A computação para IA vai crescer mais devagar até o fim de 2027

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 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.

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.

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. 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.

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. 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. 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, 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 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. 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: 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.

Fontes

• New global AI computing capacity is doubling every 9 months, Epoch AI, 29 out 2026
• AI buildout hits snag as Google and Microsoft put off raising capex forecasts, CNBC, 29 out 2026
• Alphabet sinks 10% as it holds 2026 capex unchanged, expects significant increase in 2027, CNBC, 28 out 2026