79
| Com prazos de entrega mais longos e preços mais altos, comprar servidor deixou de ser a opção mais rápida para rodar projetos de IA no Brasil |
| Comprar servidor ficou mais caro e mais demorado. Enquanto processadores, GPUs e SSDs de última geração seguem escassos no mercado global, empresas brasileiras que querem colocar projetos de inteligência artificial em produção têm diante de si uma escolha: esperar meses por hardware próprio ou contratar capacidade que já existe em nuvem. A segunda alternativa vem ganhando espaço, segundo o estudo ISG Provider Lens Private/Hybrid Cloud Data Center Services 2026 Brasil. De acordo com o levantamento, o desabastecimento de componentes de ponta não deve se resolver tão cedo: a expectativa é de que a oferta só se normalize entre 2027 e 2028. Até lá, expandir um data center próprio significa disputar peças concorridas no mundo todo e pagar mais caro por elas, o que tem levado companhias a repensar em que ritmo seus projetos de inteligência artificial devem rodar. O relatório descreve um mercado brasileiro de nuvem híbrida e privada em transição, puxado por três forças que caminham juntas: a adoção crescente de inteligência artificial nas operações das empresas, o custo elevado de hardware especializado e exigências cada vez mais rígidas de soberania de dados. Segundo o estudo, essas forças devem redesenhar, ao longo de 2026, a forma como companhias brasileiras planejam sua infraestrutura de tecnologia e, nos próximos 12 a 24 meses, apontam para uma consolidação de operações cada vez mais automatizadas, combinando infraestrutura privada com serviços de inteligência artificial oferecidos por regiões brasileiras de nuvem pública. Para Lucas Pires, Head de Infraestrutura e Cloud da Globalsys, o cenário descrito pelo estudo já aparece no dia a dia dos clientes da companhia. “A escassez de GPU e de processador não é mais um problema só de quem está construindo um data center do zero. Empresas que já tinham infraestrutura própria estão revendo esses planos porque o prazo de entrega de hardware novo não acompanha o ritmo em que a área de negócio quer testar e colocar IA em produção. Migrar essa carga para a nuvem virou uma forma de destravar o projeto sem esperar a cadeia de suprimentos se normalizar”, afirma ele. Segundo Pires, essa migração não é irrestrita: a decisão sobre o que vai para a nuvem pública, o que fica em nuvem privada e o que permanece em infraestrutura própria costuma passar por um crivo de soberania e sensibilidade dos dados, exatamente o segundo fator citado pelo estudo da ISG como transformador do mercado. “O que vemos é uma arquitetura híbrida por necessidade, não por preferência. A empresa quer processar um modelo de IA que exige GPU cara e escassa, mas o dado que alimenta esse modelo muitas vezes precisa ficar sob um regime específico de governança. Isso empurra o desenho para nuvem híbrida: a carga de processamento pesado vai para onde há capacidade disponível agora, e o dado sensível segue as regras que a empresa já definiu internamente”, explica o head. O estudo também chama atenção para um movimento paralelo à migração motivada pela escassez de hardware: a automação crescente das operações de TI nas empresas brasileiras, que vem acompanhada de exigências mais rígidas de governança. Companhias têm passado a condicionar a atuação autônoma de sistemas de IA, em ambientes considerados críticos, à aprovação humana prévia e à existência de registros auditáveis de cada ação tomada. Um cuidado que, segundo Pires, reflete o que a Globalsys observa entre seus próprios clientes. “Nenhum cliente com quem conversamos quer um sistema de IA decidindo sozinho sobre um ambiente crítico. O que eles querem é velocidade com rastro: automatizar o que pode ser automatizado, mas manter um humano no circuito para aprovar e uma trilha auditável para explicar depois por que aquela decisão foi tomada”, pontua Pires. Na leitura da Globalsys, esse é o pano de fundo que deve orientar decisões de infraestrutura nos próximos dois anos: enquanto a oferta de hardware de ponta não se normaliza, a combinação entre nuvem pública, nuvem privada e governança auditável tende a se consolidar como o modelo padrão de operação de IA para empresas no Brasil. |
