Modelos de peso open source conquistam 72% do mercado em um ano: Morgan Stanley alerta que os benefícios do software só vão para empresas que controlam fluxos de trabalho complexos

O aplicativo financeiro inteligente percebeu que, no último ano, o cenário dos modelos de IA está passando por uma silenciosa, porém profunda, reestruturação. Em um relatório publicado em 26 de outubro, o Morgan Stanley apresentou dados de grande impacto: na plataforma de encaminhamento de modelos de terceiros, OpenRouter, a participação dos modelos open source no processamento de tokens saltou de cerca de 22% há um ano para cerca de 72% atualmente; na plataforma de gateway de IA da Vercel, essa proporção saltou de 7% em dezembro de 2025 para 63%.

Esses números enviam um sinal claro: os desenvolvedores estão migrando rapidamente para modelos open source com menor custo unitário para lidar com workflows rotineiros cada vez maiores. A análise central do Morgan Stanley é que essa onda é “construtiva” para toda a indústria de software, mas o benefício não será distribuído para todos igualmente — o valor final fluirá para empresas com as maiores barreiras de proteção, que controlam os workflows mais complexos.

Redução repentina de custos, mas "economizar dinheiro" não é toda a história

Morgan Stanley enfatiza que a importância dos modelos open source não está apenas em “baratear modelos”, mas sim na “redução sistêmica dos custos de produção de inteligência útil, permitindo que o consumo de inteligência aumente drasticamente”. Para empresas de software, isso abre duas oportunidades distintas.

A primeira é expandir a gama de “workflows economicamente viáveis”, ampliando cenários de uso e volume — mas esta porta também está aberta para concorrentes. A segunda é ainda mais diferenciada: inteligência mais barata torna ativos como contexto empresarial, dados confiáveis, telemetria, execução segura, processamento de transações e governança controlados exclusivamente por fornecedores ainda mais valiosos. Onde esses recursos são difíceis de replicar, os fornecedores têm mais confiança para manter ou até aumentar os preços.

Em outras palavras, os verdadeiros vencedores não são as empresas que simplesmente repassam a vantagem de custos aos clientes, mas aquelas que conseguem, ao mesmo tempo, capturar “maiores oportunidades de monetização” e “maior poder de precificação”.

Três grandes divergências: soberania, economia por cliente e aquisição de clientes

Em torno da implementação de modelos open source, o relatório discute três debates-chave.

Primeiro: o risco de soberania de dados irá impedir a adoção pelas empresas? Os otimistas acreditam que modelos open source ocidentais como Nemotron 4 e Mistral Large 4 estão rapidamente alcançando concorrentes internacionais líderes, o que estimulará clientes corporativos que antes eram hesitantes; os pessimistas temem que empresas europeias e americanas permaneçam cautelosas devido a questões geopolíticas, de reputação e segurança.

A distinção chave feita pelo Morgan Stanley é: “Onde o modelo é desenvolvido” e “como o modelo é hospedado, governado e monitorado” são coisas diferentes — grandes provedores de nuvem podem resolver as preocupações corporativas através de hospedagem regional, criptografia, controle de acesso granular e monitoramento contínuo.

Segundo: modelos open source podem melhorar a “economia por cliente” da IA? Os otimistas citam três benefícios principais: independência de APIs proprietárias caras, possibilidade de ajuste fino para processos específicos, controle do ambiente de implantação e otimização da inferência. Os pessimistas contra-argumentam: estes benefícios também valem para startups nativas de IA, provedores de nuvem e clientes com capacidade de desenvolvimento próprio, o que pode resultar em queda de preços, redução dos custos de mudança e modelos de negócios migrando de cobrança “por usuário” para “por tarefa/por resultado”.

Terceiro: a estratégia open source pode impulsionar novas aquisições e ampliar a base de usuários? O Morgan Stanley acredita que menores custos de inferência realmente viabilizam o modelo de crescimento impulsionado por produto (PLG), mas, como os modelos ficam disponíveis para todos, o valor final ainda pertence às empresas que possuem dados proprietários, profundo conhecimento dos workflows dos clientes e barreiras regulatórias robustas.

Quatro setores com desempenho desigual

No recorte prático, as conclusões do Morgan Stanley mostram um claro “efeito Mateus”.

No setor de software de infraestrutura, os modelos open source têm um impacto amplamente positivo. Plataformas de dados essenciais (Microsoft, Databricks, MongoDB, Oracle, Palantir, Snowflake) verão maior volume de consultas e mais casos de uso devido à demanda dos agentes de IA por contexto corporativo em tempo real e controlado por permissões; empresas de observabilidade (Datadog, Dynatrace, Elastic) se beneficiarão do grande volume de novas traces e necessidades de governança geradas pelos agentes.

Segurança cibernética é outro grande vencedor estrutural. O crescimento explosivo de modelos implica em aumento no número de agentes de IA operando internamente nas empresas e, consequentemente, na superfície de ataque — integridade da cadeia de suprimentos de modelos, injeção de prompts, proliferação de identidades de máquina, execuções autônomas não autorizadas e vazamento de dados entre workflows se tornam novos pontos vulneráveis. CrowdStrike, Palo Alto Networks e Okta são destacados como os maiores beneficiados.

O setor SaaS horizontal tem como oportunidade a transição de “precificação por usuário para precificação por resultado/consumo”, com Atlassian, Salesforce, ServiceNow liderando as grandes empresas do ecossistema Microsoft, e Box, Figma, Zoom, Wix liderando nas médias e pequenas. O software vertical, por sua vez, alavanca as vantagens de “mercados pouco automatizados + precificação alinhada a resultados + domínio profundo de workflows”, beneficiando principalmente Shopify, Toast, Manhattan Associates, Navan e ServiceTitan.

Grande reestruturação

Morgan Stanley ressalta que a popularização dos modelos open source essencialmente está “comoditizando a inteligência” de forma acelerada. Com a redução das barreiras dos modelos, o foco da competição passa de “quem tem o melhor modelo” para “quem possui as barreiras de proteção mais profundas, os processos mais complexos e os ativos de dados mais difíceis de serem replicados”.

Para os investidores, isso significa uma nova precificação: empresas com funções únicas, sem dados proprietários e baseadas em workflows simples — as chamadas “soluções pontuais” — serão marginalizadas nessa onda de redução de custos. Atlassian, Cloudflare, CrowdStrike, Datadog, Microsoft, MongoDB, Nutanix, Palantir, Palo Alto Networks, SAP e ServiceNow são, aos olhos do Morgan Stanley, os verdadeiros vencedores capazes de atravessar esse novo cenário da IA.