Olivia Moore, sócia da a16z, disse ao TechCrunch AI que a IA de consumo vive um bom momento. A entrevista foi publicada em 9 de outubro de 2026. Ela defende que há espaço para crescer se os apps ampliarem a forma de ganhar dinheiro.
Segundo Moore, o setor depende hoje de assinatura e repasse de custo de API. Ela vê potencial em destravar novas fontes de receita. A tese mira sustentar produtos sem empurrar só planos mensais ao usuário.
Faturar além da assinatura muda backlog, telemetria e margem
Para quem opera app com usuário final, o recado é claro. Só assinatura e taxa de uso dão margem curta quando o custo do modelo come o ticket. Abrir fluxo de receita pede arquitetura para medir resultado e atribuição, por exemplo venda gerada, lead qualificado, ação concluída. Isso muda backlog. Entra experimento de preço, oferta dentro do produto, cashback, afiliado e pay-per-outcome.
Monetização diversificada exige dados de funil. É preciso instrumentar eventos, atribuição por canal e controle antifraude. Sem isso, não dá para negociar rev-share com parceiros nem otimizar CAC versus LTV. Para assistentes em WhatsApp e agentes que prospectam, vale testar comissão por reunião marcada ou por pedido fechado. A cobrança por uso bruto de tokens vira só uma peça, não o produto.
Na base técnica, margem vem de três frentes. Reduzir dependência de chamadas caras com cache e modelos menores no edge ou no servidor. Afinar prompts e compressão de contexto para cortar tokens. E planejar rotas de inferência que priorizem modelos baratos na média, só escalando para modelos caros quando o caso pede. Assim dá para sustentar modelos de receita que não sejam assinatura pura.