Pesquisa com 90 startups mostra que 35,6% já enfrentam limitações operacionais e que 75,6% projetam ampliar a demanda por capacidade computacional nos próximos 12 meses
A expansão da inteligência artificial (IA) para aplicações comerciais começa a pressionar a infraestrutura necessária para sustentar o processamento de dados no Brasil. Estudo da AXIA Energia, com apoio metodológico da Innoscience, mostra que 35,6% das startups pesquisadas já tiveram projetos, atendimento a clientes ou crescimento operacional limitados por restrições na infraestrutura de processamento.
O levantamento ouviu 90 fundadores e líderes de tecnologia e aponta que a passagem da IA do ambiente experimental para aplicações em produção amplia a necessidade de capacidade computacional, segurança, conectividade, data centers e fornecimento de energia elétrica confiável.
A pressão tende a aumentar nos próximos meses. 75,6% das empresas consultadas projetam ampliar a demanda por infraestrutura computacional nos próximos 12 meses, indicando potencial crescimento das cargas associadas às aplicações de IA e da necessidade de infraestrutura capaz de suportá-las.
Infraestrutura passa a limitar escala
O tipo de modelo de negócio determina como o gargalo de infraestrutura atinge a empresa. Para as startups AI-native, a limitação computacional é uma ameaça existencial imediata à receita e à capacidade de escala. Já no caso das operações AI-enabled, onde a ferramenta atua de forma complementar, os efeitos surgem de maneira gradual na perda de eficiência operacional, compressão de margens e atraso no lançamento de soluções.
A mudança coloca infraestrutura entre os fatores estratégicos para a expansão das empresas. Juliano Dantas, vice-presidente de Tecnologia e Inovação da AXIA Energia, destaca essa transformação: “O que os dados mostram é que a discussão sobre inteligência artificial está mudando de patamar. As startups brasileiras já não estão apenas avaliando o potencial da tecnologia, mas enfrentando desafios concretos de escala, governança, custo e operação. A infraestrutura passa a ser um elemento estratégico da competitividade, tão relevante quanto produto, talento ou acesso a mercado.”
Segurança e GPUs estão entre os gargalos
A capacidade computacional não é o único requisito identificado pela pesquisa. Ambientes seguros e aderentes a requisitos de compliance foram citados por 61,1% dos participantes como recursos críticos para a operação de IA. A necessidade de GPUs foi apontada por 34,4% das startups, enquanto o armazenamento de alta performance apareceu em 25,6% das respostas.
Os resultados mostram que colocar aplicações de inteligência artificial em produção envolve uma combinação de processamento, armazenamento, segurança, controle de acesso e disponibilidade. A infraestrutura de data centers passa, assim, a ocupar posição central na sustentação dessas aplicações.
Energia elétrica entra no centro da expansão
A expansão dos data centers associados à IA acrescenta uma dimensão energética ao crescimento da capacidade computacional. Cargas de processamento intensivo dependem de fornecimento elétrico contínuo e previsível, além de infraestrutura de conexão compatível com a implantação e expansão dos empreendimentos.
“À medida que a IA avança para aplicações de produção, cresce também a necessidade de uma infraestrutura capaz de entregar disponibilidade, desempenho e previsibilidade. Isso inclui computação, conectividade, data centers e, principalmente, energia confiável. O desafio não é apenas tecnológico; é estrutural. Os países e as empresas que conseguirem alinhar esses componentes estarão em melhor posição para capturar o valor econômico da inteligência artificial”, destaca Dantas.
Para o setor elétrico, a expansão desse tipo de carga pode abrir uma nova frente de demanda, especialmente em regiões que concentram infraestrutura digital ou apresentam condições favoráveis para novos data centers. A instalação desses empreendimentos, depende da disponibilidade de conexão, da capacidade da rede de absorver novas cargas e da oferta de energia compatível com os requisitos de confiabilidade dos centros de processamento.
Demanda computacional pode crescer até cinco vezes
A maturidade das aplicações de IA também aparece nos dados de utilização. 80% das startups pesquisadas afirmaram utilizar inteligência artificial de forma intensiva, seja em treinamento de modelos, ajuste fino, inferência ou combinação dessas aplicações. A inferência em produção foi o uso mais citado, alcançando 56,6% dos respondentes. O dado indica que parte relevante das empresas já utiliza IA em operações que exigem disponibilidade e capacidade computacional contínuas.
A expectativa de expansão reforça essa tendência. Entre as empresas consultadas, 30% projetam dobrar o consumo computacional nos próximos 12 meses, enquanto 31,1% estimam crescimento entre duas e cinco vezes. Outros 14,4% preveem expansão superior a cinco vezes.
Somadas, essas projeções ajudam a dimensionar a pressão potencial sobre a infraestrutura necessária para atender à evolução das aplicações de IA.
Soberania de dados favorece processamento no Brasil
A localização dos dados também influencia as decisões de infraestrutura. Para 61,1% das startups, manter armazenamento ou processamento em território brasileiro é, no mínimo, uma condição preferencial. Dentro desse grupo, 35,6% afirmam que a localização nacional é obrigatória em parte ou na maior parte das operações.
A preferência por processamento doméstico adiciona uma dimensão geográfica à expansão da IA. Parte das empresas precisa ou prefere manter suas cargas no país, ampliando a necessidade de infraestrutura nacional de processamento e armazenamento. Esse movimento envolve não apenas data centers, mas também conectividade, segurança, disponibilidade energética e capacidade de expansão da rede elétrica nas regiões que receberão novas cargas.
IA exige integração entre energia e infraestrutura digital
O levantamento não aponta uma restrição generalizada de acesso à capacidade computacional entre as startups brasileiras. O dado central é que uma parcela relevante das empresas já encontra limitações capazes de afetar projetos, clientes ou crescimento.
“O Panorama não indica que todas as startups brasileiras enfrentem hoje uma crise de acesso à capacidade computacional. Mas para um terço das pesquisadas, porém, a infraestrutura já limitou projetos, clientes ou crescimento. Vale lembrar que a discussão também não pode ser reduzida à disponibilidade de máquinas. O avanço da IA exige articulação entre energia, data centers, conectividade, processamento, software, segurança, capital e modelos comerciais”, ressalta Dantas.
O levantamento considerou uma população estimada de 20 mil startups e apresenta, conforme a metodologia divulgada, nível de confiança de 95% e margem de erro de ±10,31%. Com a IA avançando para aplicações em produção e a maioria das empresas pesquisadas prevendo aumento da demanda computacional, a expansão da tecnologia passa a depender de uma cadeia integrada de data centers, energia elétrica, conectividade, processamento, armazenamento e segurança.
Para o setor elétrico, o movimento reforça a importância de acompanhar a localização e o perfil dessas novas cargas, bem como sua capacidade de conexão e os requisitos de confiabilidade associados à operação contínua de infraestrutura digital.
