TLDR;

É um gráfico da Vercel que mostra a participação percentual de tokens usados por modelos de pesos fechados (como OpenAI/Anthropic) versus modelos de pesos abertos entre junho e agosto, com a fatia dos fechados caindo e a dos abertos subindo. Importa porque indica que modelos open-weights, muitos vindos da China, estão ganhando uso e aumentando demanda por infraestrutura e chips, apesar de serem muito mais baratos que os modelos premium. Apesar do maior uso dos modelos abertos, a maior parte da receita continua concentrada nos modelos de ponta fechados (Anthropic/OpenAI), que representam uma pequena porcentagem de tokens mas capturam a maior parte do valor econômico.

Resumo

Uma mudança importante acabou de acontecer no mercado de IA: o uso de modelos de “open weights” (baixáveis e ajustáveis) cresceu rapidamente enquanto a participação dos modelos de “closed weights” (como os da OpenAI e da Anthropic) diminuiu em termos de tokens utilizados, segundo um gráfico da Vercel que abrange junho a agosto. Modelos chineses open-source, como os da DeepSeek, ganharam quota de tokens — por exemplo DeepSeek tem 25,2% contra 24,5% da Anthropic — mas não de receita: apesar de capturar menos tokens, Anthropic (e OpenAI) continuam a concentrar a maior parte do gasto monetário (cerca de 64,6% contra 2,8% da DeepSeek), porque clientes pagam muito por desempenho de ponta em tarefas críticas. Open-source amplia acesso, redução de custos e demanda por chips (beneficiando empresas como Nvidia), já que gerar tokens exige o mesmo compute. A conclusão é que a maioria dos tokens usados será mais barata e suficiente para muitas aplicações, mas os modelos “frontier” manterão a maior parte do valor econômico por oferecerem poucas porcentagens a mais de qualidade que valem bilhões em casos de alto impacto. Além disso, esses modelos permitem controle dos dados, fine‑tuning e execução enquanto o volume total de tokens segue crescendo. (Patrocínio: Higsfield.)