Custo da IA cai cerca de 10x ao ano, diz texto que cita previsão de Kai-Fu Lee
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O texto parte de uma frase de Sam Altman, de fevereiro de 2025: o custo de usar um dado nível de IA cai cerca de 10x a cada 12 meses. Em outubro de 2026, 20 meses depois, o autor refez a conta com quatro benchmarks (Humanity's Last Exam, Elo, GPQA Diamond e Terminal-Bench) e diz ter confirmado a alegação. Os preços usam mistura de 3 tokens de entrada para 1 de saída, sem cache.
Os números variam por benchmark: 10x mais barato a cada 0,8 ano no HLE (média de cinco níveis de inteligência) e no Terminal-Bench, 1,2 ano no GPQA Diamond e 1,3 ano no Elo. Um exemplo concreto: o o3-mini, de janeiro de 2025, fazia 12% no HLE por US$ 1,93 por milhão de tokens. O DeepSeek V4 Flash entregou esse nível por cerca de 18 centavos, 11x menos. Depois a curva achata: em setembro de 2026, o MiMo V2.6 Flash ainda custava cerca de 18 centavos, só 11x menos em 1,7 ano, contra os 50x que a regra previa. O autor hipotetiza que isso ocorre quando algo fica barato demais para medir e ninguém se importa em baratear níveis antigos de inteligência. Ele propõe chamar o ritmo de "Lei de Lee", pela previsão de Kai-Fu Lee em maio de 2024, e compara com a Lei de Moore, que dobra transistores a cada dois anos. Segundo o texto, a Lei de Lee é 7x mais rápida.
O que mudou
O tema já vinha sendo coberto pelo CEVIU. Em 23 de setembro de 2026, o CEVIU noticiou "Desempenho da IA Barateia 47% por Trimestre, mas o Investimento Total Permanece Alto", e em 4 de agosto de 2026 falou da queda do custo de inferência em "A queda do custo de inferência em IA redefine o futuro dos produtos de software". Agora há uma medição por benchmark, com ritmos entre 0,8 e 1,3 ano para cada queda de 10x, e a ressalva de que níveis antigos de capacidade deixaram de ficar mais baratos.
Por que isso importa
Para quem constrói produto sobre modelos de IA, a leitura é que planejar margem com o preço de hoje tende a errar, pelo menos para o nível de capacidade que você já usa. Mas o achatamento nos níveis antigos sugere que a queda mais forte está na fronteira, não no piso. Em 10 de setembro de 2026, o CEVIU perguntou em "Preço da IA em queda: o volume compensa?" se o uso crescente cobre a queda de preço. Para um fundador, a pergunta prática é qual nível de inteligência o produto realmente precisa.
Linha do tempo
CEVIU noticia a queda do custo de inferência em IA e o impacto nos produtos de software.
CEVIU questiona se o volume de uso compensa a queda do preço da IA.
CEVIU noticia que o custo por desempenho de IA cai 47% por trimestre, com investimento total ainda alto.
Texto mede a queda em quatro benchmarks e propõe a Lei de Lee, com 10x por ano como ritmo aproximado.
Perguntas frequentes
O que é a Lei de Lee?
É o nome que o autor propõe para a ideia de que o custo da IA cai cerca de 10x por ano. A referência é a previsão de Kai-Fu Lee, em maio de 2024, de que o custo de inferência cairia 10x ao ano. O autor admite que também dá para chamá-la de Lei de Altman.
A queda de 10x ao ano foi confirmada?
O autor diz que sim, com base em quatro benchmarks. As taxas medidas vão de 10x a cada 0,8 ano até 10x a cada 1,3 ano. Ele nota que níveis antigos de inteligência pararam de baratear, o que puxa algumas médias para baixo.
Como os preços foram comparados?
Usando uma mistura de 3 tokens de entrada para 1 de saída, sem cache. O autor acompanhou, para cada nível de pontuação, o modelo mais barato que o alcançava ou superava. O exemplo é o o3-mini, a US$ 1,93 por milhão de tokens, contra cerca de 18 centavos do DeepSeek V4 Flash.
Por que a queda desacelera em níveis antigos?
É uma hipótese do autor: quando algo fica barato demais para medir, o mercado deixa de se importar em baratear ainda mais aquele nível. Ele acha que esses níveis poderiam continuar caindo 10x se houvesse interesse do mercado.
Fontes
- stevekrouse.comfonte original
- Categoria
- CEVIU Empreendedores
- Publicado
- 26 de outubro de 2026
- Editoria
- CEVIU Empreendedores
