Levantamento com 90 startups mostra que capacidade computacional, custos, segurança e soberania dos dados estão entre os obstáculos para escalar inteligência artificial no Brasil.
A inteligência artificial avança rapidamente no mercado brasileiro, mas transformar projetos experimentais em produtos capazes de atender milhares ou milhões de usuários continua sendo um desafio para parte significativa das empresas do setor. Um estudo realizado com 90 startups brasileiras de inteligência artificial aponta que 35,6% das participantes já tiveram seu crescimento limitado por questões relacionadas à infraestrutura, revelando uma dificuldade que vai além da capacidade de desenvolver bons algoritmos ou encontrar profissionais qualificados.
O problema aparece justamente quando as empresas precisam sair das provas de conceito e colocar suas soluções em produção. Aplicações de IA generativa podem exigir grande capacidade de processamento, armazenamento, conectividade e acesso contínuo a recursos computacionais. Quanto maior o número de clientes e a quantidade de dados processados, maior tende a ser a necessidade de uma infraestrutura capaz de acompanhar essa expansão sem provocar lentidão, indisponibilidade ou custos incompatíveis com o modelo de negócio.
O levantamento chama atenção para um aspecto menos visível da corrida pela inteligência artificial. Enquanto modelos generativos, agentes autônomos e novos aplicativos recebem grande parte da atenção, existe uma camada física e computacional indispensável por trás dessas tecnologias. Data centers, GPUs, servidores, redes de alta velocidade, sistemas de armazenamento e energia elétrica são necessários para que uma solução consiga operar em escala.
Para o Brasil, a discussão possui ainda uma dimensão estratégica. Se empresas nacionais precisam depender fortemente de infraestrutura localizada no exterior ou de poucos fornecedores globais, questões como custo em moeda estrangeira, disponibilidade de capacidade, latência, segurança e soberania dos dados podem afetar a competitividade. O desafio passa a ser não apenas criar startups de IA, mas construir condições para que elas consigam crescer dentro do país.
O que revela o levantamento com startups brasileiras de IA?
O estudo ouviu 90 startups brasileiras ligadas à inteligência artificial e identificou que 35,6% delas já enfrentaram limitações de infraestrutura que interferiram em sua capacidade de crescimento. Na prática, isso significa que mais de um terço das empresas participantes encontrou algum tipo de barreira tecnológica capaz de dificultar projetos, restringir atendimento a clientes ou limitar a expansão das soluções desenvolvidas.
Esse resultado ajuda a mostrar que a infraestrutura deixou de ser uma preocupação exclusiva de grandes empresas de tecnologia. Startups também precisam lidar com cargas computacionais elevadas, especialmente quando trabalham com inteligência artificial generativa, processamento de grandes bases de dados, visão computacional, modelos de linguagem ou aplicações que precisam produzir respostas praticamente em tempo real.
Durante as fases iniciais, uma empresa pode desenvolver e testar sua tecnologia utilizando volumes menores de dados e recursos computacionais relativamente limitados. A situação muda quando o produto começa a ganhar clientes. Uma aplicação que funciona para algumas dezenas de usuários pode enfrentar novos gargalos quando passa a atender milhares de pessoas ou precisa processar um volume muito maior de requisições simultaneamente.
Por isso, a infraestrutura pode se transformar em uma espécie de teto para o crescimento. A startup possui tecnologia, clientes e demanda, mas precisa ampliar rapidamente sua capacidade de processamento para continuar avançando. Se essa expansão exigir investimentos muito altos ou não houver recursos disponíveis no momento necessário, projetos podem ser adiados e oportunidades comerciais podem ser perdidas.
Por que inteligência artificial exige tanta capacidade computacional?
Os sistemas modernos de inteligência artificial dependem de uma quantidade significativa de processamento para executar operações matemáticas em grande escala. Essa necessidade é especialmente elevada durante o treinamento de modelos, quando enormes conjuntos de dados são processados repetidamente para que os sistemas consigam identificar padrões e ajustar seus parâmetros.
Depois do treinamento surge outra etapa igualmente importante: a inferência. É nesse momento que o modelo já treinado recebe uma solicitação e produz uma resposta. Cada pergunta enviada a um chatbot, cada imagem analisada por um sistema de visão computacional e cada documento processado por uma ferramenta de IA utiliza capacidade computacional.
Quando uma startup possui poucos clientes, essa demanda pode ser administrável. Conforme a base de usuários cresce, entretanto, milhões de operações podem precisar ser realizadas diariamente. A infraestrutura precisa acompanhar esse aumento sem provocar atrasos perceptíveis para o usuário, e isso pode exigir novas GPUs, servidores, serviços em nuvem e redes mais robustas.
A chegada dos agentes de IA tende a aumentar ainda mais essa discussão. Diferentemente de um chatbot que responde apenas a uma solicitação, um agente pode executar várias etapas para concluir uma tarefa, consultar bancos de dados, utilizar ferramentas externas e chamar diferentes modelos. Uma única solicitação do usuário pode, portanto, gerar diversas operações computacionais nos bastidores.
GPUs e data centers se tornam peças estratégicas
As unidades de processamento gráfico, conhecidas como GPUs, ganharam papel central no desenvolvimento da inteligência artificial. Originalmente associadas principalmente ao processamento de gráficos, elas passaram a ser amplamente utilizadas em IA por conseguirem realizar grandes quantidades de operações matemáticas simultaneamente.
A expansão global da inteligência artificial provocou uma corrida por esses equipamentos. Grandes empresas de tecnologia investiram bilhões de dólares na construção de data centers especializados, criando instalações com milhares de aceleradores destinados ao treinamento e à execução de modelos avançados. Para startups, competir diretamente com essa escala de infraestrutura seria financeiramente inviável em muitos casos.
A alternativa mais comum é utilizar serviços de computação em nuvem ou infraestrutura contratada sob demanda. Esse modelo evita que uma startup precise construir seu próprio data center, mas transfere parte dos custos para pagamentos recorrentes. Conforme a utilização aumenta, a conta de processamento também pode crescer rapidamente.
Essa dinâmica cria uma decisão estratégica para empresas brasileiras. Elas precisam avaliar quando utilizar nuvem pública, quando contratar infraestrutura especializada, quando recorrer a provedores nacionais e, em casos específicos, quando pode fazer sentido manter parte dos recursos computacionais internamente. A melhor escolha depende do tipo de aplicação, da quantidade de dados, do número de usuários e das exigências de segurança.
Custo de processamento pode definir se uma startup consegue escalar
Para uma startup, crescer normalmente significa aumentar receita e base de clientes. Em inteligência artificial, porém, cada novo usuário também pode representar aumento direto do consumo computacional. Se o custo necessário para executar o sistema crescer quase na mesma velocidade da receita, a empresa pode encontrar dificuldades para construir um modelo financeiramente sustentável.
Esse desafio é particularmente relevante em aplicações que utilizam modelos generativos de terceiros. Muitas plataformas cobram de acordo com a quantidade de processamento ou de tokens utilizados. Uma ferramenta que recebe poucas solicitações pode ter uma despesa relativamente baixa, mas o custo pode aumentar significativamente quando milhares de usuários começam a utilizar o serviço todos os dias.
Por esse motivo, empresas do setor procuram otimizar suas arquiteturas. Uma estratégia é reservar modelos mais poderosos para tarefas complexas e utilizar modelos menores e mais baratos para atividades simples. Outra possibilidade é reduzir a quantidade de informações enviadas ao modelo, armazenar respostas reutilizáveis ou criar sistemas que escolhem automaticamente qual tecnologia deve executar cada tarefa.
A eficiência passa, portanto, a ser uma vantagem competitiva. Não basta desenvolver uma IA que funcione bem; é necessário fazer com que ela consiga atender cada vez mais clientes sem que o custo de processamento torne o produto inviável. Para startups que possuem capital limitado, essa equação pode determinar a velocidade de expansão.
Segurança e soberania dos dados entram no debate
A infraestrutura de inteligência artificial não envolve apenas desempenho e preço. O levantamento também coloca questões relacionadas à segurança e soberania dos dados entre os desafios considerados pelas empresas. O tema ganha importância conforme sistemas de IA passam a processar informações corporativas, documentos internos e bases de clientes.
Quando uma empresa utiliza infraestrutura de terceiros, precisa compreender onde as informações são armazenadas, como são protegidas e quais fornecedores participam do processamento. Dependendo do setor atendido, existem exigências adicionais relacionadas à privacidade, segurança da informação e legislação.
No Brasil, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) estabelece regras para o tratamento de dados pessoais, o que exige atenção de empresas que desenvolvem ou utilizam soluções de inteligência artificial. Isso não significa que informações precisem necessariamente permanecer em servidores brasileiros em todos os casos, mas obriga as organizações a avaliar responsabilidades, bases legais, medidas de segurança e condições aplicáveis às transferências internacionais de dados.
A discussão sobre soberania tecnológica é mais ampla. Quanto maior a dependência de infraestrutura estrangeira, maior pode ser a exposição das empresas brasileiras a alterações de preços, disponibilidade e condições comerciais determinadas fora do país. Desenvolver uma oferta mais diversificada de capacidade computacional pode reduzir riscos e ampliar as opções disponíveis para startups nacionais.
Brasil precisa transformar adoção de IA em infraestrutura para inovação
O Brasil possui um ecossistema crescente de empresas desenvolvendo inteligência artificial, mas a expansão desse mercado depende de condições que ultrapassam software e empreendedorismo. Energia, conectividade, data centers e acesso a hardware especializado estão se tornando elementos da política de inovação.
O país apresenta características que podem favorecer novos investimentos, entre elas uma matriz elétrica com participação relevante de fontes renováveis e um mercado digital de grande escala. Ao mesmo tempo, construir infraestrutura para IA exige investimentos elevados, planejamento energético, redes de telecomunicações e disponibilidade de equipamentos que permanecem concentrados em poucos fabricantes globais.
Ampliar a infraestrutura nacional também não significa que todas as startups devam abandonar os grandes provedores internacionais. Um ecossistema competitivo pode combinar serviços globais e nacionais, permitindo que cada empresa escolha a solução mais adequada para seu custo, desempenho, localização dos dados e requisitos de segurança.
Nesse contexto, políticas de inovação, financiamento, formação profissional e expansão da infraestrutura digital passam a estar diretamente relacionadas. Se o país deseja produzir mais tecnologias próprias de inteligência artificial, precisa garantir que empresas consigam encontrar capacidade computacional suficiente quando chegar o momento de transformar protótipos em produtos de escala comercial.
O que o número de 35,6% representa para o futuro da IA brasileira?
O resultado do levantamento funciona como um sinal de alerta para o ecossistema nacional. Quando 35,6% das 90 startups pesquisadas relatam que limitações de infraestrutura já afetaram seu crescimento, o problema deixa de ser uma dificuldade isolada de algumas empresas e passa a indicar um obstáculo relevante para uma parcela do setor analisado.
É importante, porém, interpretar o percentual dentro dos limites da pesquisa. O levantamento reúne 90 startups e não deve ser automaticamente tratado como um censo de todas as empresas brasileiras que trabalham com inteligência artificial. Ainda assim, oferece uma fotografia útil dos desafios enfrentados por companhias que estão tentando transformar IA em produtos e serviços comercialmente escaláveis.
A próxima etapa da inteligência artificial brasileira dependerá justamente da capacidade de superar esses gargalos. Desenvolver talentos e criar bons modelos continuará sendo fundamental, mas essas tecnologias precisarão de infraestrutura para funcionar. Sem processamento disponível a custos competitivos, uma inovação promissora pode ter dificuldade para sair do laboratório ou atender grandes volumes de clientes.
O avanço da IA no Brasil, portanto, será decidido tanto por código quanto por infraestrutura. GPUs, data centers, conectividade, energia, segurança e soberania de dados estão se tornando componentes da competitividade tecnológica. Para as startups brasileiras, resolver essa equação pode ser a diferença entre desenvolver uma boa demonstração de inteligência artificial e construir uma empresa capaz de competir em escala.
Fonte principal: AXIA — estudo sobre limitações de infraestrutura enfrentadas por startups brasileiras de IA
