Esta semana, um tópico que tem se espalhado pelo Vale do Silício ganhou destaque: tokens de IA como compensação. A ideia é bastante simples – em vez de dar aos engenheiros apenas salário, capital próprio e bônus, as empresas também lhes entregariam um orçamento de tokens de IA, as unidades computacionais que alimentam ferramentas como Claude, ChatGPT e Gemini. Gaste-os para executar agentes, automatizar tarefas e analisar códigos. A ideia é que o acesso a mais computação torna os engenheiros mais produtivos e que engenheiros mais produtivos valem mais. É um investimento na pessoa que os possui, é a ideia.
Jensen Huang, o CEO da Nvidia que usa jaqueta de couro, pareceu capturar a imaginação de todos quando apresentou a ideia no evento anual GTC da empresa no início desta semana de que os engenheiros deveriam receber cerca de metade de seu salário base novamente – em tokens. Seus principais funcionários, segundo suas contas, podem gastar US$ 250 mil por ano em computação de IA. Ele a chamou de ferramenta de recrutamento e previu que se tornaria padrão em todo o Vale do Silício.
Não está totalmente claro onde a ideia foi primeiro, bem, idealizada. Tomasz Tunguz, um renomado VC na Bay Area que dirige a Theory Ventures e se concentra em startups de IA, dados e SaaS – e cuja escrita sobre todas as coisas relacionadas a dados conquistou seguidores leais ao longo dos anos – estava falando sobre isso em meados de fevereiro, escrevendo que as startups de tecnologia já estavam adicionando custos de inferência como um “quarto componente à remuneração de engenharia”. Usando dados do site de monitoramento de remuneração Levels.fyi, ele estimou o salário trimestral mais alto de um engenheiro de software em US$ 375 mil. Adicione US$ 100.000 em tokens e você terá US$ 475.000 totalmente carregados – o que significa que aproximadamente um dólar em cinco agora é computado.
Isso não é coincidência. A Agentic AI está decolando e o lançamento do OpenClaw no final de janeiro acelerou consideravelmente a conversa. OpenClaw é um assistente de IA de código aberto projetado para funcionar continuamente – percorrendo tarefas, gerando subagentes e trabalhando em uma lista de tarefas enquanto o usuário dorme. Faz parte de uma mudança mais ampla em direção à IA “agentica”, ou seja, sistemas que não apenas respondem a avisos, mas executam sequências de ações de forma autônoma ao longo do tempo.
A consequência prática é que o consumo de tokens explodiu. Enquanto alguém que escreve um ensaio pode usar 10 mil tokens em uma tarde, um engenheiro que administra um enxame de agentes pode gastar milhões em um dia – automaticamente, em segundo plano, sem digitar uma palavra.
Neste fim de semana, o New York Times elaborou uma análise inteligente da chamada tendência tokenmaxxing, descobrindo que engenheiros de empresas como Meta e OpenAI estão competindo em tabelas de classificação internas que rastreiam o consumo de tokens. Orçamentos simbólicos generosos estão silenciosamente se tornando um privilégio de trabalho padrão, relatou o jornal, assim como o seguro odontológico ou o almoço grátis já foram. Um engenheiro da Ericsson em Estocolmo disse ao Times que provavelmente gasta mais com Claude do que ganha em salário, embora seu empregador pague a conta.
Talvez os tokens realmente se tornem o quarto pilar da remuneração da engenharia. Mas os engenheiros podem querer manter a linha antes de aceitar isso como uma vitória direta. Mais tokens podem significar mais poder no curto prazo, mas dada a rapidez com que as coisas estão evoluindo, isso não significa necessariamente mais segurança no emprego. Por um lado, uma grande distribuição de tokens traz grandes expectativas. Se uma empresa está efetivamente financiando a computação de um segundo engenheiro em seu nome, a pressão implícita é produzir o dobro da taxa (ou mais).
Evento Techcrunch
São Francisco, Califórnia
|
13 a 15 de outubro de 2026
E há um problema mais confuso por trás disso: no ponto em que o gasto simbólico de uma empresa por funcionário se aproxima ou excede o salário desse funcionário, a lógica financeira do número de funcionários começa a parecer diferente para sua equipe financeira. Se a computação estiver fazendo o trabalho, será mais difícil evitar a questão de quantos humanos precisam coordená-la.
Jamaal Glenn, um MBA de Stanford baseado na Costa Leste e antigo VC que se tornou CFO de serviços financeiros, salienta da mesma forma que o que pode parecer uma vantagem pode ser uma forma inteligente para as empresas inflacionarem o valor aparente de um pacote de remuneração sem aumentar o dinheiro ou o capital próprio – as coisas que realmente aumentam para um funcionário ao longo do tempo. Seu orçamento de token não é adquirido. Não aprecia. Ele não aparece em sua próxima negociação de oferta da mesma forma que um salário base ou uma concessão de capital. Se as empresas normalizarem com sucesso os tokens como remuneração, poderão achar mais fácil manter a compensação em dinheiro estável, ao mesmo tempo que apontam para um subsídio crescente de computação como prova de investimento no seu pessoal.
Isso é um bom negócio para a empresa. Se será um bom negócio para o engenheiro depende de questões que a maioria dos engenheiros ainda não tem informações suficientes para responder.
