GPTunneL e a tendência da Forbes: por que os super apps de IA viram o novo motor de crescimento do mercado

O mercado de IA generativa está saindo rapidamente de modelos isolados para o formato de super app de IA, em que o usuário não chega atrás de uma «resposta de chatbot», mas para ter uma tarefa inteira executada: escrever um texto, processar um arquivo, gerar uma imagem, analisar dados ou montar um fluxo de trabalho com várias ferramentas. A equipe da GPTunneL, que em poucos meses passou de 1,5 para 2 milhões de usuários, acredita que essa mudança é a melhor explicação para os super apps serem não um rótulo da moda, mas uma nova lógica de mercado. Como confirmação externa da tendência, a equipe aponta a previsão de fevereiro da Forbes, que colocou os super apps de IA entre as principais direções de 2026.

Mas o mais importante não é a previsão, e sim a estatística de uso: ao longo de 2025, o tráfego para ferramentas multimodais dentro da GPTunneL triplicou. Isso significa que o público se limita cada vez menos a prompts de texto e combina cada vez mais modos de trabalho: texto, imagens, documentos, cenários de voz e automação.

O tipo de pedido também muda. Se antes os usuários basicamente «perguntavam» ao modelo, agora eles formulam tarefas: preparar uma apresentação, analisar um documento, criar um visual, reescrever um e-mail, montar o rascunho de um relatório. Para o produto, a diferença é fundamental, porque o valor passa do acesso ao modelo para a qualidade da ação concluída.

No mercado global, essa mudança aparece de formas diferentes, mas a direção geral é a mesma. Na China, a ideia de super app já é familiar ao usuário, então os serviços de IA se integram naturalmente a ecossistemas digitais mais amplos. Nos EUA, a concorrência gira em torno de interfaces de trabalho universais, que reúnem vários modelos, agentes e tipos de conteúdo numa única janela.

Na Turquia e em outros mercados de rápido crescimento, nota-se demanda por produtos mais práticos, em que contam a localização, o preço de entrada e um caso de uso claro, e não a «pureza» tecnológica do modelo escolhido. Nesse contexto, o super app de IA vira um meio-termo entre a complexidade da infraestrutura de IA atual e a expectativa do usuário de ter um único serviço compreensível, em vez de um conjunto de ferramentas soltas.

Para a Rússia, essa transição é complicada por vários fatores ao mesmo tempo. Primeiro, o mercado olha cada vez mais para modelos soberanos e para o controle local da infraestrutura crítica. Segundo, grandes empresas já lançam soluções corporativas, incluindo o GigaChat Enterprise, e com isso aceleram uma demanda das empresas que não é por «mais um chat», mas por produtos corporativos integráveis. Terceiro, a escassez de GPUs continua sendo uma restrição severa para escalar, sobretudo se a empresa quer não só revender acesso a APIs de terceiros, mas também construir sua própria camada tecnológica.

É nessa lógica que a GPTunneL desenvolve seu modelo GROM: não como projeto de imagem, mas como uma tentativa de ter mais controle sobre qualidade, custo e cenários de aplicação.

É significativo que, segundo a equipe, a revenda de tokens responda por menos de 20% da receita. É um sinal importante: a economia desses serviços depende cada vez menos de uma simples margem sobre o modelo e cada vez mais de empacotamento de produto, interfaces, orquestração de ferramentas e cenários setoriais.

A principal conclusão é que o mercado de IA amadurece mais rápido do que muda a linguagem usada em torno dele. O usuário ainda pode dizer que «usa um modelo», mas o que ele compra já não é um modelo, e sim um resultado: um documento, uma análise, uma automação, um fluxo de trabalho pronto. Para as startups, isso significa construir não uma vitrine de dezenas de LLMs, mas um produto coeso, com camada própria de valor. Para as corporações, a passagem de experimentos para a integração aos processos de negócio. E para o mercado russo, mais pressão por infraestrutura própria, capacidade de computação e modelos locais.

Se essa tendência se mantiver, em 2026 vencerão não os que tiverem a maior lista de redes neurais conectadas, mas os que melhor as empacotarem em uma única ferramenta de trabalho.