Segundo o Gartner, os gastos globais com Infraestrutura como Serviço (IaaS) otimizada para Inteligência Artificial devem crescer 96% em 2026, alcançando 42 bilhões de dólares (218,3 bilhões de reais). De acordo com a consultoria, a expansão do mercado seria impulsionada pela demanda contínua por infraestrutura voltada ao treinamento de Grandes Modelos de Linguagem (LLM), aliada à rápida adoção da IA em aplicações e fluxos de trabalho corporativos.

Hardeep Singh, analista principal sênior de pesquisa do Gartner, afirmou que esses dois fatores — o suporte ao treinamento de LLMs e a incorporação acelerada da IA aos processos das empresas — estariam na base do avanço projetado para o segmento.

Ainda conforme as projeções da consultoria, o ritmo de crescimento do mercado deve se manter elevado nos anos seguintes, com a expectativa de que os gastos globais com IaaS otimizada para IA cheguem a 66 bilhões de dólares (343,9 bilhões de reais) em 2027.

O tema, junto a outras questões relacionadas à estratégia de investimentos em Inteligência Artificial, aos desafios da transformação digital e à liderança tecnológica, deve ser discutido durante a Conferência Gartner CIO & IT Executive, marcada para os dias 21 a 23 de setembro, em São Paulo.

O Gartner indica que o crescimento da IA agêntica estaria ampliando a intensidade computacional por meio da execução autônoma de múltiplas etapas, o que tornaria a inferência o modelo de consumo dominante nesse contexto. Essa dinâmica, de acordo com a consultoria, posicionaria a Infraestrutura como Serviço (IaaS) otimizada para Inteligência Artificial como elemento crítico para viabilizar as estratégias corporativas de IA.

Hardeep Singh explicou que, à medida que as organizações migram da fase de desenvolvimento de modelos para a implementação em escala de produção, modelos ajustados e específicos de domínio — os chamados DSMs (domain-specific models) — vêm sendo cada vez mais incorporados a sistemas voltados para o cliente e para operações internas. Segundo o analista, essa integração exigiria execução contínua e em tempo real, em contraste com o modelo anterior de treinamento periódico. Singh acrescentou que essa mudança aceleraria os padrões de consumo em nuvem e geraria uma demanda sustentada por infraestrutura otimizada para IA.

Ainda de acordo com o levantamento do Gartner, os gastos globais com inferência devem superar os gastos com treinamento já em 2026: enquanto a inferência somaria 23,3 bilhões de dólares (121,4 bilhões de reais), o treinamento ficaria em 19 bilhões de dólares (99 bilhões de reais) . A consultoria projeta que 55% dos gastos com IaaS otimizada para IA sejam direcionados ao suporte a cargas de trabalho de inferência em 2026, percentual que deve subir para 59% em 2027. Para o Gartner, essa participação crescente das cargas de trabalho de inferência tende a reformular as prioridades de investimento em nuvem nos próximos anos.