Corrida à IA exige 5,2 biliões de euros por ano até 2031

A corrida à inteligência artificial está a entrar numa fase em que já não basta desenvolver modelos mais poderosos: é preciso encontrar receitas que justifiquem o custo crescente da infraestrutura. Segundo a Bain & Company, o mercado global de inteligência artificial terá de gerar perto de seis biliões de dólares (cerca de 5,2 biliões de euros) em receitas anuais até 2031 para sustentar o investimento necessário à expansão da capacidade computacional.
No seu sétimo relatório anual sobre tecnologia, a consultora estima que o investimento em infraestruturas de inteligência artificial poderá atingir 1,5 biliões de dólares (cerca de 1,3 biliões de euros) por ano em 2031. O problema é que as aplicações atualmente identificadas como fontes de receita deverão gerar entre 1,2 biliões e 1,8 biliões de dólares (cerca de 1,0 a 1,6 biliões de euros) anuais até essa data, deixando por preencher um diferencial de vários biliões.
A dimensão deste desfasamento coloca um desafio às empresas tecnológicas e aos seus clientes: transformar uma tecnologia que promete ganhos de produtividade numa fonte de receitas à escala necessária para financiar centros de dados, semicondutores, redes e sistemas de processamento cada vez mais exigentes.
A Bain considera que os ganhos de eficiência, por si só, não serão suficientes. A próxima vaga de crescimento terá de passar pela criação de novos produtos, mercados e modelos de negócio, incluindo plataformas de pesquisa com inteligência artificial, sistemas de automação industrial e aplicações de robótica e simulação.
Entre as oportunidades identificadas está a chamada IA física, que combina inteligência artificial com máquinas e sistemas capazes de interagir com o mundo real. Segundo as estimativas da consultora, este segmento poderá representar uma oportunidade de mercado de cerca de 900 mil milhões de dólares (cerca de 780 mil milhões de euros).
“A próxima fase da inteligência artificial não se financiará apenas com ganhos de produtividade. Será necessário criar novos produtos e mercados com escala suficiente para justificar a infraestrutura que está a ser construída”, afirma João Valadares, sócio da Bain.
Semicondutores recuperam protagonismo
Enquanto o setor procura novas fontes de receita, os fabricantes de hardware e semicondutores estão a beneficiar do aumento da procura por capacidade de processamento. Entre 2020 e 2026, a capitalização bolsista das empresas destes segmentos cresceu a uma taxa anual composta de 24%, contra 6% nas empresas de software, segundo o relatório.
A diferença reflete o peso crescente dos componentes físicos na expansão da inteligência artificial. Os modelos exigem cada vez mais capacidade de cálculo, memória e sistemas especializados, colocando sob pressão a oferta de tecnologias essenciais para os centros de dados.
Entre os segmentos em destaque estão as memórias de elevada largura de banda, conhecidas pela sigla HBM, as tecnologias avançadas de encapsulamento de chips e os circuitos integrados concebidos para tarefas específicas, ou ASIC. Estes últimos permitem desenvolver soluções ajustadas às necessidades de processamento de determinadas aplicações, incluindo operações em centros de dados.
A concentração da produção e as tensões geopolíticas acrescentam outra dificuldade. Os controlos à exportação e a dependência de um número limitado de fornecedores estão a levar as empresas a reconsiderar as suas cadeias de abastecimento e a procurar alternativas em diferentes geografias.
A disputa pela capacidade de processamento deixa, assim, de ser apenas uma questão tecnológica. O acesso aos componentes, a segurança do abastecimento e a localização da produção tornam-se fatores relevantes para a competitividade das empresas e para a capacidade dos países de atraírem investimento.
Energia pode travar a expansão dos centros de dados
O crescimento da inteligência artificial depende também de um recurso menos associado à revolução digital: a eletricidade. A expansão dos centros de dados exige não só novos equipamentos, mas também redes capazes de fornecer energia de forma contínua, terrenos adequados, mão de obra especializada e licenças para construir e operar as instalações.
A Bain estima que será necessário acrescentar cerca de 150 gigawatts de capacidade computacional até 2030, o que poderá implicar um investimento acumulado de cinco a 6,5 biliões de dólares (cerca de 4,3 a 5,6 biliões de euros). A dimensão deste esforço ajuda a explicar por que razão a disponibilidade de energia e a capacidade das redes estão a tornar-se fatores determinantes na localização dos novos projetos.
Na Europa, as limitações são já visíveis. Irlanda, Países Baixos e Dinamarca restringiram ou suspenderam temporariamente novas ligações à rede para projetos de centros de dados, de acordo com o relatório. A pressão sobre a infraestrutura elétrica cruza-se com os tempos de licenciamento e com a necessidade de conciliar o crescimento da procura com outras utilizações da energia.
A União Europeia procura, em paralelo, reforçar a sua posição na computação avançada e na produção de chips para inteligência artificial. Mas o investimento tecnológico não elimina os constrangimentos físicos: sem energia disponível, redes preparadas e capacidade para concretizar projetos em tempo útil, a expansão da infraestrutura pode ficar aquém das necessidades.
O desafio europeu será, por isso, transformar o investimento em capacidade efetiva. Num mercado em que a procura por processamento cresce rapidamente, os custos e os prazos de instalação podem influenciar tanto a localização dos centros de dados como a competitividade das empresas que dependem deles.
Ciberataques passam a executar-se em horas
A aceleração tecnológica está também a alterar o equilíbrio entre atacantes e defensores no domínio da cibersegurança. Segundo a Bain, a inteligência artificial reduziu o tempo de execução de um ciberataque típico de cerca de quatro semanas para apenas 18 horas, encurtando drasticamente o período disponível para detetar e neutralizar ameaças.
A utilização de agentes de inteligência artificial acrescenta complexidade ao problema. Estes sistemas podem executar tarefas de forma autónoma ou semiautónoma, mas a sua multiplicação nas organizações dificulta o controlo sobre o que está instalado, quem é responsável por cada agente e a que informação ou sistemas consegue aceder.
A consultora alerta que muitas empresas ainda não dispõem de visibilidade suficiente sobre estes sistemas, ao mesmo tempo que os mecanismos tradicionais de supervisão têm dificuldade em acompanhar a velocidade das atualizações de modelos e programas informáticos.
As organizações mais avançadas estão a responder com o reforço dos orçamentos de cibersegurança, em alguns casos com aumentos de dois dígitos. O relatório identifica ainda a reafetação de 20% a 25% dos recursos humanos da área para lidar com alertas gerados por ferramentas de análise baseadas em inteligência artificial.
A prioridade passa por identificar os riscos mais difíceis de eliminar, incluindo os associados a sistemas antigos, infraestruturas de rede e fornecedores de programas informáticos alojados na cloud. A expansão da IA aumenta, assim, a necessidade de integrar segurança e governação desde o início da implementação, em vez de as tratar como uma etapa posterior.
A vantagem já não está apenas no acesso à tecnologia
A capacidade de adotar inteligência artificial e convertê-la em resultados concretos está a tornar-se outro fator de diferenciação competitiva. De acordo com a Bain, os principais fornecedores de modelos de IA estão a investir mais de 9,75 mil milhões de dólares (cerca de 8,4 mil milhões de euros) em equipas de engenharia dedicadas à implementação das soluções junto dos clientes empresariais.
O objetivo é reduzir a distância entre o desenvolvimento tecnológico e a sua utilização nas organizações. Para isso, os fornecedores estão a reforçar as plataformas que ligam os modelos aos sistemas das empresas, permitindo integrar a IA nos processos de trabalho e acompanhar os resultados obtidos.
A descida dos preços por token — a unidade de texto ou informação processada pelos modelos — e o aumento da concorrência não significam, necessariamente, que todos os modelos passarão a ter o mesmo valor. A Bain antecipa um mercado segmentado entre modelos de fronteira, destinados às aplicações mais exigentes, e soluções mais maduras, especializadas e eficientes, adequadas a tarefas correntes.
Para as empresas, a questão passa a ser escolher a tecnologia apropriada para cada utilização, reorganizar processos e medir o retorno do investimento. Ter acesso a um modelo avançado não garante, por si só, ganhos de produtividade ou receitas adicionais.
“A diferença entre as organizações não estará apenas no acesso à tecnologia, mas na velocidade com que conseguem transformá-la em resultados”, sublinha João Valadares.
A corrida à inteligência artificial entra, assim, numa fase em que o investimento, a capacidade de execução e a criação de valor terão de avançar em conjunto. A escala dos recursos necessários para construir a infraestrutura contrasta com a incerteza sobre a dimensão das receitas futuras. Até 2031, o setor terá de demonstrar que consegue transformar o potencial tecnológico em negócios capazes de sustentar uma das maiores apostas de investimento da economia digital.