Relatório da Menlo: laboratórios de IA já capturam 69% do gasto corporativo com implantação

O relatório da Menlo estima que o gasto corporativo com implantação de IA chegou a US$ 177 bilhões em setembro de 2026, contra US$ 33 bilhões um ano antes. Desse total, os três grandes laboratórios (Anthropic, OpenAI e Google) ficam com US$ 122,7 bilhões, ou 69%, contra 50% no ano anterior. A concentração não está só na API: os aplicativos próprios dos laboratórios somam US$ 40 bilhões, com Claude Code e Codex respondendo por 70% do gasto em programação.

Os agentes explicam boa parte do salto. Segundo a Menlo, eles já representam 80% dos tokens na OpenRouter, e o gasto médio por empresa ficou em 4,7 vezes o do ano anterior, contra 1,9 vez planejado. Para o mercado de aplicações, o dado que interessa a fundadores: sem contar os apps dos laboratórios, as startups ficam com 61% do gasto com aplicações, e o mercado de programação fora dos laboratórios ainda cresceu 2,9 vezes, para US$ 10 bilhões. A própria Menlo espera que a concentração nos laboratórios diminua com o tempo, conforme a capacidade amadurece e empresas de aplicação a levam a novos mercados.

A cobertura do CEVIU mostra a trajetória dessa tese. Em 19 de março de 2026, em "Quanto da desaceleração do software é apenas orçamento fluindo para Anthropic e OpenAI", o CEVIU noticiou que as duas já capturavam entre US$ 40 e US$ 50 bilhões em gastos empresariais anuais. Agora, a Menlo estima que os três laboratórios somam US$ 122,7 bilhões em implantação, embora as bases de cálculo possam não ser idênticas. Em 7 de outubro de 2026, em "A ascensão da inferência de IA: um novo mercado bilionário para o setor de software", o CEVIU já apontava a inferência como mercado relevante, e o relatório da Menlo agora quantifica a infraestrutura de implantação em US$ 99,5 bilhões.

Para quem constrói produto sobre modelos de terceiros, a leitura é dupla. O dinheiro está indo para quem tem a capacidade mais avançada, o que aumenta a dependência dos laboratórios. Por outro lado, 55% do gasto adicional vem de orçamentos novos, e não de substituição de software existente, o que sugere espaço para startups que entreguem trabalho que antes não era automatizável. Quem vende software com preço por usuário deve olhar para precificação atrelada ao trabalho executado, já que os agentes escalam o gasto com tarefas, não com pessoas.