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A foto mostra o interior de um corredor de data center, com fileiras de racks de servidores alinhadas dos dois lados. Cada rack contém múltiplos equipamentos eletrônicos organizados verticalmente, com luzes indicadoras verdes e azuis acesas. O ambiente é iluminado por painéis de luz no teto, refletindo no piso claro e criando uma aparência limpa e moderna. A perspectiva central dá profundidade à imagem, destacando a simetria e a infraestrutura tecnológica. (IEA), computação

Serão precisos US$ 2 trilhões em investimento anual para financiar todo a capacidade computacional necessária para atender a demanda da inteligência artificial até 2030 no mundo, e ainda assim haverá déficit de US$ 800 bilhões. O número já leva em conta as reduções de custos geradas pela própria tecnologia, diz um relatório divulgado essa semana pela consultoria Bain.

Segundo a pesquisa, os requisitos globais adicionais de computação para IA até 2030 podem chegar a 200 gigawatts, o que custaria US$ 500 bilhões em despesas de capital por ano até essa data.

“A demanda de computação da IA supera a eficiência dos semicondutores e as tendências exigem aumentos significativos no fornecimento de energia em redes que não ampliam sua capacidade há décadas”, pondera em comunicado Luis Diez, sócio e líder de tecnologia corporativa da Bain na América do Sul.

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O estudo aponta ainda que as empresas mais avançadas em IA saíram da fase de testes e alcançaram ganhos que variam entre 10% e 25% em Ebitda. Agora, elas estão apostando em agentes de IA.

Nos próximos de três a cinco anos, entre 5% e 10% dos gastos em tecnologia serão direcionados à construção de capacidades de IA e até metade do orçamento poderá ser empregada em agentes.

Mudança generalizada

Segundo a Bain, as empresas mais avançadas estão investindo em fluxos de trabalho agenticos de tarefa única e, depois, na orquestração entre sistemas. O próximo passo, ainda a ser alcançado, seria uma “constelação” de múltiplos agentes.

No entanto, as arquiteturas de TI corporativas atuais ainda precisam estar prontas e seguras para isso, diz a Bain. Na prática isso significa capacidade de “colaborar livremente em vários aplicativos e bancos de dados para automatizar diversas tarefas realizadas por humanos”.

Para provedores de SaaS, a IA generativa e agentica podem expandir o mercado, diz a consultoria. Mas as empresas devem avaliar o potencial da IA para automatizar tarefas dos usuários de SaaS e como ela pode se integrar ao fluxo de trabalho.

Um desafio, no entanto, é a atual fragmentação das cadeias globais de suprimento de tecnologia, com tarifas, controles de exportação e o movimento de governos pela soberania tecnológica e segurança. EUA e China estão à frente desse movimento.

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