A inteligência
artificial chegou às empresas como solução para a produtividade, inovação e
vantagem competitiva. Passada a euforia inicial, os empresários passam a lidar
com a fatura dessa transformação.
Por anos, a nuvem foi o caminho natural para experimentar IA. Sua lógica de consumo sob demanda continua eficiente para projetos piloto, cargas variáveis e aplicações que exigem elasticidade. O problema aparece quando a aplicação passa a operar continuamente, com alto volume de processamento e demanda previsível. Nesse cenário, a flexibilidade pode se transformar em uma despesa recorrente difícil de controlar.
Dados da
OpenRouter mostram que o consumo de tokens saltou de 2,5 trilhões por semana,
em 2025, para 26,5 trilhões por semana, em 2026, um salto de mais de dez vezes.
Boa parte disso vem de modelos de IA que fazem consultas, usam ferramentas e
repetem ciclos de raciocínio, multiplicando o número de tokens processados por
tarefa. O resultado é que a infraestrutura passou a ocupar papel central na
economia da IA.
Nesse contexto, o
custo não está só na aquisição de GPUs, servidores ou softwares. Ele cresce a
cada consulta, inferência e ciclo de processamento. Quanto mais complexos os
modelos e maiores os volumes de contexto, maior o consumo de tokens e a pressão
sobre o orçamento corporativo. É esse movimento que já leva empresas a
reconsiderar suas estratégias de infraestrutura.
Com isso,
servidores próprios recuperam relevância. Com GPUs dedicadas, armazenamento
rápido e redes de baixa latência, é possível construir plataformas desenhadas
especificamente para suas cargas de IA. O principal argumento não é apenas
desempenho, mas previsibilidade.
Essa lógica já
aparece em casos concretos. O JPMorgan, por exemplo, optou por levar
determinados modelos de IA para servidores próprios, usando infraestrutura da
SambaNova, em uma decisão ligada ao controle de dados, à auditabilidade e à confiabilidade,
não apenas ao custo.
A resposta para
"onde a IA deve rodar?" não precisa ser única. A arquitetura
híbrida tende a ganhar espaço justamente por combinar os dois mundos: a nuvem
pode atender à experimentação, aos picos de demanda e às aplicações que exigem
elasticidade; a infraestrutura própria pode assumir workloads recorrentes e
intensivos, nos quais previsibilidade, segurança e controle pesam mais.
O desafio,
portanto, não é escolher entre nuvem e on-premises por preferência tecnológica.
É compreender a economia de cada carga de trabalho. Aliás, esse raciocínio
também favorece modelos menores e especializados, capazes de entregar uma
melhor relação entre custo, desempenho e segurança.
Para as empresas
brasileiras, essa mudança abre oportunidades concretas. A infraestrutura
nacional de servidores e computação acelerada permite a construção de
capacidade própria para aplicações críticas, com suporte local, maior controle
operacional e planejamento de longo prazo. Há também a questão dos dados, que
são matéria-prima para modelos de IA e ativos críticos. Mantê-los dentro de uma
infraestrutura própria pode reduzir exposição e ampliar o controle sobre a
governança.
A pergunta já não
é mais se a inteligência artificial deve fazer parte do negócio. A verdadeira
questão é como democratizar seu uso, transformar conhecimento em vantagem
competitiva e acelerar a adoção da IA em toda a organização com previsibilidade
financeira, segurança, soberania dos dados e geração de valor real.
O cenário mais provável não é a vitória de um modelo sobre o outro, mas um equilíbrio. Cada workload no ambiente que melhor combine desempenho, segurança, escalabilidade e custo. Nesse arranjo, servidores, GPUs e data centers próprios deixam de ser apenas infraestrutura e tornam-se ativos estratégicos para controlar a economia da IA.
Silvio Ferraz de Campos - CEO da Positivo Servers & Solutions. Formado em administração de empresas e responsável pelo marketing e vendas da Positivo Servers & Solutions, ele trabalha há mais de 30 anos no setor de TI. Em 1988, fundou a Accept, antigo nome da Positivo Servers & Solutions.
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