Edney Souza afirma que estratégia da Amazon vai além dos modelos de IA e inclui investimentos em chips, energia e data centers.
Em entrevista ao Times Brasil - Licenciado Exclusivo CNBC, especialista avaliou que a Apple ainda busca definir sua posição na corrida da inteligência artificial.
Professor também alertou que o retorno financeiro da IA deve levar anos e dependerá da adoção da tecnologia pelas empresas.
A Amazon está mais bem posicionada do que a Apple para aproveitar a próxima fase da inteligência artificial, na avaliação de Edney Souza, professor de tecnologia da ESPM. Em entrevista nesta quinta-feira (32) ao Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC, o especialista afirmou que, enquanto a Amazon constrói toda a infraestrutura necessária para sustentar a IA, a Apple segue concentrada em seu ecossistema de hardware e ainda busca acelerar sua estratégia na nova corrida tecnológica.
Segundo Souza, as duas gigantes caminham por caminhos distintos. A Apple continua apostando na força do iPhone e de seus dispositivos, enquanto a Amazon direciona investimentos para data centers, chips próprios e geração de energia, elementos considerados essenciais para o avanço da inteligência artificial.
“A Amazon entendeu que a inteligência artificial não depende apenas dos modelos. Ela depende de data centers, energia, chips e infraestrutura. Ela está construindo todo esse ecossistema.”
Para o professor, a Apple atravessa um momento de transição, em que precisa encontrar um novo produto capaz de repetir o sucesso do iPhone.
Ele observa que a empresa possui modelos próprios de inteligência artificial, mas ainda recorre a parcerias para oferecer funcionalidades mais avançadas aos usuários.
“A Apple continua muito forte em hardware, mas chegou a um ponto em que o ciclo de troca dos smartphones ficou mais lento. Agora ela precisa encontrar qual será o próximo grande produto capaz de impulsionar crescimento.”
Na avaliação de Souza, a Amazon executa hoje uma estratégia mais consistente para o longo prazo. “Quem está com um plano mais estruturado para o futuro é a Amazon. Ela produz a infraestrutura que toda a indústria de inteligência artificial vai precisar.”
Infraestrutura virou ativo estratégico
O especialista destacou que o crescimento da inteligência artificial elevou a importância de ativos antes pouco percebidos pelo mercado, como energia, chips e capacidade computacional.
Segundo ele, a Amazon busca reduzir sua dependência de fornecedores ao investir em processadores próprios, além de ampliar sua capacidade de armazenamento e processamento em nuvem. “O futuro da inteligência artificial passa por infraestrutura. Quem controlar essa estrutura terá uma vantagem importante nos próximos anos.”
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Desafio agora é transformar investimento em retorno
Apesar da forte corrida por inteligência artificial, Souza afirma que o retorno financeiro desses investimentos ainda levará tempo para aparecer.
Segundo ele, muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para implementar projetos de IA porque seus dados permanecem dispersos entre diferentes sistemas e áreas de negócio.
“As empresas descobriram que não basta conectar uma inteligência artificial e esperar resultados imediatos. É preciso organizar dados, processos e criar uma estrutura capaz de sustentar esses sistemas.”
Ele acrescenta que a inteligência artificial precisará deixar de ser uma ferramenta restrita às áreas de tecnologia para alcançar marketing, recursos humanos, finanças e demais departamentos das organizações.
Mercado aposta em um ciclo de longo prazo
Souza também relativizou as discussões sobre uma possível bolha da inteligência artificial. Para ele, o mercado atravessa um momento semelhante ao início da internet, quando muitas empresas desapareceram, mas a tecnologia permaneceu e transformou diversos setores da economia.
“Esse é um jogo de longo prazo. O mercado ainda busca entender quais empresas conseguirão capturar esse valor e sobreviver até que a inteligência artificial gere retornos mais consistentes.”
Na avaliação do professor, a maturidade da tecnologia deverá ocorrer apenas no fim da década, impulsionada por avanços como chips fotônicos e novas fontes de energia para reduzir o custo de operação dos sistemas de IA.
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