Pesquisa com 90 startups mostra que capacidade computacional, segurança, data centers e energia começam a definir quem consegue escalar inteligência artificial no país.
A inteligência artificial avança rapidamente entre as startups brasileiras, mas transformar experimentos em produtos capazes de atender milhares de usuários está revelando um problema estrutural. 35,6% das startups pesquisadas afirmam que limitações de infraestrutura computacional já afetaram projetos, atendimento a clientes ou a expansão de soluções de IA, segundo o estudo Panorama Infraestrutura e IA, idealizado pela AXIA Energia com apoio metodológico da Innoscience. (AXIA Energia)
O levantamento ouviu 90 fundadores e líderes de tecnologia de startups brasileiras e mostra que o desafio deixou de ser apenas desenvolver bons modelos. Computação, conectividade, armazenamento, segurança, disponibilidade de GPUs, data centers e fornecimento confiável de energia passam a fazer parte da equação necessária para colocar sistemas de IA em produção. Entre as participantes, 80% afirmaram utilizar inteligência artificial de forma intensiva. (AXIA Energia)
A pressão tende a crescer: 75,6% das empresas consultadas esperam ampliar seu consumo de infraestrutura computacional nos próximos 12 meses. O cenário coloca uma questão importante para o setor de tecnologia nacional: o Brasil conseguirá construir infraestrutura na mesma velocidade em que suas empresas aumentam o uso da inteligência artificial?
Por que a infraestrutura já está limitando projetos de inteligência artificial?
Desenvolver um protótipo de inteligência artificial e manter uma aplicação funcionando continuamente são desafios bastante diferentes. Durante a fase experimental, uma startup pode utilizar uma quantidade relativamente pequena de recursos computacionais. Quando o produto passa a atender clientes reais, entretanto, aumentam o volume de dados, as requisições simultâneas, a necessidade de baixa latência e as exigências de disponibilidade. Nesse momento, infraestrutura deixa de ser apenas uma preocupação do departamento técnico e começa a influenciar diretamente custo, produto, receita e capacidade de crescimento.
É justamente essa transição que aparece no levantamento. Para 35,6% das startups pesquisadas, limitações relacionadas à infraestrutura já prejudicaram projetos, atendimento a clientes ou escalabilidade. A inferência em produção — quando modelos já treinados são utilizados continuamente para responder às solicitações dos usuários — apareceu como o uso de IA mais citado, mencionado por aproximadamente 56,6% dos participantes. (www.hardware.com.br)
O problema também vai além da disponibilidade de processadores. Quando perguntadas sobre recursos considerados críticos para operar inteligência artificial no Brasil, 61,1% apontaram ambientes seguros e adequados às exigências de compliance. GPUs destinadas ao treinamento de modelos foram mencionadas por 34,4%, armazenamento de alta performance por 25,6% e GPUs voltadas à inferência por 21,1%. (AXIA Energia)
Isso significa que o chamado gargalo de infraestrutura envolve várias camadas. Uma empresa pode conseguir acesso a GPUs e ainda enfrentar dificuldades com conectividade, armazenamento, segurança ou custo de energia. Também pode possuir capacidade técnica para executar modelos, mas não conseguir atender requisitos de proteção e localização de dados exigidos por grandes clientes. A expansão da IA depende, portanto, de um ecossistema formado por processamento, data centers, redes de comunicação, software, segurança e energia confiável.
O impacto tende a ser ainda maior para empresas nas quais a inteligência artificial é o próprio núcleo do produto. Uma startup que vende uma plataforma baseada em modelos generativos, por exemplo, precisa aumentar sua capacidade computacional à medida que conquista novos clientes. Se o custo de processamento crescer mais rapidamente do que a receita ou se não houver capacidade suficiente disponível, o crescimento comercial pode se transformar em um problema operacional.
Demanda por computação deve acelerar e aumentar pressão sobre data centers
Os números sobre os próximos meses ajudam a dimensionar o desafio. Segundo a pesquisa, 75,6% das startups pretendem aumentar o consumo de infraestrutura computacional durante os próximos 12 meses. Para 30% das participantes, essa necessidade poderá chegar ao dobro do nível atual. Outros 31,1% projetam crescimento entre duas e cinco vezes, enquanto 14,4% estimam uma expansão superior a cinco vezes. (www.hardware.com.br)
Esse aumento potencial cria uma cadeia de demanda que começa nos chips, mas não termina neles. GPUs precisam ser instaladas em servidores, que precisam ficar em data centers, consumir eletricidade, utilizar sistemas de refrigeração e estar conectados a redes de alta capacidade. Quanto maior o processamento necessário para treinar ou executar modelos, maior tende a ser a pressão sobre essa infraestrutura. Por isso, a corrida global pela inteligência artificial também se transformou em uma corrida por capacidade física de processamento.
No Brasil, essa discussão ganha importância devido ao potencial de crescimento do mercado de data centers. Aplicações de IA precisam operar com baixa latência e alta disponibilidade, enquanto determinadas empresas e setores também podem exigir que informações permaneçam armazenadas dentro do território nacional. O estudo mostra que 61,1% das startups consideram preferencial ou obrigatória a manutenção de processamento ou armazenamento de dados no Brasil. Dentro desse grupo, 35,6% disseram que essa condição já é obrigatória em parte ou na maior parte de suas operações. (AXIA Energia)
A localização dos dados envolve questões de segurança, governança, soberania e conformidade regulatória. Startups que trabalham com bancos, saúde, grandes empresas ou informações sensíveis podem encontrar clientes com exigências específicas sobre onde seus dados são processados. Dessa forma, depender exclusivamente de infraestrutura localizada no exterior nem sempre é uma alternativa simples, mesmo quando existe capacidade computacional disponível.
Energia também entra diretamente nessa equação. Data centers voltados para inteligência artificial podem exigir grandes quantidades de eletricidade de maneira contínua, tornando disponibilidade, confiabilidade e preço da energia fatores estratégicos. Segundo a AXIA, o avanço da IA precisa ser acompanhado por computação, conectividade, data centers e fornecimento energético previsível. (AXIA Energia)
A infraestrutura deixa, assim, de ser um elemento invisível por trás dos aplicativos. Para uma startup que pretende multiplicar sua demanda computacional em poucos meses, decidir onde executar modelos, quais provedores utilizar e como controlar os custos pode ser tão importante quanto desenvolver novas funcionalidades.
O que o gargalo significa para o futuro da IA no Brasil?
O levantamento não significa que 35,6% de todas as startups brasileiras estejam atualmente impossibilitadas de trabalhar com inteligência artificial. A pesquisa possui uma amostra específica de 90 empresas e deve ser interpretada dentro de sua metodologia. Segundo a AXIA, considerando uma população estimada em aproximadamente 20 mil startups, o estudo apresenta nível de confiança de 95% e margem de erro de ±10,31%. (AXIA Energia)
Ainda assim, os resultados oferecem um retrato importante de um mercado que está mudando rapidamente. A discussão sobre IA nos últimos anos esteve concentrada em modelos generativos, chatbots e automação. À medida que essas ferramentas deixam os laboratórios e entram efetivamente nas empresas, problemas relacionados à infraestrutura começam a ganhar maior peso. O desafio deixa de ser apenas descobrir o que a inteligência artificial consegue fazer e passa a incluir quanto custa executar essa tecnologia de maneira contínua.
Para o ecossistema brasileiro de inovação, isso pode afetar competitividade. Startups com acesso mais eficiente a processamento podem lançar produtos mais rapidamente, atender mais clientes e experimentar modelos mais avançados. Empresas que enfrentam custos elevados ou limitações de capacidade podem precisar reduzir funcionalidades, aumentar preços ou postergar projetos. Nesse cenário, infraestrutura passa a funcionar como um dos fatores capazes de determinar quais negócios conseguem transformar inovação tecnológica em escala comercial.
Há ainda uma oportunidade para o próprio Brasil. O aumento da demanda por computação pode estimular investimentos em data centers, redes, energia, serviços de nuvem e infraestrutura especializada para inteligência artificial. A existência de uma matriz elétrica com elevada participação de fontes renováveis também aparece frequentemente nas discussões sobre a possibilidade de o país receber novos centros de processamento. Entretanto, transformar potencial energético em vantagem competitiva exige transmissão, conectividade, licenciamento, investimentos e capacidade de atender cargas de grande porte.
O estudo mostra que 45,5% das startups pesquisadas projetam um crescimento que exigirá reformulação da infraestrutura atual, enquanto custo aparece como critério relevante para 71% e confiabilidade e acordos de nível de serviço (SLA) são destacados por 70%. (AXIA Energia) Isso reforça que a próxima fase da inteligência artificial brasileira será determinada não apenas pela qualidade dos algoritmos, mas pela capacidade de mantê-los funcionando de forma econômica e confiável.
A corrida da IA, portanto, está começando a sair das telas e chegar à infraestrutura física. Servidores, GPUs, redes, data centers e energia tornam-se componentes essenciais para transformar modelos em serviços utilizados diariamente por empresas e consumidores. Para o Brasil, acompanhar o crescimento dessa demanda será decisivo para saber se startups nacionais conseguirão escalar suas soluções dentro do país ou continuarão dependendo fortemente de capacidade computacional localizada no exterior.
O fato de três em cada quatro startups pesquisadas planejarem aumentar sua demanda computacional nos próximos 12 meses mostra que essa pressão ainda está no início. O desafio agora é criar condições para que processamento, segurança, conectividade e energia avancem junto com os produtos de inteligência artificial. Se essa infraestrutura não acompanhar o ritmo de adoção, o principal obstáculo à próxima geração de startups brasileiras poderá não estar na falta de ideias ou talentos, mas na capacidade necessária para colocar essas ideias em produção.