TL;DR
Os gastos globais com IaaS otimizada para inteligência artificial devem crescer 96% em 2026, alcançando US$ 42 bilhões, conforme previsão do Gartner. Esse crescimento é impulsionado pela demanda por infraestrutura para grandes modelos de linguagem e pela predominância da inferência em relação ao treinamento. A tendência reforça a importância da infraestrutura em nuvem para a transformação digital e a inovação corporativa.
Infraestrutura como Serviço (IaaS) otimizada para Inteligência Artificial (IA) refere-se a serviços em nuvem específicos para suportar cargas de trabalho de IA, incluindo treinamento e inferência de modelos avançados.
De acordo com o Gartner, Inc., empresa reconhecida mundialmente por pesquisas em tecnologia e negócios, os gastos globais com IaaS otimizada para IA devem crescer 96% em 2026, alcançando US$ 42 bilhões. Esse aumento expressivo é motivado pela crescente demanda por infraestrutura capaz de suportar o treinamento de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e a rápida integração da IA em aplicações corporativas.
O Gartner prevê que o mercado continuará em ritmo acelerado, estimando que os investimentos atinjam US$ 66 bilhões em 2027. Os números indicam uma expansão significativa em relação aos US$ 21,5 bilhões gastos em 2025, com crescimentos anuais de 180% em 2025, 96,4% em 2026 e 56,5% em 2027.
Um dos principais fatores que alteram o panorama dos investimentos é a mudança da ênfase do treinamento para a inferência. Em 2026, os gastos globais com inferência devem ultrapassar os gastos com treinamento, chegando a US$ 23,3 bilhões contra US$ 19 bilhões, respectivamente.
Segundo Hardeep Singh, Analista Principal Sênior de Pesquisa do Gartner, “o crescimento da IA agêntica aumenta a intensidade computacional devido à execução autônoma de múltiplas etapas, tornando a inferência o modelo dominante de consumo.” Essa tendência resulta na maior demanda por infraestrutura que suporte a execução contínua e em tempo real dos modelos específicos de domínio, essenciais para aplicações e sistemas operacionais.
O aumento dos gastos em IaaS otimizada para IA indica uma transformação nas estratégias corporativas, com maior investimento em tecnologia para suportar a operacionalização da IA em escala. Empresas que buscam acelerar a transformação digital e melhorar a eficiência operacional tendem a priorizar a infraestrutura otimizada para IA em seus orçamentos.
Temas relacionados a esses investimentos, desafios da transformação digital e liderança tecnológica serão discutidos na Conferência Gartner CIO & IT Executive, agendada para 21 a 23 de setembro em São Paulo. O evento reunirá especialistas para debater o futuro da TI e das soluções em nuvem.
Para organizações que planejam investir em infraestrutura para IA, é fundamental considerar a crescente importância da inferência nos fluxos de trabalho e a necessidade de infraestrutura capaz de suportar operações em tempo real. Além disso, a avaliação de fornecedores e soluções específicas, como plataformas que oferecem inteligência artificial integrada, pode contribuir para uma melhor adaptação às demandas do mercado.
Para empresas interessadas em soluções relacionadas, softwares como Oazez Tecnologia e Inteligência Artificial e Cortex Inteligência de Vendas B2b podem oferecer funcionalidades que auxiliam na automação e análise de dados com IA.
O cenário apontado pelo Gartner evidencia a crescente relevância da infraestrutura otimizada para IA no ambiente corporativo global. Com gastos previstos para quase dobrar em 2026 e manter alta taxa de crescimento em 2027, a IaaS otimizada para inteligência artificial se consolida como um elemento vital para organizações que buscam inovação e competitividade.
Para mais informações sobre as tendências em IA e infraestrutura, acompanhe as atualizações do setor e eventos especializados.
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IaaS otimizada para IA é uma infraestrutura em nuvem projetada especificamente para suportar cargas de trabalho de inteligência artificial, como treinamento e inferência de modelos.
O crescimento é devido à maior demanda por infraestrutura para treinar grandes modelos de linguagem e para executar inferência em tempo real em aplicações corporativas.
Treinamento refere-se ao processo de criação e ajuste dos modelos de IA, enquanto inferência é a aplicação desses modelos para gerar resultados ou decisões em tempo real.
As empresas devem avaliar suas necessidades de processamento em tempo real, considerar fornecedores especializados e acompanhar as tendências do mercado para escolher soluções que suportem suas estratégias de IA.
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