A Meta comunicou, por meio de um memorando interno enviado a cerca de 6.000 funcionários, que o uso de ferramentas de IA dentro da empresa atingiu patamares bilionários em 2026. O volume de consumo — 73,7 trilhões de tokens em apenas 30 dias — revelou uma escalada nos custos operacionais, forçando a empresa a implementar controles centralizados e a prever orçamentos formais para uso de IA a partir de 2027.
Excesso de uso e gamificação
O memorando, reportado inicialmente pelo The Information, detalha o uso desenfreado de ferramentas como o Claude, da Anthropic, e o impacto financeiro decorrente. Internamente, a Meta mantinha um ranking chamado “Claudeonomics”, que incentivava equipes e funcionários a maximizar o consumo de tokens, muitas vezes priorizando volume em detrimento de produtividade real. O CTO Andrew Bosworth destacou, em mensagem separada, que “uso de tokens por si só não é medida de impacto de nenhum tipo” e criticou a prática do “tokenmaxxing” — o uso excessivo de IA apenas para inflar métricas internas.
Mudanças: AI Gateway e foco em MetaCode
Como resposta, a Meta vai descontinuar o leaderboard e substituir o sistema por um painel centralizado chamado “AI Gateway”. Essa plataforma permitirá monitorar, em tempo real, o consumo de tokens por equipe e disparar alertas automáticos em caso de picos atípicos de gastos. A empresa também anunciou que, a partir de 2027, os times terão orçamentos formais para uso de IA.
Outra medida é o redirecionamento dos funcionários para o MetaCode, assistente de código proprietário da empresa, em vez de ferramentas externas como o Claude. O objetivo é duplo: reduzir despesas com APIs de terceiros e estimular o uso das próprias soluções de IA da Meta.
Contexto de mercado: não é só a Meta
O problema de custos excessivos com IA não é exclusivo da Meta. Segundo o Fortune, a Uber esgotou seu orçamento anual para IA em apenas quatro meses em 2026, forçando um teto de US$ 1.500 por mês por ferramenta. Lá, quase 95% dos engenheiros usam IA mensalmente, mas a relação entre consumo de tokens e produtividade ainda é incerta. Um levantamento da KPMG aponta que apenas 26% das empresas têm clareza total sobre seus gastos com IA, enquanto projeções do Goldman Sachs sugerem que o consumo empresarial pode crescer 24 vezes até 2030, atingindo 120 quatrilhões de tokens por mês no setor.
Por que importa
O movimento da Meta sinaliza um novo ciclo de maturidade no uso corporativo da IA: de crescimento acelerado para racionalização de custos e governança. Para empresas brasileiras que planejam expandir o uso de LLMs, o recado é claro: sem visibilidade e controle, a adoção massiva pode se traduzir em custos insustentáveis e métricas vazias. O modelo de “tokenmaxxing” perdeu força — agora, eficiência e impacto real entram no centro da discussão.