Tokenmaxxing: Por queimar tokens com IA não é um indicador de produtividade

De acordo com a Tech in Asia, está a surgir um padrão na adoção de IA em que as organizações dão prioridade a queimar o máximo de tokens possível diariamente, em prompts, agentes e fluxos de trabalho automatizados — uma prática designada por “tokenmaxxing”. Glenn Kaonang, jornalista da Tech in Asia, defende que um elevado consumo de tokens não se traduz necessariamente em mais resultados ou em melhores outcomes para o negócio.

A analogia do ginásio: esforço vs. resultados

Kaonang traça um paralelo com a cultura de ginásio, em que passar mais horas no local não garante melhores resultados de treino. De forma semelhante, o consumo de tokens sinaliza o esforço despendido dentro de um sistema de IA, mas não indica de imediato se as saídas foram melhoradas. O artigo refere que a maioria das empresas ainda mede a adoção de IA por sinais de utilização, como inícios de sessão, contagens de prompts e ocupação de lugares.

Métricas que realmente importam

De acordo com a fonte, as métricas que devem ser priorizadas incluem:

• Quanto tempo a IA pode poupar em fluxos de trabalho específicos
• Se as saídas da IA resistem sem necessidade de grande retrabalho
• Onde é alocado o tempo recuperado (descrito como “onde a maioria das equipas fica em silêncio”)

O enquadramento delineado na peça recomenda uma sequência prática: primeiro a eficiência, depois a qualidade das saídas e, por fim, a realocação de capacidade. Kaonang sublinha que a questão central que as organizações devem colocar não é “estamos a usar IA?”, mas sim “ficamos alguma coisa melhores por causa disso?”

SoBanHang assegura financiamento para plataforma financeira nativa de IA

A startup B2B SaaS vietnamita SoBanHang angariou financiamento adicional para construir um sistema financeiro operacional nativo de IA, visando pequenas e médias empresas (PMEs), segundo a Tech in Asia. A startup está a olhar para uma expansão regional já no próximo ano.

Tese de mercado e desempenho do negócio

O cofundador e CEO da SoBanHang, Hai Nam Bui, propôs uma tese segundo a qual as PMEs do Vietname podem contornar os sistemas tradicionais de planeamento de recursos empresariais e avançar diretamente para ferramentas nativas de IA numa fase de “digitalização comprimida”. A startup serve atualmente 800.000 comerciantes e alcançou um crescimento da receita superior a 100%.

Estratégia de IA na camada de aplicação

A startup representa um estudo de caso de estratégia de IA na camada de aplicação, já que, de forma explícita, não está a construir modelos base. Em vez disso, a SoBanHang aposta na automação de fluxos de trabalho construída em cima de modelos de IA existentes. Esta abordagem contrasta com organizações que tentam desenvolver modelos base proprietários.

IPO da SkyeChip com 95x de sobre-subscrição antes da listagem de 20 de maio

A empresa de semicondutores sediada na Malásia, SkyeChip, está preparada para listar no mercado principal da Bursa Malaysia a 20 de maio, com uma procura dos investidores sem precedentes. Segundo a Tech in Asia, a oferta pública inicial da empresa ficou sobre-subescrita 95 vezes — a maior resposta desde a listagem da Petronas Chemicals em 2010 — representando uma procura total superior a 3 mil milhões de ringgit (US$773 milhões).

Desempenho financeiro e foco no negócio

A SkyeChip reportou resultados financeiros do ano fiscal de 2025 de 119,5 milhões de ringgit (US$30,4 milhões) em receitas e 35,9 milhões de ringgit (US$9,1 milhões) em lucro líquido. A empresa sediada em Penang desenha propriedade intelectual para semicondutores, com especialização em IP de interface de memória, incluindo padrões de memória de alta largura de banda que suportam centros de dados de IA.

Concentração geográfica e risco geopolítico

A fonte indica que mais de 90% da receita da SkyeChip provém de clientes na China e em Taiwan. A empresa reconheceu que o aperto dos controlos de exportação dos EUA poderá interromper as suas operações, constituindo um fator de risco material apesar da forte procura do IPO.

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