NVIDIA revela que custo de computação para IA supera salários de funcionários, sinalizando nova era de gastos tecnológicos

A inteligência artificial (IA) está redefinindo prioridades financeiras nas maiores empresas de tecnologia do mundo. Uma declaração surpreendente de Bryan Catanzaro, vice-presidente de Applied Deep Learning da NVIDIA, publicada pela Axios em 26 de abril de 2026, aponta que os gastos com processamento (compute) para IA em sua equipe já excedem os custos com os salários dos funcionários humanos.

Essa revelação, vinda da fabricante dos chips que sustentam grande parte da infraestrutura global de IA, sublinha a magnitude dos recursos necessários para treinar e operar modelos de inteligência artificial. A afirmação ganha peso ao destacar que a própria indústria que fornece as ferramentas de IA reconhece o alto custo operacional da tecnologia.

A notícia surge em um momento de expansão acelerada do uso de IA em diversas empresas, levantando questões sobre a sustentabilidade desses custos e o impacto no mercado de trabalho. Conforme informação divulgada pela Axios, essa nova realidade financeira demandará novas estratégias de gestão e investimento.

O Custo da Computação Supera o Humano na NVIDIA

Catanzaro lidera uma das equipes mais intensivas em uso de GPUs (unidades de processamento gráfico) na NVIDIA. Seu time trabalha em pesquisa de modelos de IA, pipelines de inferência e tecnologias como o DLSS, que demandam o uso constante de aceleradores de ponta. Ele declarou que, para sua equipe, “o custo de compute está muito além do custo dos funcionários”.

Embora a declaração não especifique se a comparação é agregada ou por engenheiro, o ponto técnico é crucial. O treinamento e a iteração de modelos de IA exigem clusters de GPUs operando continuamente, com custos associados de energia elétrica, refrigeração e infraestrutura que escalam conforme a complexidade dos experimentos.

Uma análise da Fortune, publicada após a entrevista, ecoou essa preocupação, lembrando de uma pesquisa do MIT de 2024 que já indicava que muitas tarefas automatizáveis por IA generativa ainda eram mais caras quando consideradas o custo total de computação, manutenção e iteração de prompts, em comparação com o pagamento de um humano para realizar o mesmo trabalho.

Uber Esgota Orçamento de IA Anual em Apenas Quatro Meses

O fenômeno do alto custo da IA não se restringe à NVIDIA. Praveen Neppalli Naga, CTO do Uber, confirmou ao The Information que a empresa utilizou todo o seu orçamento anual de IA de 2026 em apenas quatro meses, antes do final de abril.

O motivo principal foi a adoção massiva do Claude Code, ferramenta de codificação assistida por IA da Anthropic. Distribuída a partir de dezembro de 2025 para os 5.000 engenheiros do Uber, a ferramenta viu sua adoção saltar de 32% para 84% do quadro em poucos meses. Cada engenheiro passou a gerar um consumo mensal entre US$ 500 e US$ 2.000 em tokens, o que equivale a valores significativos em reais.

O Uber, que investiu aproximadamente US$ 3,4 bilhões em pesquisa e desenvolvimento em 2025, está agora em busca de soluções para conter esses gastos sem comprometer a produtividade que os engenheiros relataram com o uso da ferramenta. O CTO afirmou estar “de volta à prancheta” para reavaliar as estratégias orçamentárias.

Gartner Prevê Crescimento Exponencial nos Gastos Globais com TI Impulsionado pela IA

O cenário de altos investimentos em IA se reflete em projeções globais. A Gartner, em um forecast divulgado em 22 de abril de 2026, prevê que os gastos globais com Tecnologia da Informação (TI) atinjam US$ 6,31 trilhões em 2026, um aumento de 13,5% sobre 2025.

A categoria de Data Center Systems é apontada como a de maior crescimento, com previsão de US$ 788 bilhões em 2026, um salto de 55,8% em relação ao ano anterior. Isso inclui gastos com servidores, racks, refrigeração e equipamentos correlatos, totalizando cerca de R$ 3,9 trilhões.

A Gartner também destaca que o software de IA generativa deve mais que dobrar os gastos em comparação com 2025. Além disso, a demanda por memórias avançadas, como DRAM e HBM, tem impulsionado os preços de dispositivos, impactando diretamente os orçamentos das empresas.

CEO da NVIDIA Mantém Discurso Otimista sobre Empregos, Apesar dos Custos

Em paralelo a essas admissões sobre os custos crescentes da IA, Jensen Huang, CEO da NVIDIA, mantém um tom otimista quanto ao impacto da tecnologia no mercado de trabalho. Em palestra no Milken Institute Global Conference em 5 de maio, ele afirmou que a IA “cria empregos” e classificou previsões de desemprego em massa como ficção científica.

Huang reconhece que as profissões evoluirão, mas argumenta que a automação de tarefas não significa a eliminação completa de funções. A NVIDIA tem enfatizado que a expansão da indústria de IA gera demanda por eletricistas, encanadores e operários para a construção de data centers, com salários elevados devido à escassez.

No entanto, essa visão contrasta com dados recentes. Uma pesquisa do Fórum Econômico Mundial divulgada em janeiro indicou que 41% dos empregadores planejam reduzir seu quadro até 2030 devido à automação. Um relatório da Universidade de Stanford apontou uma queda de 13% nas vagas de TI nos últimos três anos, correlacionada ao avanço da automação.

A admissão de Catanzaro sobre os custos de computação para IA está forçando CFOs a repensar modelos de gastos. O modelo de cobrança por token, comum em provedores de IA, transforma cada requisição em uma despesa operacional recorrente, distinta dos modelos tradicionais de licenciamento de software. Empresas como o Uber descobriram que orçamentos baseados em pilotos limitados não se sustentam quando a ferramenta se torna essencial para toda a engenharia.

Essa discussão também abrange a opção de rodar modelos localmente. Companhias com alto volume de uso de IA estão avaliando modelos de pesos abertos executados em hardware próprio, buscando um custo mais previsível atrelado à depreciação e energia, em vez da cobrança por token. A própria NVIDIA se beneficia desse movimento, pois a venda de GPUs para inferência on-premises gera receita recorrente.