Dados da OpenRouter revelam que agentes de IA utilizam 5 vezes mais tokens que humanos. O fenómeno é impulsionado por tarefas repetitivas e cache de prompts.
A ascensão dos agentes autónomos no consumo de dados
A utilização de inteligência artificial por parte de agentes autónomos atingiu um marco significativo, superando o consumo de tokens humanos em cinco vezes. Segundo dados partilhados por Daniel Newman, CEO do Futurum Group, e baseados em métricas da plataforma OpenRouter, esta tendência de crescimento aponta para uma aceleração que poderá atingir rácios de 10 vezes ou mais num futuro próximo.
A análise, que utiliza dados recolhidos até agosto de 2026, mostra que os agentes de IA processaram 7,3 biliões de tokens, comparativamente aos 1,4 biliões consumidos por utilizadores humanos. Este cruzamento de dados ocorreu cerca de seis meses após o momento em que a utilização por agentes ultrapassou, pela primeira vez, a atividade humana.
O papel do "releitura" e da cache
Contudo, é importante contextualizar estes números. A investigação da Andreessen Horowitz (a16z) indica que mais de 85% dos tokens consumidos pelos agentes provêm de prompts em cache. Isto significa que, em grande medida, os agentes estão a "reler" informação que já processaram anteriormente, em vez de gerarem novos conteúdos complexos a partir do zero.
Este comportamento reflete-se em logs de consultoras de centros de contacto, onde se observou que até 96% da entrada de dados em certos fluxos de trabalho consiste na revisão de conversas passadas. Embora o custo financeiro de tokens em cache seja significativamente inferior ao processamento de novos prompts, o impacto no hardware é real e substancial.
Impacto na infraestrutura e memória
A necessidade de manter este contexto armazenado na memória de curto prazo dos modelos, conhecida como KV cache, está a pressionar a capacidade de memória de largura de banda elevada (HBM) das GPUs. De acordo com a a16z, a procura por memória está a crescer mais rapidamente do que a capacidade disponível nos centros de dados.
Esta escassez de memória, prevista para se agravar entre 2027 e 2028 segundo estimativas da Micron, coloca um desafio adicional para o mercado de hardware. Se a previsão de Daniel Newman de que o consumo de tokens por agentes continue a escalar se concretizar, a competição por componentes de memória poderá intensificar-se, afetando não apenas o setor empresarial, mas potencialmente o mercado de consumo.
Para os utilizadores em Portugal, esta evolução sublinha a importância de acompanhar como a eficiência dos modelos de IA e a gestão de recursos de hardware irão moldar a disponibilidade e o custo de serviços baseados em agentes autónomos nos próximos anos.
Fontes
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