A febre da inteligência artificial chegou num nível tão absurdo que nem a própria NVIDIA escapou do susto na fatura. Bryan Catanzaro, vice-presidente de Applied Deep Learning da gigante das GPUs, soltou uma declaração que parece roteiro de ficção científica patrocinada por placa de vídeo premium: o custo da IA já ultrapassou o gasto com funcionários dentro da equipe dele.
Sim, os computadores estão custando mais caro que os humanos.
Imagem: Reprodução
Catanzaro revelou que o setor liderado por ele consome mais dinheiro em processamento, clusters e infraestrutura de IA do que em salários da galera que cria os modelos. E não estamos falando de qualquer departamento perdido no porão — o time trabalha justamente com algumas das tecnologias mais pesadas da NVIDIA, incluindo pesquisas em modelos generativos, pipelines de inferência e o famoso DLSS das placas GeForce RTX.
O detalhe que deixou o mercado em choque é simples: a própria empresa que vende as ferramentas da revolução da IA admitiu que alimentar os monstros computacionais virou uma máquina de triturar orçamento.
“Para meu time, o custo de compute está muito além do custo dos funcionários”
A fala do executivo não detalha se a comparação é total ou proporcional por engenheiro, mas o recado chegou voando como solo de guitarra no último volume: treinar modelos de IA exige fazendas gigantescas de GPUs funcionando sem parar, 24 horas por dia, queimando energia, refrigeração e dinheiro em velocidade industrial.
Os aceleradores Hopper e Blackwell, usados pela NVIDIA, viraram praticamente amplificadores Marshall do universo tech: absurdamente potentes e absurdamente caros.
Uber torrou orçamento anual de IA em quatro meses e entrou em modo “socorro”
O problema não parou na NVIDIA. A Uber também descobriu que brincar de IA corporativa pode parecer festival de rock: começa divertido e termina custando o equivalente a um estádio inteiro.
Praveen Neppalli Naga, CTO da empresa, confirmou ao The Information que o orçamento de IA previsto para 2026 evaporou antes mesmo de maio acabar. O grande culpado? O Claude Code, ferramenta de programação com IA da Anthropic.
Distribuído para cerca de 5 mil engenheiros do Uber no fim de 2025, o sistema virou febre instantânea. Em poucos meses, a adesão saltou de 32% para 84% da equipe técnica.
Só que cada engenheiro passou a gerar uma conta mensal entre US$ 500 e US$ 2 mil em tokens. Traduzindo para o modo “boleto brasileiro”: algo entre R$ 2,4 mil e R$ 9,9 mil por pessoa, sem contar impostos.
Resultado? O CTO admitiu que precisou voltar “para a prancheta” e tentar descobrir como segurar a avalanche de gastos sem destruir a produtividade que os engenheiros passaram a ter com IA.
Data centers viram os novos estádios do rock tecnológico
Segundo projeção da Gartner, os gastos globais com tecnologia devem atingir impressionantes US$ 6,31 trilhões em 2026.
E a área que mais cresce parece saída diretamente de uma turnê cyberpunk: sistemas de data center.
A previsão aponta US$ 788 bilhões investidos apenas em servidores, racks, refrigeração e infraestrutura pesada. Em conversão direta, isso passa da casa dos R$ 3,9 trilhões.
Enquanto isso, memórias avançadas como DRAM e HBM seguem inflacionando o mercado de hardware, fazendo placas e equipamentos dispararem de preço como ingressos de show lendário.
Jensen Huang diz que IA cria empregos — mas os números já começam a desafinar
Mesmo com a conta ficando cada vez mais brutal, Jensen Huang continua defendendo um discurso otimista. Durante palestra no Milken Institute Global Conference, o chefão da NVIDIA afirmou que a IA cria empregos e chamou as previsões de desemprego em massa de “ficção científica”.
Segundo Huang, automatizar tarefas não significa necessariamente eliminar profissões inteiras.
A NVIDIA também argumenta que a explosão dos data centers está puxando empregos em áreas como construção, elétrica e infraestrutura pesada.
Mas os próprios números do mercado começam a tocar outra música. Dados do Fórum Econômico Mundial mostram que 41% dos empregadores pretendem reduzir equipes até 2030 por causa da automação. Já um relatório recente da Universidade de Stanford apontou queda de 13% nas vagas de TI nos últimos três anos.
A nova dor de cabeça dos chefões: cobrança por token
O verdadeiro monstro escondido atrás do palco atende pelo nome de “cobrança por token”.
Diferente dos softwares antigos, vendidos por licença fixa, a IA moderna cobra conforme o uso. Quanto mais gente usa, mais a conta explode.
E foi exatamente isso que pegou empresas gigantes de surpresa. Muitos testes pequenos pareciam baratos no início, mas viraram verdadeiros devoradores de orçamento quando toda a engenharia passou a usar IA diariamente.
Por isso, várias empresas já começaram a estudar modelos locais rodando em hardware próprio, tentando trocar contas imprevisíveis por custos mais controláveis de energia e infraestrutura.
E adivinha quem ganha dinheiro vendendo essas GPUs monstruosas para rodar IA dentro das empresas?
A própria NVIDIA.
