A conta da inteligência artificial está chegando

Imagem: CC| Magnific

Por Silvio Ferraz de Campos*

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.