O mercado global de inteligência artificial (IA) vive uma corrida por infraestrutura sem precedentes, contrariando a crença de que o valor da IA estaria concentrado apenas em software e aplicações finais. Segundo projeção do Gartner publicada pelo Telesíntese, os gastos mundiais com infraestrutura para IA devem alcançar US$ 1,48 trilhão em 2026, representando 55,6% de todo o investimento no setor. Este número, que supera com folga os aportes previstos para software e serviços, coloca a infraestrutura como o verdadeiro centro de gravidade da transformação digital alimentada por IA.

Infraestrutura lidera os investimentos em IA: números e contexto

De acordo com o levantamento do Gartner, a categoria de infraestrutura de IA, que inclui infraestrutura como serviço (IaaS) otimizada para IA, servidores especializados, redes, semicondutores e dispositivos, deve crescer cerca de 51% em relação a 2025, quando o segmento movimentou US$ 981,9 bilhões. Para 2027, a projeção é ainda mais ousada: US$ 1,98 trilhão destinados apenas à infraestrutura, quase o dobro do valor de dois anos antes.

O relatório destaca que a expansão da capacidade computacional dos data centers, especialmente por hyperscalers (gigantes globais de nuvem) e provedores de serviços, é o principal motor desse crescimento. John-David Lovelock, vice-presidente analista emérito do Gartner, sintetiza o momento ao afirmar que “a expansão da capacidade de data centers de IA é o maior projeto de infraestrutura já empreendido pela humanidade”. O papel dos hyperscalers é central, pois respondem pela maior fatia dos investimentos, comprando servidores preparados para cargas de processamento cada vez mais intensivas.

Os dados do Gartner mostram ainda que, em 2026, a infraestrutura de IA irá superar a soma dos gastos previstos para serviços (US$ 576,5 bilhões) e software (US$ 461,6 bilhões). O segmento de cibersegurança de IA, por sua vez, deve movimentar US$ 51,3 bilhões, enquanto agentes e assistentes baseados em IA devem somar US$ 29,2 bilhões. Modelos generativos, que têm chamado atenção do mercado, terão US$ 28,3 bilhões em investimentos previstos para o mesmo ano.

Revisões para cima: o que mudou nas projeções recentes

O levantamento do Gartner não apenas confirma a dominância da infraestrutura nos gastos com IA, mas também revela uma aceleração nas expectativas de crescimento. Desde janeiro, as projeções para 2026 foram revisadas para cima três vezes: de US$ 2,53 trilhões para US$ 2,59 trilhões e, mais recentemente, para US$ 2,67 trilhões considerando todas as categorias relacionadas à IA. O segmento de plataformas de desenvolvimento de aplicações de IA, por exemplo, viu sua previsão de crescimento saltar de 28% para 39% diante da demanda por soluções personalizadas. Para modelos generativos, a expansão estimada subiu de 110% para 117%.

Outro ajuste metodológico importante foi a separação, pelo Gartner, dos gastos com agentes e assistentes do mercado de software de IA, permitindo uma análise mais detalhada das tendências e das demandas específicas do setor corporativo e do consumidor final. Essa granularidade é fundamental para que empresas possam entender onde estão as pressões de custo e as oportunidades de diferenciação.

O Gartner atribui o ritmo acelerado de crescimento à necessidade de preparar a infraestrutura para suportar futuras cargas de trabalho, especialmente diante da pressão sobre os preços de componentes como memória e semicondutores. O cenário é de demanda persistente, mesmo diante de custos crescentes e incertezas macroeconômicas.

O que está sendo subestimado: riscos e custos ocultos para empresas

A predominância da infraestrutura nos gastos com IA expõe um ponto frequentemente subestimado por quem toma decisões em empresas e órgãos públicos: a transformação digital baseada em IA não é apenas uma questão de software ou de algoritmos inovadores, mas de capacidade física e conectividade robusta. O custo de não investir em infraestrutura adequada pode ser medido em paradas operacionais, latência elevada, gargalos de processamento e, em última instância, perda de competitividade.

O relatório do Gartner, citado pelo Telesíntese, indica que a pressão por mais capacidade computacional não deve arrefecer, mesmo com a alta dos preços de componentes. Isso significa que empresas que subestimarem a necessidade de atualizar suas redes, servidores e acesso à nuvem podem ser surpreendidas por custos não previstos ou por limitações técnicas que inviabilizam projetos estratégicos de IA.

Além disso, a escalada dos gastos com infraestrutura pode pressionar margens, especialmente em setores que operam com orçamentos restritos ou dependem de financiamento público. O desafio é ainda maior em regiões com infraestrutura de conectividade limitada, como é o caso de parte do Norte do Brasil, onde a disponibilidade de links dedicados de alta capacidade pode ser um fator crítico para o sucesso ou fracasso de iniciativas de IA.

Contra-argumentos: há espaço para eficiência e otimização?

Apesar do consenso sobre o papel central da infraestrutura, há quem argumente que a busca por eficiência energética, otimização de algoritmos e compartilhamento de recursos pode mitigar parte do impacto dos custos crescentes. No entanto, o próprio Gartner aponta que, mesmo diante dessas iniciativas, a demanda estrutural por capacidade de processamento segue em alta, impulsionada por aplicações cada vez mais complexas e por volumes de dados sem precedentes.

Outro ponto levantado por especialistas é que a maturidade dos modelos de IA pode, no futuro, reduzir a necessidade de upgrades constantes de hardware. Entretanto, a projeção do Gartner para 2027, quase US$ 2 trilhões em infraestrutura, sugere que, pelo menos no médio prazo, a tendência é de aceleração e não de acomodação.

Empresas que apostam apenas em soluções de software ou que buscam terceirizar integralmente sua estrutura de TI podem enfrentar limitações inesperadas, já que a performance de aplicações de IA depende diretamente da qualidade da infraestrutura subjacente, incluindo conectividade, latência e disponibilidade de recursos computacionais.

O que ainda não se sabe: incertezas e pontos de atenção

Apesar da robustez das projeções do Gartner, há incertezas relevantes que gestores precisam monitorar. Não está claro, por exemplo, como oscilações nos preços de energia, crises de fornecimento de semicondutores ou mudanças regulatórias podem impactar a curva de investimentos. Também não há consenso sobre o ritmo de adoção de IA generativa em setores tradicionais, o que pode afetar a distribuição dos gastos entre infraestrutura, software e serviços.

Outro ponto em aberto é a capacidade de regiões periféricas, como o Polo Industrial de Manaus, de acompanhar o ritmo de expansão observado nos grandes centros. A limitação de acesso a data centers de última geração e a links de alta capacidade pode criar um descompasso competitivo, exigindo soluções locais e parcerias estratégicas para suprir a demanda crescente.

Por fim, permanece a dúvida sobre a sustentabilidade desse ciclo de investimentos: até que ponto o aumento dos gastos em infraestrutura será acompanhado por ganhos de produtividade e retorno financeiro? Essa equação será central para a tomada de decisão em empresas que buscam equilibrar inovação e controle de custos.

Implicações práticas para empresas e gestores públicos

O cenário desenhado pelo Gartner, divulgado pelo Telesíntese, exige uma revisão das prioridades de investimento em tecnologia por parte de empresas e órgãos públicos. A pressão por infraestrutura de IA coloca conectividade, disponibilidade de banda e capacidade de processamento no topo da agenda, à frente de iniciativas puramente baseadas em software.

Para organizações instaladas em regiões como Manaus, onde a conectividade de alta performance ainda é um diferencial competitivo, a escolha de parceiros de infraestrutura torna-se estratégica. A capacidade de garantir links dedicados, baixa latência e suporte local pode determinar o sucesso de projetos de IA, especialmente aqueles que dependem de integração com nuvem pública ou privada.

Gestores que subestimarem a necessidade de investir em infraestrutura correm o risco de ver suas iniciativas de IA emperrarem por limitações técnicas, atrasos em entregas ou custos não previstos. A tendência de concentração dos gastos em infraestrutura, apontada pelo Gartner, é um sinal claro de que o jogo da IA será decidido tanto nos algoritmos quanto, e principalmente, na base física que os sustenta.

Em resumo, a escalada dos investimentos em infraestrutura de IA não é apenas um fenômeno global, mas um alerta prático para quem decide em empresas e no setor público: a capacidade de processar, armazenar e transferir dados em alta velocidade será o fator crítico de sucesso nos próximos anos.