A nuvem não é mais tratada como um lugar para experimentar. Para muitas empresas, tornou-se o ambiente padrão para a execução de sistemas de IA que suportam o trabalho diário. Essa mudança, mais do que qualquer número de manchete, explica por que os gastos com nuvem continuam a aumentar.
Em vez de testes curtos ou pilotos isolados, as cargas de trabalho de IA estão agora vinculadas a funções essenciais, como previsão, planejamento e operações do cliente. Depois que esses sistemas passam a ser usados regularmente, eles exigem acesso constante ao poder computacional, ao armazenamento e à rede. Essa necessidade manteve forte a procura por infraestruturas em nuvem, mesmo quando as empresas aplicam mais disciplina aos gastos com tecnologia.
Os dados de mercado apoiam esta tendência. Pesquisa do Grupo de Pesquisa Synergy mostra que os gastos globais com serviços de infraestrutura em nuvem ultrapassaram a marca de US$ 100 bilhões por trimestre no ultimate de 2025, com o crescimento anual impulsionado em grande parte pela demanda relacionada à IA. Os maiores fornecedores continuam a deter a maior parte do mercado, refletindo como a escala é importante quando as cargas de trabalho crescem de forma desigual e rápida.
O que mudou não foi apenas quanto as empresas gastam, mas como elas pensam sobre a finalidade da nuvem. As primeiras ondas de adoção concentraram-se na retirada dos sistemas existentes dos knowledge facilities. Hoje, a infraestrutura em nuvem é frequentemente escolhida porque pode suportar cargas de trabalho difíceis de serem executadas em outros lugares. Modelos de treinamento, execução de inferência e armazenamento de grandes conjuntos de dados impõem demandas aos sistemas que as configurações locais podem ter dificuldade em atender sem atualizações frequentes.
Isso ajuda a explicar por que o uso da nuvem se manteve mesmo com os orçamentos sob pressão. As cargas de trabalho de IA não se comportam como software program empresarial tradicional. Eles aumentam e diminuem, consomem recursos em rajadas e geralmente são compartilhados entre equipes. Os ambientes em nuvem facilitam a absorção dessa variação, mesmo que o custo seja mais difícil de prever.
Em vez de perguntar se devem ou não usar a nuvem, muitas equipes de TI agora estão focadas em como executá-la bem.
Executando IA como parte das operações diárias
As questões que os líderes empresariais levantam hoje parecem diferentes daquelas de alguns anos atrás. Os cronogramas de migração são menos importantes do que estabilidade, desempenho e controle de custos. Os sistemas de IA que suportam serviços ativos não podem tolerar o mesmo nível de tempo de inatividade que os ambientes de teste toleravam antes.
Previsões do Gartner refletem esta mudança, com a empresa esperando que os gastos mundiais em serviços de nuvem pública excedam 700 mil milhões de dólares em 2026, com o crescimento espalhado por infraestruturas, plataformas e serviços relacionados com IA. Esse crescimento sugere que o uso da nuvem não é mais impulsionado por movimentos pontuais, mas por necessidades operacionais contínuas.
A IA também muda a forma como funciona o planejamento de capacidade. O treinamento de um modelo pode aumentar drasticamente o uso por curtos períodos, enquanto as cargas de trabalho de inferência podem ser executadas constantemente em segundo plano. Essa combinação torna mais difícil planejar a demanda média. Como resultado, algumas empresas estão separando as cargas de trabalho de IA de outras aplicações para que possam acompanhar o uso mais de perto e evitar surpresas.
Essas escolhas geralmente têm menos a ver com otimização e mais com controle. Quando os sistemas de IA lidam com dados confidenciais ou influenciam decisões, as equipes desejam limites mais claros sobre quem pode acessar o que e como os recursos são usados.
Habilidades e progresso desigual
Os padrões de gastos também refletem lacunas dentro das organizações. A execução de sistemas de IA em produção requer habilidades que muitas equipes ainda estão desenvolvendo. Engenheiros, equipes de segurança e proprietários de aplicativos precisam trabalhar juntos de forma mais estreita do que antes. Quando falta essa coordenação, os serviços em nuvem podem preencher algumas lacunas, mesmo que aumentem os custos.
O progresso varia amplamente de acordo com o setor. Setores regulamentados, como finanças e saúde, tendem a evoluir lentamente, equilibrando o uso da nuvem com regras legais e de localização de dados. As empresas de produção e retalho, por outro lado, muitas vezes avançam mais rapidamente, utilizando IA baseada na nuvem para melhorar o planeamento e as cadeias de abastecimento.
O crescimento dos dados adiciona outra camada de pressão. Os sistemas de IA dependem de conjuntos de dados grandes e crescentes, e muitas empresas mantêm os dados por mais tempo do que antes. Gerenciar esse quantity localmente pode ser caro e rígido.
O armazenamento em nuvem oferece uma maneira de expansão sem mudanças constantes de {hardware}, embora traga suas próprias compensações de custos.
Quando a confiabilidade e o custo têm prioridade
À medida que a IA se torna parte do trabalho diário, a tolerância a falhas diminui. As interrupções que antes afetavam os sistemas de teste agora podem interromper as operações. Isso aumenta as expectativas em torno da confiabilidade e pressiona tanto os provedores de nuvem quanto os clientes para projetar sistemas que possam lidar com as interrupções.
O controlo de custos continua a ser uma questão em aberto. As cargas de trabalho de IA podem aumentar os gastos mais rapidamente do que o esperado, e os modelos de preços nem sempre são fáceis de prever. Algumas empresas respondem estabelecendo limites mais rígidos ou transferindo cargas de trabalho estáveis para dentro da empresa. Outros dependem de configurações híbridas, usando a nuvem para picos e mantendo a demanda estável em outros lugares.
Juntos, esses padrões apontam para um mercado de nuvem que cresceu. Os gastos continuam a aumentar, mas as razões são mais práticas do que antes. A nuvem não é mais um destino. Faz parte de como o trabalho é feito.
À medida que se torna mais difícil separar a IA das operações diárias, a infraestrutura em nuvem provavelmente permanecerá central nos planos de TI das empresas. O próximo desafio não é investir, mas como garantir que o investimento se mantenha ao longo do tempo.
(Foto por Dylan Gillis)
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