Microsoft troca OpenAI por modelos próprios para cortar custos
A gigante de Redmond passou a usar modelos internos MAI no Excel e Word, reduzindo dependência de terceiros. O movimento reflete uma onda de austeridade no setor de IA.
Durante meses, a Microsoft fez questão de estampar nos materiais de marketing do Office 365 que seus aplicativos eram turbinados por modelos da OpenAI e da Anthropic. Agora, o discurso mudou. A empresa começou a substituir parte dessas integrações por modelos desenvolvidos internamente, batizados de MAI, em dois dos softwares mais usados do planeta: Excel e Word.
A mudança, reportada pela Bloomberg nesta semana, não é um rompimento. A Microsoft segue usando modelos de terceiros. Mas a direção do movimento é inequívoca: reduzir a dependência de fornecedores externos para conter uma conta que não para de crescer.
Por que a Microsoft está internalizando a IA
O custo de operar modelos de linguagem em escala industrial é brutal. Cada prompt processado por um modelo de terceiros gera uma cobrança por token. Quando se multiplica isso pela base de centenas de milhões de usuários do Office 365, a matemática se torna insustentável sem algum grau de verticalização.
Na conferência anual Build, realizada em maio, a Microsoft já havia sinalizado essa estratégia ao apresentar sete novos modelos MAI. Entre eles, um agente de código e um gerador de imagens a partir de texto. Não se tratava apenas de mostrar capacidade técnica. Era um recado ao mercado: a empresa quer controlar mais elos da cadeia de valor da IA.
Esse tipo de movimento é comum em ciclos de amadurecimento tecnológico. Primeiro, as empresas compram soluções prontas para acelerar o time-to-market. Depois, quando o volume justifica, trazem a operação para dentro de casa. Foi assim com a nuvem, com os chips e agora está acontecendo com os modelos de linguagem. A cobertura de tecnologia da BlockTrends tem acompanhado de perto essa transição.
A onda de austeridade nas big techs
A Microsoft não está sozinha. Nos últimos meses, uma série de grandes empresas passou a adotar estratégias mais conservadoras em relação aos gastos com IA. Amazon, Uber, Meta e Accenture figuram entre as companhias que reduziram ou renegociaram contratos com fornecedores de modelos.
O fenômeno tem um nome informal no Vale do Silício: o fim do “tokenmaxxing”. No início do ano, a tendência era usar o máximo possível de tokens, empilhando chamadas de API sem muita preocupação com eficiência. A lógica era simples: quem usasse mais IA primeiro, ganharia vantagem competitiva.
Essa fase acabou. Os balanços trimestrais trouxeram a realidade. O custo marginal de cada interação com IA generativa, quando multiplicado por milhões de usuários, corroeu margens que as empresas não estavam dispostas a sacrificar indefinidamente. Como analisamos em matéria recente sobre o impacto da IA nos mercados, a relação entre investimento e retorno em inteligência artificial está sendo recalibrada em tempo real.
Modelos chineses entram no radar
Um desdobramento curioso dessa pressão por custos é o interesse crescente de empresas ocidentais por modelos de IA desenvolvidos na China. Soluções como as oferecidas por DeepSeek e outras startups chinesas chegam ao mercado com preços significativamente menores por token processado.
A tentação é real, mas vem acompanhada de preocupações legítimas. Questões de segurança de dados, conformidade regulatória e risco geopolítico tornam a adoção desses modelos um cálculo complexo. Ainda assim, o fato de que essa conversa exista no coração do Vale do Silício revela o tamanho da pressão financeira sobre o setor.
Para empresas que operam em mercados regulados, como o financeiro, a escolha de fornecedor de IA não é trivial. A análise que publicamos sobre regulação de IA no Brasil mostra como esse tema tende a ganhar relevância nos próximos trimestres.
O que muda para quem usa Office 365
Do ponto de vista do usuário final, a troca de modelos nos bastidores pode passar despercebida, ao menos no curto prazo. A Microsoft não anunciou mudanças visíveis na experiência do Copilot integrado ao Excel e ao Word. A promessa é que os modelos MAI entreguem respostas de qualidade equivalente.
Mas há nuances. Modelos menores e proprietários tendem a ser mais rápidos e mais baratos de operar, porém podem ter limitações em tarefas que exigem raciocínio mais complexo. A questão é: para a maioria dos prompts que um usuário médio faz no Excel (formatar tabela, criar fórmula, resumir dados), um modelo menor resolve. Reservar os modelos mais robustos da OpenAI para tarefas de alta complexidade faz sentido econômico.
Essa abordagem em camadas, onde diferentes modelos são acionados conforme a dificuldade da tarefa, deve se tornar padrão no setor. É mais eficiente, mais barato e, para a maioria das aplicações, imperceptível para o usuário.
O que isso significa para o mercado de IA
O movimento da Microsoft é um termômetro importante. A empresa é, ao mesmo tempo, a maior investidora da OpenAI (com aportes que somam mais de 13 bilhões de dólares) e agora uma concorrente direta no nível dos modelos. Essa dualidade cria uma tensão estratégica que deve se intensificar.
Para a OpenAI, perder volume dentro do próprio ecossistema da Microsoft é um sinal de alerta. A empresa de Sam Altman depende de receita recorrente, e cada prompt redirecionado para um modelo MAI é receita que deixa de entrar. O mesmo vale para a Anthropic, que também vinha ganhando espaço dentro do Office 365.
Para o mercado mais amplo, a mensagem é clara: a era dos gastos ilimitados com IA está chegando ao fim. As empresas que sobreviverão são as que conseguirem entregar valor real com custos controlados. A corrida agora não é por quem usa mais IA, mas por quem usa IA de forma mais inteligente.
Este conteúdo é informativo e educacional e não constitui recomendação de investimento. Rentabilidade passada não é garantia de resultados futuros.
