A Corrida pela Inteligência Artificial no Brasil: Desafios e Oportunidades
A busca por soluções em inteligência artificial (IA) no Brasil está em um momento crucial. Um estudo recente, realizado pela AXIA Energia em parceria com startups, destaca que as empresas brasileiras enfrentam um dilema central: como garantir a operação da IA em larga escala, com segurança e viabilidade econômica?
Segundo a pesquisa, que consultou 90 startups, mais de um terço (35,6%) das empresas entrevistadas já se deparou com limitações em sua infraestrutura de processamento, afetando projetos, atendimento ao cliente e a escalabilidade de suas soluções. A análise revela que, atualmente, não basta apenas desenvolver um modelo de IA promissor. À medida que aumentam o número de usuários, a quantidade de dados processados e as exigências de disponibilidade, a infraestrutura torna-se um aspecto estratégico que impacta diretamente produto, preço e crescimento.
Juliano Dantas, vice-presidente de Tecnologia e Inovação da AXIA Energia, ressalta a evolução da discussão sobre IA. "As startups brasileiras estão indo além da avaliação da tecnologia e enfrentando desafios tangíveis relacionados a escala, governança, custo e operação. A infraestrutura se torna um pilar essencial para a competitividade, tão importante quanto o produto e o acesso ao mercado", afirma.
Desigualdade entre Perfis de Startups
O levantamento revela que a limitação da infraestrutura não afeta todas as startups de maneira igual. Para aquelas que são AI-native, onde a IA é o núcleo do produto, a capacidade computacional tem um impacto direto na entrega, escalabilidade e receita. Já as startups AI-enabled, que utilizam a IA para melhorar a eficiência de seus produtos, enfrentam consequências mais graduais, ligadas a custos e qualidade de serviço.
Além disso, a pesquisa aponta que a segurança do ambiente de operação é uma preocupação crucial para 61,1% dos respondentes. Equipamentos essenciais, como GPUs, foram destacados por 34,4% das startups, seguidos por armazenamento de alta performance (25,6%) e GPUs para inferência (21,1%).
Dantas complementa que a implementação da IA em produção requer mais do que apenas capacidade de processamento. "É necessário garantir segurança, governança, controle de acesso e estabilidade, assim como atender às exigências regulatórias. O desafio é estrutural, e aqueles que alinharem esses componentes estarão em melhores condições para aproveitar o valor econômico da inteligência artificial", analisa.
Expectativas de Crescimento da Demanda por Infraestrutura
O estudo da AXIA também revela que a IA já é utilizada de forma intensiva por 80% das startups pesquisadas, com a inferência em produção sendo o uso mais comum (56,6%). As projeções para o futuro são promissoras: 75,6% das empresas esperam aumentar sua demanda por infraestrutura computacional nos próximos 12 meses. Para 30% delas, esse consumo pode até dobrar, enquanto 31,1% projetam um crescimento entre duas e cinco vezes.
Outro aspecto relevante é a localização dos dados. Para 61,1% das startups, é preferencial manter o processamento e armazenamento em território nacional, sendo que 35,6% já consideram essa exigência obrigatória em suas operações.
Dantas finaliza destacando que, embora não todas as startups estejam enfrentando uma crise de capacidade computacional, um terço delas já sente os efeitos das limitações em suas operações. "O avanço da IA requer uma articulação entre energia, data centers, conectividade, software, segurança e modelos comerciais", conclui.
O estudo, idealizado pela AXIA e com apoio metodológico da Innoscience, foi baseado em entrevistas e um levantamento com 90 fundadores e líderes de tecnologia de startups brasileiras, oferecendo uma amostra representativa com 95% de nível de confiança e margem de erro de ±10,31%.
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