Levantamento revela que empresas enfrentam pressões sobre custo, segurança, capacidade computacional e soberania de dados
A corrida pela inteligência artificial entrou em uma fasedecisiva. O estudo Panorama Infraestrutura e IA, idealizado pela AXIA Energia e realizado com startups, revelou que as empresas brasileiras começam a enfrentar uma questão central: como sustentar a IA em produção, com escala, segurança e viabilidade econômica? Para mais de um terço das startups brasileiras (35,6%), a infraestrutura de processamento já limitou projetos, atendimento a clientes ou escalabilidade de soluções.
A pesquisa foi feita com 90 startups e deixa claro que criar um modelo promissor de IA já não basta. À medida que aumentam usuários, dados processados e exigências de disponibilidade, a infraestrutura deixa de ser apenas uma decisão técnica e passa a influenciar produto, preço, acesso a clientes e capacidade de crescimento.
“O que os dados mostram é que a discussão sobre inteligência artificial está mudando de patamar. As startups brasileiras já não estão apenas avaliando o potencial da tecnologia, mas enfrentando desafios concretos de escala, governança, custo e operação. A infraestrutura passa a ser um elemento estratégico da competitividade, tão relevante quanto produto, talento ou acesso a mercado”, afirma Juliano Dantas, vice-presidente de Tecnologia e Inovação da AXIA Energia.
De acordo com o levantamento, a restrição tende a pesar de forma desigual entre os perfis de empresa. Para startups AI-native, nas quais a IA é o núcleo do produto, a capacidade computacional pode afetar diretamente entrega, escala e receita. Para startups AI-enabled, que usam IA como camada de eficiência ou complemento ao produto, o impacto pode surgir de forma mais gradual, associado a custo, qualidade de serviço e velocidade de evolução.
Mas o gargalo não é só infra: ambiente seguro é ponto crucial para empresas
Além da infraestrutura computacional, outro recurso considerado crítico pelas startups para operar IA no Brasil é a necessidade de um ambiente seguro e aderente a requisitos de compliance. Esse aspecto foi apontado por 61,1% dos respondentes da pesquisa. Um equipamento essencial, como GPU, por exemplo, apareceu em seguida, citada por 34,4% das empresas. Armazenamento de alta performance foi mencionado por 25,6%, e GPU para inferência, por 21,1%.
Para Dantas, isso indica que colocar IA em produção exige mais do que capacidade bruta de processamento. Exige segurança, governança, controle de acesso, estabilidade e capacidade de atender requisitos regulatórios e corporativos.
“À medida que a IA avança para aplicações de produção, cresce também a necessidade de uma infraestrutura capaz de entregar disponibilidade, desempenho e previsibilidade. Isso inclui computação, conectividade, data centers e, principalmente, energia confiável. O desafio não é apenas tecnológico; é estrutural. Os países e as empresas que conseguirem alinhar esses componentes estarão em melhor posição para capturar o valor econômico da inteligência artificial”, analisa o executivo.
Demanda por infraestrutura deve crescer nos próximos anos
O Panorama Infraestrutura e IA indica ainda que a inteligência artificial já deixou a fase puramente experimental para boa parte das empresas pesquisadas. Entre as 90 participantes, 80% afirmaram utilizar IA de forma intensiva, seja por treinamento de modelos, ajuste fino, inferência em escala ou pela combinação dessas abordagens. A inferência em produção aparece como o uso mais citado: são aproximadamente 56,6% dos respondentes.
A pesquisa também aponta que a demanda por computação vai crescer, e rápido: 75,6% das empresas esperam ampliar sua demanda por infraestrutura computacional nos próximos 12 meses. Para 30%, o consumo computacional poderá até dobrar. Outros 31,1% projetam expansão entre duas e cinco vezes, enquanto 14,4% estimam crescimento superior a cinco vezes.
A localização dos dados também foi mencionada. Para 61,1% das empresas pesquisadas, manter processamento ou armazenamento em território nacional é, no mínimo, uma condição preferencial. Dentro desse grupo, 35,6% afirmaram que essa exigência já é obrigatória em parte ou na maior parte das operações.
“O Panorama não indica que todas as startups brasileiras enfrentem hoje uma crise de acesso à capacidade computacional. Mas para um terço das pesquisadas, porém, a infraestrutura já limitou projetos, clientes ou crescimento. Vale lembrar que a discussão também não pode ser reduzida à disponibilidade de máquinas. O avanço da IA exige articulação entre energia, data centers, conectividade, processamento, software, segurança, capital e modelos comerciais”, conclui Dantas.
O levantamento idealizado pela AXIA contou com apoio metodológico da Innoscience e combinou entrevistas em profundidade e um levantamento aberto com 90 fundadores e líderes de tecnologia de startups brasileiras. Considerando uma população estimada de 20 mil startups, a amostra oferece nível de confiança de 95% e margem de erro de ±10,31%.
Imagem: https://pt.vecteezy.com/foto/6969679-emaranhado-corda-branca-apos-passar-atraves-de-inteligencia-artificial-ou-ai-e-smoot-corda-branca-para-pensamento-inteligente-conceito
