Custos de IA Devem Cair com Mais Modelos e Competição, Afirma Nvidia
Os custos associados à inteligência artificial (IA) estão em patamares elevados atualmente, impulsionados por uma demanda massiva. No entanto, a tendência é de que esses valores diminuam significativamente à medida que a competição entre as empresas que oferecem modelos de linguagem se intensifique e as tecnologias de hardware evoluam. A afirmação foi feita por Marcio Aguiar, diretor da divisão enterprise da Nvidia para a América Latina, durante entrevista coletiva no evento Web Summit Rio, em junho de 2026.
Aguiar destacou que o cenário atual de altos custos é reflexo da grande procura. “Agora está muito alto porque a busca está muito grande. Todo mundo está começando a usar a IA”, explicou o executivo. Para ele, a proliferação de modelos de linguagem e o acirramento da concorrência são fatores-chave para a esperada redução de preços.
A Dinâmica da Competição e a Evolução Tecnológica
A visão da Nvidia, conforme apresentada por Marcio Aguiar, baseia-se na premissa de que o mercado de IA está em constante e rápida transformação. O desenvolvimento do segmento está “apenas começando”, com novas técnicas surgindo a cada dois ou três meses, agregando valor às anteriores. Essa inovação contínua, aliada ao aumento do número de modelos de linguagem disponíveis, deve gerar um ambiente mais competitivo, forçando a queda dos custos.
A Nvidia, reconhecida por sua liderança em Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) essenciais para o treinamento e inferência de IA, tem uma estratégia multifacetada para democratizar o acesso à inteligência artificial. Isso inclui a construção de um ecossistema completo e o controle da interconexão crítica da IA. A empresa busca expandir sua penetração de mercado, alcançando desde grandes corporações até desenvolvedores individuais.
Um dos caminhos para a redução de custos, segundo Aguiar, é a oferta de plataformas que permitem às empresas treinar seus próprios modelos de linguagem em suas máquinas, em vez de depender exclusivamente de infraestrutura em nuvem. Essa abordagem de computação híbrida e local, impulsionada por novas arquiteturas de chips e softwares focados em eficiência energética, visa atender à demanda que não necessariamente precisa rodar sempre na nuvem, sendo uma evolução natural da inteligência artificial.
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O Cenário Atual de Altos Custos e a Demanda Crescente
Apesar da previsão de queda futura, o presente do mercado de IA é marcado por custos elevados, especialmente no que tange ao hardware e à infraestrutura. A demanda por processamento nas GPUs em data centers está acima da capacidade de oferta, o que contribui para a elevação dos preços. Relatórios de 2026 indicam que os preços das placas gráficas da Nvidia e AMD podem disparar devido à IA, com a escassez de memória de alta largura de banda (HBM) sendo um fator crucial.
Empresas como a Uber, por exemplo, esgotaram seu orçamento de IA para 2026 já no primeiro quadrimestre do ano, devido à adoção intensiva de soluções internas baseadas em IA, com custos calculados por “tokens” – unidades que representam trechos de texto processados pelos modelos. Um vice-presidente da Nvidia, Bryan Catanzaro, chegou a admitir que os custos de computação de sua equipe superam largamente o que a empresa gasta em salários, um padrão que se repete em outras grandes companhias.
A corrida pela IA está impactando até mesmo os preços de eletrônicos de consumo, como celulares, notebooks e consoles, devido à crescente demanda por chips e à pressão sobre a cadeia de suprimentos. A memória HBM, utilizada em GPUs de alta performance como as H100, H200 e B200 da Nvidia, teve aumentos significativos de preço, dobrando em alguns casos até 2025 e com projeções de novas altas em 2026.
Essa aparente contradição entre a previsão de Marcio Aguiar e a realidade atual de custos elevados reside na distinção entre a dinâmica de curto prazo, impulsionada pela demanda explosiva e pela capacidade de oferta, e a tendência de longo prazo, moldada pela inovação, competição e otimização. A Nvidia, ao mesmo tempo em que se beneficia da alta demanda, está investindo em soluções que visam a tornar a IA mais acessível e economicamente viável no futuro.
Estratégias da Nvidia para Acessibilidade e Eficiência
A Nvidia não apenas prevê a queda dos custos, mas também atua para torná-la uma realidade. A empresa tem focado em expandir o acesso à IA e aprimorar a eficiência de seus sistemas. Iniciativas como o Project Digits, um supercomputador de IA compacto, e os AI Blueprints, que integram softwares da Nvidia AI Enterprise com plataformas como CrewAI, LangChain e LlamaIndex, visam a ajudar desenvolvedores a construir agentes personalizados para fluxos de trabalho empresariais.
A arquitetura Blackwell da Nvidia, que alimenta as GPUs GeForce RTX 50 series, também se destaca por seu desempenho aprimorado por watt e por dólar, endereçando as crescentes demandas das aplicações modernas de IA. Além disso, a empresa está explorando a computação híbrida, onde parte do processamento pode ser feito localmente, reduzindo a dependência exclusiva da nuvem e, potencialmente, os custos operacionais.
Marcio Aguiar também mencionou o lançamento do Nvidia Nemotron 3 e a projeção de que as companhias utilizarão milhares de agentes autônomos simultaneamente, indicando um avanço expressivo da inteligência artificial agêntica. Essa evolução contínua da tecnologia, com foco em modelos mais eficientes e acessíveis, é fundamental para a democratização da IA e a consequente redução de seus custos.
Desdobramentos e Perspectivas Futuras
A previsão de Marcio Aguiar aponta para um futuro onde a IA, atualmente um investimento significativo, se tornará mais acessível e difundida. A competição crescente entre os provedores de modelos de linguagem, a inovação em hardware e software, e a capacidade das empresas de treinar modelos internamente são os pilares dessa transformação.
Apesar dos desafios atuais relacionados aos altos custos de infraestrutura e componentes, a Nvidia continua a ser uma peça central na revolução da IA. A empresa registra um crescimento exponencial, vendendo dez vezes mais do que há cinco anos, o que demonstra a robustez do mercado e a contínua demanda por suas soluções.
O cenário da inteligência artificial é dinâmico, com um “ciclo virtuoso” de melhoria dos modelos, aumento de utilização e geração de lucros que impulsionam ainda mais investimentos e inovações. A expectativa é que, com a maturidade do mercado e a otimização das tecnologias, a IA se torne uma ferramenta cada vez mais viável e indispensável para empresas de todos os portes.