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aiPublicado em 17 de julho de 20267 min de leitura

O Fosso da Computação em IA: Empresas Investem Mais Rápido do que Conseguem Medir os Custos

Um estudo a 107 empresas revela que o investimento em infraestrutura de IA avança muito mais depressa do que a capacidade de medir e controlar os seus custos reais.

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O Fosso da Computação em IA: Empresas Investem Mais Rápido do que Conseguem Medir os Custos
Bitclever AI Research
Autor: Bitclever AI Research ## Resumo Executivo Um inquérito recente da VentureBeat Pulse Research, realizado junto de 107 empresas, revela um desfasamento crítico entre o ritmo de investimento em infraestrutura de IA e a capacidade das organizações medirem e controlarem os custos associados. Apesar de a maioria operar ainda sobre hyperscalers e APIs de fornecedores de modelos, o próximo investimento significativo está direcionado para computação especializada praticamente inexplorada — enquanto os recursos já existentes permanecem largamente subutilizados. ## O Que Aconteceu A VentureBeat conduziu, no âmbito da sua série Pulse Research, um inquérito focado em infraestrutura de IA empresarial, computação e economia de inferência. O estudo, realizado numa única vaga no segundo trimestre de 2026 (junho), reuniu respostas de 107 organizações com mais de 100 colaboradores. Os resultados expõem aquilo que os autores do estudo designam por "compute gap" — o fosso entre a agressividade do investimento em infraestrutura de IA e a reduzida visibilidade que as empresas têm sobre a sua economia subjacente. Os números são reveladores: - Apenas **21%** das empresas inquiridas operam IA em produção à escala. - A maior área de investimento planeada para o próximo ano são as **clouds especializadas em IA (45%)** — uma camada que praticamente nenhuma destas empresas utiliza atualmente. - **83%** reportam uma taxa de utilização de GPU igual ou inferior a 50%, evidenciando capacidade instalada largamente ociosa. - Apenas **44%** das organizações conseguem monitorizar de forma rigorosa quanto custa efetivamente a sua computação de IA. - **64%** das empresas planeiam mudar ou adicionar um fornecedor de infraestrutura nos próximos doze meses, e **38%** fá-lo-ão já no próximo trimestre — uma taxa de rotatividade invulgarmente elevada para uma categoria tão estrutural. Quanto aos critérios de decisão, a integração com o stack tecnológico existente (41%) e o custo total de propriedade (35%) dominam as escolhas, enquanto o preço por milhão de tokens — a métrica mais visível e mais comummente citada no mercado — é decisivo para apenas **8%** das organizações. O estudo identifica ainda uma transição estrutural praticamente ignorada: a mudança de restrição de computação por GPU para largura de banda de memória, à medida que a inferência escala. Cerca de **um em cada cinco inquiridos** admite desconhecer esta dinâmica ou ainda não a ter abordado. ## Porque Isto Importa Os resultados deste estudo colocam em evidência um paradoxo estratégico que muitas organizações preferem ignorar: investir em capacidade computacional tornou-se mais fácil do que compreender o retorno desse investimento. O facto de apenas 21% das empresas operarem IA em produção à escala, mas de 45% planearem avaliar clouds especializadas — uma categoria nova e ainda não dominada — sugere uma corrida à infraestrutura desligada da maturidade operacional real. Esta dinâmica não é exclusiva de early adopters; atravessa organizações de diferentes dimensões e setores. A subutilização de GPUs (83% com utilização igual ou inferior a 50%) é particularmente significativa porque contraria a narrativa dominante de escassez de computação. O problema não é, na maioria dos casos, falta de capacidade — é falta de visibilidade e de disciplina na gestão dessa capacidade. A elevada intenção de rotatividade de fornecedores (64% em doze meses) reforça esta leitura: as empresas não estão a tomar decisões de infraestrutura com confiança estratégica, mas antes numa lógica de tentativa e ajuste contínuo, típica de mercados imaturos onde os custcustos reais ainda não são plenamente compreendidos. Finalmente, o facto de o custo por token — a métrica mais publicitada pelos fornecedores — ser irrelevante para 92% das decisões de compra é um sinal claro de que os departamentos de tecnologia já perceberam que o preço de lista não reflete o custo real de operar IA em escala. ## Impacto para Empresas Para CTOs, diretores de TI e decisores de negócio, este estudo tem implicações práticas imediatas: **Falta de governança de custos como risco silencioso.** Se menos de metade das organizações consegue medir rigorosamente o custo da sua computação de IA, é provável que orçamentos estejam a ser alocados sem uma base analítica sólida, criando risco financeiro e dificultando decisões informadas sobre expansão ou racionalização. **Subutilização como oportunidade de poupança imediata.** Com 83% das empresas a operar GPUs a 50% ou menos de utilização, existe margem significativa para otimização antes de qualquer novo investimento em capacidade adicional. Muitas organizações podem estar a comprar computação nova quando a solução mais eficiente seria melhorar o aproveitamento da existente. **Decisões de fornecedores centradas em integração e TCO, não em preço.** As empresas que já lideram esta transição privilegiam a integração com sistemas existentes e o custo total de propriedade acima do preço nominal. Isto implica que processos de avaliação de fornecedores devem incorporar critérios mais sofisticados do que comparações simplistas de tarifários. **Risco de obsolescência estratégica face à transição memória-computação.** O facto de um em cada cinco decisores ainda não ter abordado a transição de restrições de GPU para largura de banda de memória sugere que muitas arquiteturas de IA em desenvolvimento podem não estar preparadas para as exigências de inferência em escala nos próximos ciclos de investimento. **Elevada rotatividade de fornecedores como sintoma, não solução.** A intenção de 64% das empresas mudarem de fornecedor não resolve, por si só, o problema de fundo se não for acompanhada de melhor instrumentação e visibilidade de custos. ## Perspetiva Bitclever Na Bitclever, acompanhamos de perto a evolução deste tipo de dinâmicas junto de clientes que enfrentam decisões semelhantes sobre infraestrutura de IA, automação e integração de sistemas. A experiência mostra que o problema raramente reside na escolha do fornecedor errado, mas sim na ausência de uma camada de governança e monitorização que permita às organizações compreender, em tempo real, o custo real de cada workload de IA. Antes de qualquer decisão sobre migração para clouds especializadas ou aquisição de nova capacidade computacional, defendemos uma abordagem estruturada em três fases: primeiro, auditar a utilização atual da infraestrutura existente para identificar ineficiências e capacidade ociosa; segundo, implementar mecanismos de monitorização de custos que permitam decisões baseadas em dados e não em intuição; terceiro, avaliar fornecedores com base em critérios de integração e custo total de propriedade, alinhados com a estratégia de negócio de médio prazo, e não apenas com o preço aparente por unidade de computação. Esta disciplina é particularmente relevante para organizações que já investem em automação inteligente, RPA ou soluções low-code, onde a integração entre infraestrutura de IA e sistemas empresariais existentes determina, em grande medida, o retorno efetivo do investimento. A nossa experiência em projetos de transformação digital reforça que a maturidade tecnológica não se mede pela velocidade de adoção, mas pela capacidade de sustentar e otimizar essa adoção ao longo do tempo. ## Conclusão O estudo da VentureBeat Pulse Research confirma aquilo que muitas organizações já suspeitavam mas raramente quantificavam: o investimento em infraestrutura de IA está a acelerar mais depressa do que a capacidade das empresas de medir, gerir e otimizar os seus custos reais. Num contexto em que a computação subutilizada convive com planos agressivos de expansão para novas clouds especializadas, a verdadeira vantagem competitiva não pertencerá a quem investe mais depressa, mas a quem consegue transformar essa infraestrutura em valor mensurável e sustentável. As organizações que investirem hoje em visibilidade e governança de custos estarão mais bem posicionadas para navegar a próxima vaga de decisões estruturais sobre computação e IA.

Fontes

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