Onde está o dinheiro real em IA? As 6 Camadas do Ecossistema

Uma pergunta simples me fez repensar tudo que eu achava que sabia sobre o mercado de IA.

"Qual camada de abstração vai capturar mais valor em 2026?"

Parece técnica. Parece coisa de investidor de venture capital.

Mas essa pergunta esconde a diferença entre construir algo que vai prosperar ou algo que vai virar pó em 18 meses.

E a resposta não é o que você imagina.

Não é quem tem o melhor modelo de IA.

Não é quem tem mais dados de treinamento.

Não é quem levantou mais dinheiro.

A resposta está numa camada que quase ninguém está olhando.

E quem entender isso primeiro vai capturar uma fatia desproporcional do valor criado nos próximos anos.

Deixa eu te mostrar o mapa.

As 6 Camadas do Jogo de IA

imagina a indústria de IA como um prédio de 6 andares.

Cada andar é uma camada onde empresas competem. Cada uma tem dinâmicas diferentes de margem, defensabilidade e risco.

Andar 1: Chips e Hardware

NVIDIA, AMD, TSMC. Os caras que fazem os processadores que rodam tudo.

Margens absurdas, algo como 60 a 70%. Defensabilidade altíssima porque existe gargalo físico, não dá pra fabricar chip do dia pra noite.

Problema: você não consegue entrar.

Bilhões em investimento, décadas de expertise, fábricas que custam mais que o PIB de países pequenos.

Andar 2: Infraestrutura de Nuvem

AWS, Azure, Google Cloud. Quem aluga o poder computacional.

Margens de 30 a 40%. Quanto maior você é, mais difícil competir com você.

Problema: oligopólio fechado.

Três empresas dominam. Você não vai competir com a Amazon em data centers.

Andar 3: Modelos Fundacionais

OpenAI, Anthropic, Google, Meta. Quem cria os "cérebros" de IA que todo mundo usa.

Aqui começa a ficar interessante.

As margens estão em queda livre. E cada vez mais difícil se defender.

Por quê?

Commoditização acelerada.

Quando qualquer concorrente pode acessar um modelo similarmente poderoso via API, o modelo em si deixa de ser vantagem competitiva.

Anthropic ultrapassou OpenAI recentemente como principal provedor de IA para empresas, capturando 32% do mercado contra 25% da OpenAI.

Liderança muda rápido. Hoje você é líder, amanhã você é segundo lugar.

Andar 4: Orquestração e Contexto

Aqui mora a oportunidade que quase ninguém está vendo.

Essa é a camada que conecta os modelos de IA aos seus dados, seus processos, seu conhecimento específico.

Ferramentas que fazem múltiplos agentes de IA trabalharem juntos. Protocolos que permitem que sistemas diferentes se comuniquem.

As margens ainda estão se definindo. Mas a defensabilidade é alta: quanto mais integrações você tem, mais valioso você fica.

O mercado de orquestração de IA deve atingir 11,47 bilhões de dólares em 2025, crescendo 23% ao ano.

E isso é só o começo.

Aaron Levie, CEO da Box, resumiu assim:

"Contexto é rei para agentes de IA. Vai existir um prêmio enorme para indivíduos, times e empresas que conseguirem desenhar sistemas que dêem aos agentes o melhor contexto para fazer seu trabalho."

E ele completou:

"Existe uma janela agora onde agentes de IA vão ser construídos para cada vertical e domínio. O playbook é ir fundo no context engineering necessário para o vertical específico, descobrir a UX certa que se conecta aos workflows existentes, e integrar com as fontes de dados e ferramentas relevantes."

A janela está aberta. Mas não vai ficar por muito tempo.

Andar 5: Agentes Verticais

Startups que resolvem problemas específicos de indústrias específicas.

IA para advogados. IA para médicos. IA para contadores. IA para marketing.

Potencial de margens de 40 a 60%. E quando você combina dados que só você tem com conhecimento profundo do setor, fica muito difícil te copiar.

Damian Player, founder que vende sistemas assim, listou exemplos concretos:

Um agente que faz intake de clientes para escritórios de advocacia de danos pessoais. Qualifica leads, agenda consultas, envia follow-ups. Substitui 15 horas por semana de trabalho administrativo.

Um agente que processa pedidos de cotação para construtoras. Lê especificações, puxa preços, gera propostas. Corta tempo de resposta de 2 dias para 2 horas.

Um agente que gerencia agendamento de pacientes para clínicas odontológicas. Lida com cancelamentos, preenche buracos na agenda, envia lembretes. Acabou o telefone tocando sem parar na recepção.

Cada sistema vende por 10 mil dólares ou mais. Implementa em semanas. E replica para cada negócio similar no vertical.

Por que vertical ganha?

Venda mais fácil, "feito para advogados" bate "feito para todo mundo".

Preços mais altos, especialistas sempre cobram mais.

Menos competição, todo mundo constrói genérico, ninguém vai fundo em HVAC ou clínicas geriátricas.

Entrega mais rápida, constrói uma vez, implementa dezenas de vezes com 80% de reuso de código.

Aqui está a segunda grande oportunidade. Mas tem uma armadilha que derruba a maioria.

Andar 6: Apps Genéricos

SaaS com IA embutida. "Nosso produto agora tem IA!"

Margens de 10 a 20%. Defensabilidade baixíssima.

Esse é o cemitério.

A maioria das startups de IA que vão morrer estão aqui.

Por Que as Camadas Óbvias São Armadilhas

Olhando esse mapa, a tentação é ir para os extremos.

"Vou criar um modelo de IA melhor que o ChatGPT!"

Boa sorte competindo com empresas que têm trilhões de dólares comprometidos em infraestrutura.

"Vou criar um app com IA!"

Você e mais 10.000 startups.

Quando todo mundo tem acesso ao mesmo modelo via API, seu "diferencial" desaparece no dia seguinte.

O problema dos extremos:

No topo, você não consegue entrar. Barreiras de capital, tempo e expertise são intransponíveis.

Na base, você não consegue se defender. Qualquer um replica o que você fez em semanas. Provedores de modelos clonam apps de sucesso, transformando suas inovações em features deles.

A maioria das startups de IA está cometendo o mesmo erro: construindo "thin wrappers", cascas finas em cima de modelos que não controlam.

Parece fácil de começar. É impossível de defender.

Patrick, um operador que vende sistemas de IA, foi brutal:

"Os agentes que todo mundo está construindo agora vão ser inúteis em 18 meses. Não porque tecnologia melhor vai existir. Porque estão resolvendo a camada errada de problemas."

E explicou a diferença:

"Onda atual: agentes que automatizam workflows específicos. Rascunho de email, gestão de calendário, entrada de dados. Isso commoditiza no momento que Claude ou ChatGPT adiciona essas features nativamente."

"Próxima onda: sistemas que lidam com tomada de decisão operacional. Alocação de recursos, sequenciamento de prioridades, tratamento de exceções. Isso não pode ser commoditizado porque requer contexto de negócio que é específico de cada organização."

A conclusão dele merece ser tatuada: "Automação é substituída. Infraestrutura é incorporada."

A Camada Que Ninguém Está Olhando

O valor real está migrando para o meio do prédio.

Especificamente, para a combinação dos andares 4 e 5: orquestração com contexto proprietário mais agentes especializados.

Por quê?

Porque quando os modelos de IA viram commodity, o que importa não é mais o modelo.

É o que está ao redor dele.

Pensa assim: eletricidade virou commodity há 100 anos.

Ninguém compete em "ter eletricidade melhor".

O valor está em como você usa a eletricidade para resolver problemas específicos.

IA está seguindo o mesmo caminho.

O cofundador da OpenAI, Ilya Sutskever, disse que dados humanos são como combustíveis fósseis: um recurso finito.

"Nós alcançamos o pico de dados e não haverá mais."

Isso significa que a vantagem competitiva não está mais em treinar modelos maiores.

Está em ter o que ninguém mais tem: dados proprietários, contexto específico, conhecimento estruturado que você acumulou em anos e que nenhum modelo genérico vai replicar.

A maioria dos dados importantes das empresas nunca saiu de dentro delas. Não estão nos datasets públicos que treinaram os modelos genéricos.

Esses dados funcionam como um fosso que ninguém consegue copiar.

Traduzindo: seu conhecimento específico, seus processos, seus dados de clientes, isso é mais valioso que qualquer modelo de IA genérico.

Jaya Gupta, VC da Foundation Capital, cunhou o termo "context graph": um registro vivo de como decisões são tomadas na sua organização.

Quando um agente executa um workflow, ele puxa contexto de múltiplos sistemas, aplica regras, resolve conflitos, roteia exceções e age.

A maioria dos sistemas de IA descarta tudo isso no momento que a tarefa termina.

Mas se você persistir o rastro da decisão, o que foi coletado, quais políticas aplicadas, quais exceções concedidas e por quê, você acaba com algo que empresas quase nunca têm: uma história estruturada e reproduzível de como contexto virou ação.

"Dados não são mais o novo petróleo", disse ela. "Decisões são. O mapa de como a organização realmente funciona."

E isso acumula.

Quanto mais workflows você medeia, mais rastros você captura.

Quanto mais rastros você captura, melho

r você fica em automatizar o próximo caso de exceção.

Consequências das Consequências

Agora vem a parte que a maioria não consegue ver: as consequências das consequências.

Efeito 1: Modelos viram commodity.

Já está acontecendo. Google cortou preços do Vertex AI. AWS lançou Bedrock com preços ainda mais baixos. Guerra de preços instalada.

Efeito 2: Guerra de preços comprime margens de infraestrutura genérica.

Quem vende "acesso a modelo de IA" vai ganhar cada vez menos.

Efeito 3: Valor migra para quem resolve o "last mile".

O último quilômetro. Conectar modelos genéricos a resultados específicos. Isso é onde o dinheiro vai estar.

Efeito 4: Quem dominar dados proprietários mais workflows específicos vence.

Não é sobre ter o melhor modelo. É sobre ter o melhor contexto.

A equipe da Sahara AI resumiu:

"Em 2026, o moat real de IA não vai ser compute ou infraestrutura. Vai ser expertise vertical. Infraestrutura de IA largamente commoditizou em 2025, consolidando em torno de players como Amazon, Google e NVIDIA. Com compute e modelos base amplamente acessíveis, infraestrutura sozinha não é mais um fosso durável. O que diferencia vencedores entrando em 2026 é como essa infraestrutura é usada."

O Gartner reportou um aumento de 1.445% em consultas sobre sistemas multi-agente de 2024 para 2025.

O mercado está acordando para isso.

Mas a maioria ainda está olhando pro lugar errado.

O Que Está Morrendo

Se você quer capturar valor em 2026, precisa primeiro entender o que evitar.

"AI-powered" como marketing já morreu.

Quando todo mundo tem, ninguém se diferencia. Dizer que seu produto "usa IA" é como dizer que "usa internet". Não significa nada.

Projetos de IA sem ROI claro estão sendo cancelados.

O Gartner alerta que mais de 40% dos projetos de IA agentic serão cancelados até 2027 por custos crescentes e valor de negócio incerto. Acabou a era de experimentar por experimentar.

Chatbots genéricos são commodity.

Qualquer um faz um chatbot em uma tarde. Zero defensabilidade.

Depender de um único provedor é sentença de morte.

72% dos líderes citam soberania de dados como o desafio número 1 de 2026. Se você construiu tudo em cima de uma API que muda de preço ou de termos, você está vulnerável.

"Agent washing" está em todo lugar.

O Gartner alerta sobre rebrandear qualquer coisa como "agente de IA". Dos milhares de empresas que dizem ter agentes, só umas 130 têm agentes de verdade. O resto é marketing.

Enquanto quase dois terços das organizações estão experimentando com agentes, menos de um em quatro conseguiu escalar para produção.

A maioria está presa no "purgatório de pilotos".

Quem Está Apostando de Verdade

Teoria é bonita. Mas quem está colocando dinheiro real nessa tese?

Os grandes estão se unindo na camada de orquestração.

OpenAI, Anthropic, Google e Microsoft co-fundaram a Agentic AI Foundation para padronizar protocolos abertos para agentes de IA. Eles sabem que a camada de conexão é onde o jogo vai ser decidido.

Budgets de empresas estão explodindo.

Em pesquisa de maio de 2025 com 300 executivos seniores, 88% dizem que planejam aumentar budgets relacionados a IA nos próximos 12 meses especificamente por causa de agentes.

Startups estão comprimindo tempo para escala.

O que levava empresas SaaS 5-10 anos para atingir 100 milhões de dólares em receita anual agora acontece em 1-2 anos para startups AI-native.

Mais de 50 negócios devem atingir 250 milhões em receita até final de 2026.

Meta pagou 14,8 bilhões de dólares por 49% da Scale AI.

Por quê? Porque dados estruturados de qualidade são o gargalo. Não computação. Não modelos. Dados.

O Que Ganha Com Caos

Algumas camadas são antifrágeis. Ganham força com o caos.

Camada de orquestração e contexto.

Quanto mais modelos diferentes existem, quanto mais complexidade, mais valioso é ter uma camada que conecta tudo.

Se amanhã surgir um modelo novo 10x melhor, quem tem a camada de contexto simplesmente conecta o modelo novo e continua operando.

Quem construiu em cima de um modelo específico tem que reconstruir tudo.

Agentes verticais com dados proprietários.

Quanto mais genéricos os modelos fundacionais ficam, mais valiosa é a especialização.

Paradoxal, mas é assim que funciona.

Quando todo mundo tem acesso ao mesmo "cérebro" genérico, ganha quem tem o conhecimento específico para fazer esse cérebro resolver problemas reais.

Ferramentas de governança e compliance.

O EU AI Act se torna totalmente aplicável em agosto de 2026.

Quanto mais regulação, mais demanda por quem resolve compliance. Caos regulatório é oportunidade.

O que quebra com caos:

Apps genéricos. Thin wrappers. Qualquer coisa que depende de um único provedor. Projetos sem ROI comprovado, primeiro a ser cortado quando apertar.

O Que Vai Durar e O Que É Moda

Algumas coisas são perenes. Outras são hype.

Vai durar:

"Dados são o fosso." Dados proprietários sempre foram diferencial competitivo. Isso não muda.

Especialização vertical. Lei de mercados: generalistas perdem para especialistas. Sempre foi assim.

Humano no loop em decisões críticas. Automação total sempre esbarrou em accountability. Alguém precisa ser responsável.

Integração bate feature. Produtos integrados em workflows vencem features isoladas. Sempre.

É moda:

"Agentes autônomos fazem tudo sozinhos." Hype atual. Vai se estabilizar em casos específicos.

"Um modelo domina todos." Liderança muda rápido demais. Anthropic ultrapassou OpenAI em enterprise. Amanhã pode ser outro.

"No-code resolve tudo." Complexidade real requer engenharia real.

"Chatbot é a interface." Interfaces vão ficar invisíveis, embutidas em workflows. Ninguém quer mais uma janelinha de chat.

A Tese de Captura de Valor

Então, qual camada vai capturar mais valor em 2026?

A combinação de orquestração mais agentes verticais com contexto proprietário.

Nem infraestrutura, commoditizada demais e você não consegue entrar.

Nem aplicação genérica, defensabilidade zero.

A camada intermediária.

Quem conecta modelos genéricos a workflows específicos com dados que ninguém mais tem.

Pensa numa matriz simples:

Se você tem margem alta mas defensabilidade baixa, você está numa armadilha. Parece bom no curto prazo, morre no médio.

Se você tem margem baixa e defensabilidade baixa, você já está morto. Só não sabe ainda.

Se você tem margem baixa mas defensabilidade alta, você está num oligopólio fechado. Bom pra quem já está dentro. Impossível entrar.

Se você tem margem alta e defensabilidade alta, você está no sweet spot. É onde você quer estar.

O sweet spot em 2026: vertical específico mais orquestração mais contexto proprietário.

O Que Isso Significa Pra Você

Você não precisa criar o próximo ChatGPT.

Você não precisa competir com NVIDIA em chips.

Você não precisa levantar bilhões em venture capital.

O que você precisa é entender onde o valor está migrando e se posicionar lá antes da multidão.

Valor migra de modelos para contexto.

Valor migra de genérico para específico.

Valor migra de features para workflows.

A pergunta não é "qual modelo de IA usar".

É "como capturar valor na camada que conecta modelos genéricos a resultados específicos do meu mercado".

Se você tem conhecimento especializado em alguma área, você tem um ativo que nenhum modelo de IA genérico tem.

A questão é como estruturar esse conhecimento de forma que IA possa acessar, aprender e amplificar.

Isso não é teoria. É o que eu faço há 12 meses.

Nos últimos 12 meses: 1.000 livros processados, 600 frameworks mapeados, 200 mentes clonadas.

Não porque é hobby.

Porque entendi que dados estruturados proprietários são o fosso defensivo real na era da IA.

A corrida já começou. Quem estruturar primeiro, vence.

A pergunta é: você vai ser quem captura esse valor… ou quem paga caro por ele depois?

Você acabou de ver o mapa das 6 camadas. Sabe onde está o cemitério. Sabe onde está a oportunidade.

A pergunta agora é: você vai construir no andar certo ou vai continuar olhando?

Na Imersão Prática IA para Negócios, você não vai só entender a teoria. Vai construir.

Em 48 horas, você sai com seu próprio sistema de orquestração e contexto funcionando. Seu agente vertical. Seu fosso de dados proprietários começando a se formar.

Exatamente as camadas 4 e 5 que te mostrei. As que capturam valor real.

2 dias em imersão. Com meu time ao seu lado, construindo junto. Não assistindo palestra.

Mesmo que você ainda não tenha um negócio, vai sair de lá com algo funcional.

Alan Nicolas ♾️
CEO, Academia Lendár[IA]

PS: Prometi na live de ontem que ia disponibilizar o material completo das 6 camadas, com exemplos concretos de empresas capturando valor em cada andar. Aqui está: Analise de mercado, as 6 camadas do ecossistema de IA
 

📚️ Livros Recomendados:

• Cointeligência - Ethan Mollick:
  O melhor livro prático sobre como humanos e IA trabalham juntos. Mollick mostra por que "humano no loop" não é limitação, é vantagem competitiva. Expertise vertical + IA > IA genérica sozinha.
  

• Blitzscaling - Reid Hoffman:
  Startups AI-native estão comprimindo de 5-10 anos para 1-2 anos o tempo para escalar. Hoffman explica como escalar rapidamente em mercados de alta incerteza. O playbook para quem quer capturar a janela que está aberta agora.
  

• Era da IA e Nosso Futuro Como Humanos - Henry Kissinger, Eric Schmidt, Daniel Huttenlocher:
  Visão de alto nível sobre como IA reorganiza poder e valor na sociedade. Schmidt (ex-Google) e Kissinger mapeiam as camadas geopolíticas que determinam quem captura valor em tecnologia. Perspectiva que poucos têm.

💻 Vídeo Recomendado

Assista a minha ultima live:

🗞️ Sobre a Newsletter:

• Descubra como sobreviver e prosperar na Era da IA ♾️

• Escrita por: Alan Nicolas utilizando Obsidian potencializado com IA

• Mantenha-se atualizado: Últimas tendências e desenvolvimentos em IA

📲 Redes Sociais

Para mais conteúdos lendários sobre Inteligência Artificial e Business, aproveite para me seguir nas redes sociais:

Instagram | YouTube | X (Twitter) | Podcast (Spotify)