de que o tamanho do modelo é uma variável de escolha. A pergunta correta a ser feita é: "Qual é o menor modelo que resolve este problema com a qualidade necessária?"

Alucinação da IA e a necessidade de verificação

Modelos de linguagem não consultam bases de fatos; eles preveem a continuação mais provável do texto, token a token. Quando a informação não está disponível, o modelo pode gerar respostas plausíveis, mas incorretas, um fenômeno conhecido como "alucinação da IA". O contexto fornecido ao modelo (instruções, documentos, histórico da conversa) pode reduzir esses erros, mas o contexto também consome tokens e, consequentemente, custos.

Entender a natureza da IA muda o desenho dos processos. Embora a IA seja excelente para preparar, resumir e acelerar tarefas, decisões com impacto financeiro, jurídico ou sobre pessoas exigem verificação humana ou mecanismos de checagem. Tomadores de decisão precisam considerar o que acontece quando o modelo erra com confiança.

O letramento mínimo em IA para executivos significa ser capaz de fazer e entender perguntas sobre custos de produção, a escolha do modelo, a localização e o acesso aos dados, e os mecanismos de qualidade e tratamento de erros. Ignorar esses conceitos leva à delegação de decisões importantes a fornecedores ou equipes técnicas, o que, diante da visão de NVIDIA de fábricas de IA em escala industrial, se assemelha a construir uma fábrica sem entender o que ela produz ou quanto custa cada unidade.