História de margem bruta das empresas de aplicativos de IA enfrenta seu primeiro “check-up”: Canva reduz o ritmo voluntariamente, Figma assume custo de inferência
O encontro entre Canva e Figma revela uma dificuldade comum enfrentada por empresas de aplicações de IA: os altos custos de inferência estão corroendo significativamente a margem bruta e comprometendo o modelo econômico por unidade. Para controlar os custos, a Canva optou por adiar a expansão de recursos de IA, levando a uma desaceleração no crescimento da receita; já a Figma sofreu uma queda acentuada no preço das ações devido ao custo dos testes gratuitos sendo arcado pela própria empresa. Ambas apostam no desenvolvimento de modelos próprios como saída, mas o caminho para a lucratividade com IA ainda precisa de tempo para ser comprovado.
Duas das principais empresas do setor de software de design estão usando dados financeiros reais para revelar o custo mais oculto da transformação de IA.
Canva emitiu um alerta aos investidores nesta semana, prevendo que o crescimento anual da receita desacelerará para 20%, devido ao fato de a empresa ter interrompido proativamente um plano de expansão de funcionalidades de IA que visava impulsionar assinaturas pagas—a demanda superou muito as expectativas, assim como os custos de serviço. O relatório financeiro divulgado pela Figma na quinta-feira indica que a taxa de crescimento da receita do terceiro trimestre deve cair de 48% no trimestre de junho para 36%, e a empresa admitiu que várias de suas ferramentas de IA ainda estão em estágio de teste, sem um caminho claro de monetização. Após o anúncio, as ações da Figma despencaram cerca de 15% em um único dia.
Segundo o portal de tecnologia The Information, a situação enfrentada por ambas as empresas aponta para o mesmo problema estrutural: a popularidade dos produtos de IA não equivale automaticamente a um modelo econômico saudável por unidade. Sob a narrativa anterior dos investidores de grandes esperanças nas empresas de aplicativos de IA, este é um teste real de pressão vindo da linha de frente.
Canva: Demanda excessiva vira fardo e empresa pisa no freio
A situação do Canva é bastante dramática – não por falta de usuários, mas exatamente pelo excesso.
De acordo com relatos, o COO do Canva, Cliff Obrecht, disse aos colegas que, antes da introdução da IA, o custo de atender um grande número de usuários gratuitos era "muito baixo". Porém, após o lançamento dos recursos de IA, "esses custos aumentaram drasticamente, mudando fundamentalmente o modelo econômico por unidade, tornando a redução dos custos de IA muito mais importante do que antes".
Com base nessa análise, a Canva optou por desacelerar proativamente o lançamento das funcionalidades de IA, em vez de continuar investindo alto para ganhar mais usuários. Essa decisão reduziu diretamente as projeções de crescimento anual da receita da empresa, que caiu de um patamar esperado pelo mercado para 20%.
Para resolver o problema de custos de forma estrutural, o Canva está investindo pesadamente no desenvolvimento de modelos próprios de IA. A empresa afirma que seus modelos internos geram imagens e vídeos mais rápido e com menor custo do que os modelos de laboratórios de IA de ponta. O problema é que esses modelos próprios não conseguiram acompanhar o cronograma de lançamento dos recursos de IA, obrigando a empresa a ainda depender de modelos externos mais caros em momentos-chave.
Figma: Produto Beta gratuito com todo custo de inferência arcado pela empresa
Diferente do freio do Canva, a Figma enfrenta outro tipo de pressão de custos—arcar com produtos que ainda não foram monetizados.
O CFO da Figma, Praveer Melwani, explicitou essa lógica para investidores na conferência de resultados:
"Atualmente não cobramos dos clientes pelo uso de produtos em fase de testes; o custo de inferência é totalmente arcado por nós, sem nenhuma receita para compensar essas despesas."
Isso significa que a Figma está subsidiando o uso de seus recursos de IA com recursos próprios enquanto aguarda que essas ferramentas saiam da fase beta e sejam comercializadas. A previsão da empresa é que essa estrutura de custos impacte negativamente a margem bruta.
A Figma também está aumentando o investimento no desenvolvimento de modelos próprios de IA, já começou a combinar seus modelos internos com modelos de ponta para dar suporte ao recém-lançado Figma AI Agent. Mas o próprio treinamento de modelos exige tempo e grandes investimentos, enquanto a paciência do mercado de capitais claramente é limitada—o preço das ações da Figma caiu cerca de 15% em um único dia após a publicação das projeções de resultados.
Dilema comum: Estrutura de custos da transformação de IA ainda não está clara
Segundo relatos, os casos de Canva e Figma revelam um conflito momentâneo comum às empresas de aplicações de IA: o apelo dos produtos já foi comprovado, mas o caminho para convertê-lo em um modelo de negócio sustentável ainda não está claro.
Ambas as empresas veem o desenvolvimento de modelos próprios como a chave para romper o impasse—reduzindo a dependência de modelos externos caros e melhorando fundamentalmente o modelo econômico por unidade. No entanto, existe um descompasso inevitável entre o tempo necessário para desenvolver modelos próprios e a necessidade imediata do mercado por crescimento nos resultados.
Analistas avaliam que esses dois balanços financeiros fornecem um referencial importante: o custo da transformação de IA não está apenas atrelado ao investimento em P&D, mas está profundamente inserido em cada uso de IA pelo usuário nas despesas de inferência. Até que o modelo de monetização amadureça, esse custo seguirá corroendo as margens brutas.
A narrativa de IA das empresas de software está passando pelo primeiro check-up financeiro de fato.
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