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IA agêntica e LLMs provocam um salto de 96% nos gastos com nuvem – Converge…

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Projeção do Gartner reporta que os gastos globais com Infraestrutura como Serviço (IaaS) otimizada para Inteligência Artificial (IA) cresçam 96% em 2026, atingindo US$ 42 bilhões. “Esse crescimento é impulsionado pela demanda contínua por infraestrutura para fornecer suporte ao treinamento de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) e pela rápida operacionalização da IA em aplicações e fluxos de trabalho corporativos”, afirma Hardeep Singh, Analista Principal Sênior de Pesquisa do Gartner. A previsão é de que o mercado mantenha um alto crescimento e alcance US$ 66 bilhões em 2027.

O crescimento da IA agêntica amplia a intensidade computacional por meio da execução autônoma de múltiplas etapas, tornando a inferência o modelo de consumo dominante e posicionando a IaaS otimizada para IA como um habilitador crítico das estratégias corporativas de IA.

Gastos com IaaS, global, 2025-2027 (milhões de dólares)

Segmento Gastos de 2025 Crescimento de 2025 (%) Gastos de 2026 Crescimento de 2026 (%) Gastos de 2027 Crescimento de 2027 (%)
Total de IaaS otimizada para IA 21.529 180,0 42.276 96,4 66.143 56,5
Total de IaaS 222.170 25,3 287.347 29,3 359.899 25,2

Fonte: Gartner (Agosto 2026)

“À medida que as organizações passam do desenvolvimento de modelos para a implementação em escala de produção, modelos ajustados e específicos de domínio (DSMs) são cada vez mais integrados a sistemas voltados para o cliente e operacionais, exigindo execução contínua e em tempo real, em vez de treinamento periódico”, diz Singh. “Essa mudança está acelerando os padrões de consumo em nuvem e criando uma demanda sustentada por infraestrutura otimizada para IA.”


Em 2026, os gastos globais com inferência (US$ 23,3 bilhões) ultrapassarão os gastos com treinamento (US$ 19 bilhões). Prevê-se que 55% dos gastos com IaaS otimizada para IA sejam destinados para fornecer suporte à inferência em 2026, e esse número deve chegar a 59% em 2027. Espera-se que a crescente participação das cargas de trabalho de inferência reformule as prioridades de investimento em nuvem.



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