Gastos globais com IA devem atingir US$ 1,5 tri em 2025

A corrida por inteligência artificial (IA) vai entrar em 2025 com o pé no acelerador: os gastos globais devem bater US$ 1,5 trilhão, segundo o Gartner. Um ano depois, a conta ultrapassaria US$ 2 trilhões, embalando um ciclo de investimentos que começa nos data centers (energia, resfriamento, redes e, sobretudo, GPUs otimizadas para IA) e se espalha para o dispositivo final — PCs com IA e smartphones com IA generativa.

A leitura do Gartner é que o apetite por IA já não é exclusividade das big techs americanas: entra capital de players chineses, novas nuvens de IA e venture capital irrigando fornecedores emergentes. Na prática, a pilha de gastos se pulveriza por camadas:

• Serviços de IA: US$ 282,5 milhões (2025) → US$ 324,6 milhões (2026).
• Softwares de aplicação em IA: US$ 172 milhões (2025) → US$ 269,7 milhões (2026).
• Softwares de infraestrutura de IA: US$ 126,1 milhões (2025) → US$ 229,8 milhões (2026).
• Modelos de IA generativa: US$ 14,2 milhões (2025) → US$ 25,7 milhões (2026).
• Hardware/servidores otimizados para IA: US$ 267,5 milhões (2025) → US$ 329,5 milhões (2026).
• IaaS otimizada para IA: US$ 18,3 milhões (2025) → US$ 37,5 milhões (2026).
• Semicondutores de processamento de IA: US$ 209,1 milhões (2025) → US$ 267,9 milhões (2026).
• PCs com IA (ARM e x86): US$ 90,4 milhões (2025) → US$ 144,4 milhões (2026).
• Smartphones com IA generativa: US$ 298,1 milhões (2025) → US$ 393,2 milhões (2026).

IA como palavra-chave da próxima safra

O ponto comum é a produtização: modelos mais capazes, observabilidade melhor, custos por inferência em queda e experiências nativas de IA nos endpoints (assistentes no sistema, copilotos embarcados, apps com geração local). Para as empresas, o mapa mental inclui três frentes:

1. Capacidade de computação: negociar contratos de GPU e energia, e priorizar cargas com ROI claro.
2. Arquitetura e dados: arrumar a casa (qualidade, governança, segurança) para explorar modelos em dados governados.
3. Casos de uso: fugir do experimentalismo e empilhar vitórias operacionais (atendimento, risco, finanças, supply chain) com métricas duras.

Se a curva se confirmar, 2026 deve marcar o início da IA “invisível”: presente em todo device e fluxo de trabalho, com decisões e resumos acontecendo no pano de fundo e orçamento de tecnologia convergindo para plataformas, chips e modelos que entregam resultado mensurável, segundo o “Startups”.

A conta bilionária só fecha com disciplina: governança de modelos, segurança, eficiência energética e unit economics por tarefa concluída. A tecnologia amadurece; o que diferencia é execução.