> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://blog.diegomirhan.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # A computação para IA vai crescer mais devagar até o fim de 2027 - URL: https://blog.diegomirhan.com/computacao-para-ia-cresce-mais-devagar-ate-2027/ - Published: 2026-11-04T22:39:50.000Z - Updated: 2026-11-04T22:39:50.000Z - Description: A Epoch AI mediu: a capacidade nova de chips de IA dobra a cada 9 meses, e Microsoft e Google falam em atraso na entrega. Minha aposta para 2027 e o que me faria errar. - Author: Diego Rodrilla Mirhan - Tags: Opinião, IA, Pesquisa, #pipeline Minha aposta é que, até o fim de 2027, a computação para IA vai continuar crescendo mais devagar do que no auge de 2023, e que o gargalo do próximo ano será a entrega dos chips e não o dinheiro para comprá-los. O sinal mais forte veio da Epoch AI: a capacidade de computação [vendida a cada trimestre](https://epoch.ai/data-insights/ai-computing-capacity-additions-doubling?ref=blog.diegomirhan.com) dobra hoje a cada 9 meses, bem abaixo do ritmo de 2023\. Para quem usa agentes de código todo dia, isso importa mais do que parece. Neste post 1. [O que a Epoch mediu na computação para IA](#o-que-a-epoch-mediu-na-computa%C3%A7%C3%A3o-para-ia) 2. [O dinheiro não falta, a entrega atrasa](#o-dinheiro-n%C3%A3o-falta-a-entrega-atrasa) 3. [Por que acho que o ritmo não volta a 2023](#por-que-acho-que-o-ritmo-n%C3%A3o-volta-a-2023) 4. [A previsão: dobra a cada 8 meses ou mais até dezembro de 2027](#a-previs%C3%A3o-dobra-a-cada-8-meses-ou-mais-at%C3%A9-dezembro-de-2027) 5. [O que me faria mudar de ideia](#o-que-me-faria-mudar-de-ideia) 6. [O que isso muda para quem constrói software](#o-que-isso-muda-para-quem-constr%C3%B3i-software) ## O que a Epoch mediu na computação para IA A Epoch somou as vendas trimestrais de chips de IA de seis fabricantes: Nvidia, Google, AMD, Amazon, Huawei e Cambricon. Para comparar chips diferentes, ela converte tudo em H100e, ou seja, em quantas GPUs H100 da Nvidia aquele poder de cálculo equivaleria. Depois ajusta uma curva exponencial à capacidade adicionada em cada trimestre, segundo a [metodologia do próprio gráfico](https://epoch.ai/data-insights/ai-computing-capacity-additions-doubling?ref=blog.diegomirhan.com). O resultado: desde 2024, a capacidade nova por trimestre cresce cerca de 2,5 vezes por ano. Em 2023, depois do lançamento do ChatGPT e do GPT-4, o crescimento foi de cerca de 6 vezes por ano, puxado pela GPU H100, segundo a [Epoch](https://epoch.ai/data-insights/ai-computing-capacity-additions-doubling?ref=blog.diegomirhan.com). Fiz a conta: 6 vezes por ano equivale a dobrar a cada uns 4 ou 5 meses, contra 9 meses agora. A Epoch faz duas ressalvas que eu repito aqui. Há indício de desaceleração ainda maior no período, mas ele não é estatisticamente significativo e pode ser só uma pausa entre gerações de chip. E a Nvidia já começou a enviar os chips Rubin, mas ainda não tinha registrado nenhuma venda deles no trimestre encerrado em julho, segundo a [mesma análise](https://epoch.ai/data-insights/ai-computing-capacity-additions-doubling?ref=blog.diegomirhan.com). ## O dinheiro não falta, a entrega atrasa Os resultados das big techs na última semana de outubro ajudam a ler o número da Epoch. A Microsoft reduziu a previsão de investimento do ano para US$ 170 bilhões, de US$ 175 bilhões. A diretora financeira Amy Hood disse que fornecedores externos de GPU tiveram atrasos que empurram parte da capacidade para o primeiro semestre de 2027, segundo a [CNBC](https://www.cnbc.com/2026/10/29/microsoft-google-ai-capex-estimates.html?ref=blog.diegomirhan.com). A CNBC resume a leitura como um tropeço na construção de infraestrutura de IA. O Google manteve a previsão de US$ 195 bilhões a US$ 205 bilhões para 2026\. O investimento do terceiro trimestre foi de US$ 51,36 bilhões, abaixo dos US$ 55,09 bilhões que os analistas esperavam, conforme a [CNBC](https://www.cnbc.com/2026/10/28/alphabet-googl-earnings-q3-2026.html?ref=blog.diegomirhan.com). A diretora financeira Anat Ashkenazi atribuiu isso a computação de terceiros que entrou no ar só no fim do trimestre, e disse que o investimento deve subir de forma significativa em 2027. Reparou no padrão? As duas empresas dizem querer gastar mais, e o gasto ficou abaixo do esperado porque os chips e os data centers chegaram tarde. Não é falta de demanda: o Google Cloud, segundo a [mesma matéria](https://www.cnbc.com/2026/10/28/alphabet-googl-earnings-q3-2026.html?ref=blog.diegomirhan.com), teve receita de US$ 30,7 bilhões, alta de mais de 100%. ## Por que acho que o ritmo não volta a 2023 Meu raciocínio tem três partes, todas elas opinião minha. A primeira é matemática: crescer 6 vezes por ano sobre uma base pequena é fácil, e fazer o mesmo sobre a base atual exigiria fábricas, energia e memória que não existem de uma vez. A segunda é que o atraso dos fornecedores externos mostra onde o limite está agora, na entrega, e dinheiro não resolve prazo de fábrica. A terceira é que o investimento total continua subindo. A CNBC reporta que a expectativa de analistas é de mais de US$ 1 trilhão em investimento das big techs no ano que vem, uma [estimativa](https://www.cnbc.com/2026/10/29/microsoft-google-ai-capex-estimates.html?ref=blog.diegomirhan.com) e não uma meta das empresas. Mais dinheiro com capacidade crescendo devagar significa chips mais caros ou mais demorados, e não uma explosão de oferta. ## A previsão: dobra a cada 8 meses ou mais até dezembro de 2027 A aposta, com prazo: até 31 de dezembro de 2027, a capacidade de computação para IA vendida por trimestre continua dobrando a cada 8 meses ou mais, pelo mesmo método da [Epoch](https://epoch.ai/data-insights/ai-computing-capacity-additions-doubling?ref=blog.diegomirhan.com). Em outras palavras, o crescimento anual fica abaixo de cerca de 2,8 vezes e não volta ao patamar de 2023\. Dá para conferir, porque a Epoch atualiza essa série com novas vendas de chips. Eu não aposto em queda do investimento. Aposto que o investimento sobe e que a capacidade chega mais devagar do que o dinheiro sugere. ## O que me faria mudar de ideia Dois sinais. O primeiro é a Epoch mostrar, nas próximas atualizações, a capacidade nova dobrando em menos de 8 meses depois que as vendas dos chips Rubin aparecerem. Como a própria Epoch diz, o período atual pode ser só uma pausa entre gerações, e se for, a aposta cai. O segundo é Microsoft e Google dizerem, nos resultados do início de 2027, que a capacidade atrasada chegou no prazo e que o investimento realizado bateu a previsão. Aí o gargalo de entrega teria sido temporário. ## O que isso muda para quem constrói software Se a oferta de computação cresce devagar e a demanda por agentes cresce rápido, o que tende a faltar é capacidade na hora do pico. Isso aparece como limite de uso, fila e preço que cai menos do que se espera. É o mesmo movimento que descrevi ao apostar no [teto de tokens por desenvolvedor](https://blog.diegomirhan.com/teto-de-tokens-por-desenvolvedor-ate-2027/): quando o recurso aperta, alguém põe um limite. Na prática, vale não montar um produto que dependa de um único fornecedor de modelo com capacidade ilimitada. Ter um segundo provedor e um modelo menor ou local para o trabalho repetitivo é um seguro barato. Eu rodo modelos locais por esse motivo, e acompanho a distância deles para os fechados nos posts sobre [modelos abertos](https://blog.diegomirhan.com/modelos-abertos-vao-alcancar-os-fechados-ate-2027/). ## Fontes - [New global AI computing capacity is doubling every 9 months](https://epoch.ai/data-insights/ai-computing-capacity-additions-doubling?ref=blog.diegomirhan.com), Epoch AI, 29 out 2026 - [AI buildout hits snag as Google and Microsoft put off raising capex forecasts](https://www.cnbc.com/2026/10/29/microsoft-google-ai-capex-estimates.html?ref=blog.diegomirhan.com), CNBC, 29 out 2026 - [Alphabet sinks 10% as it holds 2026 capex unchanged, expects significant increase in 2027](https://www.cnbc.com/2026/10/28/alphabet-googl-earnings-q3-2026.html?ref=blog.diegomirhan.com), CNBC, 28 out 2026