LG U+ vai lançar em 2027 um negócio de tokens de IA para empresas

Segundo o ZDNet Korea, a operadora de telecomunicações sul-coreana LG U+ (LG Uplus) entrará em 2027 no mercado corporativo com um negócio de «tokens»: um serviço de intermediação que dá aos clientes acesso a modelos de IA, combinando os modelos e a infraestrutura adequados a cada tarefa. O grupo apresentou a estratégia em um encontro com a imprensa em 12 de novembro de 2026, em Seul, e a imprensa sul-coreana divulgou o assunto em 15 de novembro.

Um token é a unidade de texto que a IA processa na entrada e na saída, e a base sobre a qual o uso é cobrado. Segundo o ZDNet Korea, quanto mais um agente de IA encadeia buscas, análises e verificações para concluir um trabalho, mais tokens ele consome. Por isso a LG U+ defende um indicador diferente do preço do token: o custo total para levar uma tarefa até o fim, que chama de «Task Cost».

O que a LG U+ quer vender às empresas?

Segundo o ZDNet Korea e o Pointe Economy, a partir de 2027 a operadora combinará dois caminhos: parcerias com empresas de fora e infraestrutura construída por conta própria. O ZDNet Korea relata que o diretor de tecnologia, Lee Sang-yeop, explicou que a Kakao cuidaria do front-end e a LG U+ do «model serving», isto é, da execução dos modelos que produz as respostas. A matéria não detalha o alcance exato dessa divisão de papéis.

Segundo o ZDNet Korea, a LG U+ destaca três frentes de experiência: seu aplicativo de chamadas com IA, o ixi-O, seu centro de contato com IA (AICC) e sua transformação interna com IA. O mesmo veículo afirma que o ixi-O combinou no início um modelo embarcado da LG AI Research com o Google Gemini, e depois o peso do modelo próprio e do EXAONE, a família de modelos da LG AI Research, foi ajustado para ganhar eficiência de custo. Os dados de operação do «Modu AI», o serviço público de IA para cidadãos que a LG U+ comercializa com a Kakao no fim do ano, também devem alimentar o negócio.

Que economia a operadora anuncia?

Os números a seguir são resultados de testes internos anunciados pela LG U+ e relatados pelo ZDNet Korea e pelo DigitalToday. Nas matérias lidas, nenhum foi verificado por terceiros.

• Segundo o ZDNet Korea e o DigitalToday, usar o modelo próprio da LG U+ para programação reduz o custo de operação em cerca de 90% em relação a um modelo comum; o ZDNet Korea acrescenta um rendimento cerca de quatro vezes maior na mesma infraestrutura.
• O roteamento de modelos consiste em enviar cada pedido ao modelo adequado à sua dificuldade. Segundo o ZDNet Korea, os testes internos mostram queda de custo de pelo menos 25% em perguntas gerais e de pelo menos 30% em agentes de código; o DigitalToday especifica que a qualidade das respostas se mantém em torno de 95%.
• Segundo o DigitalToday, a «engenharia de arnês», que limita as ferramentas e o escopo de um agente e reutiliza procedimentos que deram certo, reduz o consumo de tokens em 38% em tarefas gerais e em 84% em programação.
• Segundo o DigitalToday, reduzir um modelo de 35 bilhões para 10 bilhões de parâmetros preserva 91% da qualidade e acelera a geração em 40%.
• Segundo o ZDNet Korea, o modelo embarcado passou de 2,4–3 GB para cerca de 800 MB e manteve mais de 95% do desempenho de um modelo em nuvem usado como comparação.
• A decodificação especulativa faz um modelo pequeno redigir um rascunho que um modelo grande verifica. Segundo o DigitalToday, um modelo EXAONE passou assim de 80 para 160 tokens por segundo; o ZDNet Korea acrescenta que dois artigos de pesquisa relacionados foram aceitos na conferência NeurIPS.

Esses ganhos não se somam necessariamente. O ZDNet Korea ressalta que o número de 90% em programação vem de uma verificação separada da do roteamento. O Pointe Economy cita ainda um executivo da LG U+ que fala em eficiência de tokens de 85% a 90% em tarefas de agentes em telecomunicações, sem detalhar a base de cálculo. É mais prudente ler esses números como ordens de grandeza anunciadas pela empresa.

Como funciona o «chip mix»?

Segundo o DigitalToday, uma inferência tem duas etapas: o «prefill», que analisa a pergunta e depende sobretudo da capacidade de cálculo, e o «decoding», que redige a resposta e depende sobretudo da memória. De acordo com o Pointe Economy, a LG U+ entrega o prefill a GPUs da Nvidia, o decoding a GPUs da AMD com mais memória, e os modelos leves especializados a NPUs nacionais, chips dedicados à IA. Segundo o ZDNet Korea, a operadora testa há mais de dois anos as NPUs da startup sul-coreana FuriosaAI.

O Pointe Economy relata que, segundo Lee Hye-jin, responsável pela estratégia tecnológica, mais de 80% do custo total é consumido na fase em que a IA «pensa» antes de responder. O veículo menciona o paradoxo de Jevons: quando o preço unitário cai, o uso cresce e a conta total ainda pode subir.

Por que uma operadora de telecomunicações entra no negócio de tokens?

Segundo o Pointe Economy, o diretor de tecnologia Lee Sang-yeop afirma que o concorrente da LG U+ não é o grande modelo de uma gigante da tecnologia, mas a capacidade de engenharia de combinar, ao menor custo, modelos leves próprios e modelos externos para um objetivo de negócio específico. O veículo acrescenta que a experiência das telecomunicações em otimizar frequências e tráfego é apresentada como transferível para a IA.

O movimento não é isolado. O ZDNet Korea lista entre as matérias relacionadas uma manchete de 27 de outubro de 2026 sobre a entrada da KT na produção e distribuição de tokens e outra de 9 de novembro em que um executivo da SK Telecom fala em combinar GPUs e NPUs para produzir tokens ao menor preço. Essas duas matérias não foram lidas aqui: apenas as manchetes são citadas.

O que muda para uma empresa brasileira

Nesta fase, as matérias lidas não trazem tarifas, clientes, cronograma detalhado nem meta de receita. O serviço ainda não existe comercialmente e nada indica que será oferecido fora da Coreia do Sul.

Para uma empresa que implanta agentes de IA, a lição é sobretudo de método: pedir ao fornecedor o custo completo de uma tarefa concluída (chamadas ao modelo, buscas, verificações) em vez do preço por milhão de tokens, testar o roteamento entre modelo pequeno e grande nos seus próprios casos de uso e conferir se a economia anunciada se mantém com os seus dados. Para estruturar a implantação de agentes, veja o sistema agêntico.