Introdução
Um novo estudo revela um paradoxo preocupante no mercado corporativo de inteligência artificial: empresas estão acelerando investimentos em infraestrutura computacional muito mais rápido do que sua capacidade de medir e controlar esses gastos. A pesquisa, que analisou 107 organizações com mais de 100 funcionários, identificou o que está sendo chamado de “compute gap” – uma lacuna crescente entre o ritmo dos investimentos em IA e a visibilidade sobre seus custos reais.
O cenário é especialmente relevante para o mercado brasileiro, onde empresas de diversos setores estão correndo para implementar soluções de IA sem necessariamente ter a maturidade operacional para gerenciar esses investimentos de forma eficiente. Com GPUs operando em média a menos de 50% de sua capacidade e a maioria das organizações sem conseguir rastrear adequadamente seus custos computacionais, o estudo aponta para um problema sistêmico que pode comprometer o retorno sobre investimento (ROI) em projetos de inteligência artificial.
O estado atual da infraestrutura de IA nas empresas
A pesquisa revela que apenas 21% das empresas analisadas já operam IA em produção em escala. A grande maioria ainda está em fase experimental: 38% estão rodando provas de conceito sem implementação em produção, enquanto 37% têm apenas alguns workloads em produção, mas não de forma generalizada pela organização. Esse dado é fundamental para entender o contexto dos investimentos futuros – a maior parte das decisões de infraestrutura está sendo tomada por organizações que ainda estão no início de sua jornada de IA.
Em termos de plataformas utilizadas, o cenário atual é dominado pelos grandes provedores de nuvem já conhecidos do mercado. Google Cloud lidera com 48% de adoção, seguido por Microsoft Azure (29%), AWS (22%) e Oracle Cloud (22%). No lado dos modelos de IA, Google Gemini aparece com 41% de uso, praticamente empatado com OpenAI (40%), enquanto Anthropic registra 12%. O interessante é que os provedores especializados em IA – as chamadas “neoclouds” como CoreWeave, Lambda, Crusoe e Nebius – praticamente não aparecem no radar atual das empresas, cada uma registrando menos de 2% de adoção.
A mudança de direção nos investimentos futuros
Aqui surge o primeiro grande paradoxo identificado pela pesquisa: embora as empresas hoje operem quase exclusivamente em provedores tradicionais de nuvem, seus planos de investimento para os próximos 12 meses apontam em direção completamente diferente. Impressionantes 45% das organizações planejam avaliar clouds especializadas em IA – exatamente a categoria que hoje tem adoção próxima de zero.
Além disso, 32% pretendem avaliar aceleradores não-NVIDIA (como AWS Trainium, Google TPU, AMD Instinct e Intel Gaudi), enquanto 28% estão de olho na próxima geração de GPUs NVIDIA Blackwell. Até mesmo opções mais experimentais como redes de computação descentralizada (16%) e computação soberana regional (11%) estão no radar das empresas. Essa discrepância entre o uso atual e as intenções futuras sugere que estamos no início de uma grande onda de re-plataformação da infraestrutura de IA corporativa.
Alta rotatividade de provedores e critérios de decisão
O estudo identificou uma intenção de mudança surpreendentemente alta para uma categoria tão fundamental quanto infraestrutura computacional: 64% das empresas planejam trocar ou adicionar um provedor de infraestrutura nos próximos 12 meses, sendo que 38% pretendem fazer isso já no próximo trimestre. Para colocar em perspectiva, esse nível de churn é extremamente alto para decisões de infraestrutura, que normalmente envolvem contratos longos e custos significativos de migração.
Quando questionadas sobre os critérios de decisão para escolha de provedores, as empresas revelaram prioridades interessantes. A integração com a stack existente de cloud e dados lidera com 41% das menções, seguida pelo custo total de propriedade (TCO) com 35%. Performance (latência e throughput) aparece com 24%, enquanto segurança/compliance, autoscaling e disponibilidade de GPUs empatam com 19% cada. O dado mais revelador: apenas 8% das empresas citam o custo por milhão de tokens como fator decisivo – justamente a métrica em que os provedores mais competem publicamente.
O problema da subutilização de recursos
Um dos achados mais impactantes da pesquisa diz respeito à utilização real da infraestrutura já instalada. Entre as empresas que operam GPUs próprias, 83% reportam utilização de 50% ou menos. Quebrando os números: 37% operam entre 26-50% de utilização, 34% entre 10-25%, e alarmantes 15% utilizam menos de 10% da capacidade instalada. Apenas 12% das empresas conseguem operar acima de 50% de utilização.
Para o contexto brasileiro, onde o custo de importação de hardware especializado é particularmente alto devido a impostos e logística, essa subutilização representa um desperdício financeiro ainda mais significativo. GPUs de última geração podem custar dezenas de milhares de dólares cada uma, e mantê-las ociosas a maior parte do tempo é um luxo que poucas empresas podem se dar, especialmente em um ambiente de alta competitividade e pressão por resultados.
A falta de visibilidade sobre custos reais
Talvez o achado mais preocupante do estudo seja a falta de capacidade das empresas em medir e controlar seus custos de IA. Apenas 44% das organizações afirmam rastrear custos e ROI de forma rigorosa. A maioria rastreia apenas parcialmente (39%), não consegue quantificar ainda (20%), ou simplesmente não prioriza essa medição (6%).
Essa lacuna de medição é particularmente problemática quando cruzada com os critérios de decisão mencionados anteriormente. As empresas afirmam que o custo total de propriedade é o segundo fator mais importante na escolha de provedores, mas a maioria não tem capacidade de medir esse custo de forma adequada. É como dirigir um carro de alta performance com o velocímetro quebrado – você sabe que está indo rápido, mas não tem ideia real da velocidade ou do consumo de combustível.
O próximo gargalo: memória versus computação
A pesquisa também investigou a preparação das empresas para o próximo grande desafio técnico em inferência de IA em larga escala: a mudança do gargalo de GPU compute para memória, especificamente a capacidade de KV-cache. As respostas mostram um mercado fragmentado e despreparado: 31% confiariam em soluções da Dell (PowerScale/Project Lightning), 16% na NVIDIA (Dynamo/ICMSP), enquanto o restante se divide entre diversos fornecedores de storage e ferramentas open-source.
Mais preocupante ainda, 18% das empresas ou não estão cientes dessa limitação (9%) ou ainda não começaram a endereçar limites de memória em inferência (8%). Para empresas brasileiras que estão começando a escalar suas operações de IA, essa falta de preparação pode significar surpresas desagradáveis quando tentarem expandir o uso de modelos de linguagem grandes em produção.
Implicações para o mercado brasileiro
Os achados desta pesquisa têm implicações particularmente importantes para o mercado brasileiro de tecnologia. Primeiro, a predominância atual de provedores globais (Google Cloud, Azure, AWS) sugere que empresas brasileiras estão seguindo padrões similares de adoção, aproveitando infraestrutura já existente nesses provedores. No entanto, a intenção de migrar para clouds especializadas pode ser mais desafiadora no contexto local, onde esses provedores têm presença limitada ou inexistente.
Segundo, o problema de subutilização de GPUs é amplificado no Brasil pelo alto custo de importação de hardware. Empresas que investiram pesadamente em infraestrutura própria podem estar desperdiçando recursos significativos. Isso cria uma oportunidade para provedores locais de cloud que possam oferecer modelos de compartilhamento de recursos mais eficientes, permitindo que múltiplas empresas dividam o custo de GPUs de alta performance.
Terceiro, a falta de ferramentas adequadas de medição e controle de custos representa uma oportunidade para startups e consultorias especializadas em FinOps (Financial Operations) para IA. Empresas que desenvolvam soluções específicas para o monitoramento e otimização de custos de IA podem encontrar um mercado ávido por essas capacidades.
O que isso significa para executivos e gestores
Para CTOs e CIOs, os dados sugerem a necessidade urgente de estabelecer práticas robustas de governança e medição antes de expandir investimentos em infraestrutura de IA. A tentação de acompanhar a corrida tecnológica é grande, mas sem visibilidade adequada sobre custos e utilização, as empresas correm o risco de acumular capacidade ociosa cara.
Para CFOs, o estudo levanta bandeiras vermelhas sobre a necessidade de frameworks específicos de custeio para IA. Os modelos tradicionais de alocação de custos de TI podem não ser adequados para capturar a complexidade e variabilidade dos workloads de IA. Investir em ferramentas e processos de medição deve ser prioridade antes de aprovar novos investimentos significativos.
Para gestores de projetos de IA, os dados reforçam a importância de começar pequeno e escalar gradualmente. Com apenas 21% das empresas operando IA em escala de produção, há claramente uma curva de aprendizado que precisa ser respeitada. Pular etapas pode resultar em infraestrutura superdimensionada e subutilizada.
Conclusão
O “compute gap” identificado pela pesquisa representa um desafio fundamental para a adoção empresarial de IA. Enquanto as empresas correm para não ficar para trás na revolução da inteligência artificial, estão criando um problema de gestão que pode comprometer o sucesso de longo prazo de suas iniciativas. A combinação de investimentos acelerados, baixa utilização de recursos, falta de visibilidade sobre custos e alta intenção de mudança de provedores cria um cenário de ineficiência sistêmica.
Para o mercado brasileiro, onde recursos são frequentemente mais escassos e o custo de erro é maior, a mensagem é clara: antes de acelerar investimentos em infraestrutura de IA, é fundamental estabelecer as bases de medição, controle e governança. A corrida pela IA não será vencida por quem compra mais GPUs, mas por quem consegue extrair mais valor de cada real investido em infraestrutura computacional. O compute gap não é apenas um problema técnico – é um desafio de gestão que definirá quais empresas conseguirão transformar o potencial da IA em resultados concretos de negócio.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria publicada em VentureBeat, disponível em https://venturebeat.com/resources/the-ai-compute-gap-enterprises-are-buying-infrastructure-faster-than-they-can-measure-what-it-costs.
