A próxima fase da inteligência artificial deve priorizar eficiência e redução de custos, segundo Chris Kelly, ex-chefe de privacidade do Facebook.
A explosão de investimentos em data centers pressiona o setor, com mais de US$ 61 bilhões em negócios de infraestrutura em 2025, enquanto crescem preocupações com consumo de energia e custos operacionais.
Empresas que conseguirem reduzir custos e consumo energético tendem a liderar a próxima etapa da IA, em meio à corrida por escala e a exemplos de modelos mais baratos, como o lançado pela DeepSeek.
Pexels.
A próxima grande virada do setor de inteligência artificial deve deixar em segundo plano a corrida por escala e passar a priorizar eficiência, redução de custos e menor consumo de energia. É o que afirma Chris Kelly, ex-chefe de privacidade e ex-diretor jurídico do Facebook.
Em entrevista ao programa Squawk Box, da CNBC, Kelly afirmou que, à medida que as grandes empresas aceleram a construção de infraestrutura para sustentar cargas de trabalho de IA, o setor precisará repensar modelos extremamente intensivos em energia. “Nossos cérebros funcionam com 20 watts. Não precisamos de centros de energia com capacidade de gigawatts para raciocinar”, disse. Para ele, “buscar eficiência vai ser um dos principais focos das grandes empresas de IA”.
A avaliação ocorre em meio a uma explosão de investimentos em data centers. Segundo a S&P Global, o mercado global de data centers já movimentou mais de US$ 61 bilhões em negócios de infraestrutura em 2025, impulsionado por uma corrida das chamadas hyperscalers para ampliar capacidade em escala global.
Esse avanço, porém, vem acompanhado de preocupações crescentes sobre disponibilidade de energia. Kelly afirmou que as empresas capazes de alcançar avanços relevantes na redução dos custos operacionais dos data centers tendem a emergir como líderes na próxima fase da IA.
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O tema ganhou ainda mais atenção após anúncios de projetos de grande porte. Em setembro, Nvidia e OpenAI revelaram planos que envolvem ao menos 10 gigawatts em capacidade de data centers, volume equivalente ao consumo anual de energia de cerca de 8 milhões de residências nos Estados Unidos, segundo dados do operador independente do sistema elétrico de Nova York.
Enquanto isso, compromissos financeiros seguem crescendo. A OpenAI sozinha já assumiu mais de US$ 1,4 trilhão em investimentos e parcerias em IA para os próximos anos, incluindo acordos com a Nvidia e empresas de infraestrutura como Oracle e CoreWeave.
A pressão por eficiência aumentou ainda mais após a chinesa DeepSeek lançar, em dezembro, um modelo de linguagem aberto e gratuito que, segundo a empresa, custou menos de US$ 6 milhões para ser desenvolvido, um valor significativamente inferior ao de concorrentes ocidentais.
Para Kelly, esse tipo de movimento reforça a mudança de foco do setor. Em vez de apenas ampliar capacidade, a próxima etapa da corrida pela IA deve ser vencida por quem conseguir fazer mais com menos energia e menor custo, em um cenário de infraestrutura cada vez mais pressionada.
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Empresas de IA deixam de focar em modelos maiores e passam para sistemas mais baratos e inteligentes 
