O que aconteceu: Empresas estão desperdiçando uma quantidade alarmante de dinheiro em sua infraestrutura de Inteligência Artificial. Um novo relatório da Cast AI revela que a utilização média das GPUs – as unidades de processamento gráfico essenciais para treinar e executar modelos de IA – é de apenas cerca de 5%. Este cenário se agrava com a escassez global de chips e o aumento dos preços, que deveriam incentivar o uso eficiente, mas paradoxalmente levam à má gestão e ao superprovisionamento.
De acordo com o “2026 State of Kubernetes Optimization Report” da Cast AI, que analisou clusters de produção reais em vez de apenas pesquisá-los, a frota de GPUs das empresas opera em torno de 5% de sua capacidade. Laurent Gil, cofundador e presidente da Cast AI, acompanha essa dinâmica há dois anos e compara a situação a um mercado imobiliário: “Muitas das novas nuvens não são nuvem. Elas são neo-imobiliárias”, afirmou Gil à VentureBeat, referindo-se à retenção de recursos ociosos. Esse percentual é aproximadamente seis vezes pior do que uma linha de base sem qualquer esforço de otimização, e significa que as empresas estão operando sua infraestrutura mais cara em uma fração do que seria razoável, que Gil estima em cerca de 30% com gestão humana, considerando ciclos diurnos, finais de semana e padrões de negócios normais.
Este cenário de ineficiência contrasta com uma mudança histórica nos preços da computação em nuvem. A AWS, por exemplo, elevou discretamente os preços de suas GPUs H200 reservadas em aproximadamente 15% em um sábado de janeiro, sem um anúncio formal. Fornecedores de memória, por sua vez, aumentaram os preços de HBM3e em 20% para 2026. Esta é a primeira vez desde o lançamento do EC2 da AWS em 2006 que um hiperescalador aumenta significativamente o preço de GPUs reservadas, quebrando um padrão de duas décadas de quedas contínuas nos preços.
O impacto dessa dinâmica é vasto para empresas e profissionais de tecnologia. O aumento dos preços no topo da cadeia e a baixíssima utilização da infraestrutura de IA resultam em custos operacionais exorbitantes. A premissa de que a computação em nuvem se tornaria mais barata a cada ano, fundamental para muitos orçamentos de IA, não se sustenta mais para os chips de ponta. O mercado de nuvem se dividiu em duas camadas: na camada de commodities, a deflação ainda funciona, com os preços de H100 on-demand caindo de aproximadamente US$ 7,57 (cerca de R$ 45,42 em conversão direta) por GPU-hora em setembro de 2025 para cerca de US$ 3,93 (cerca de R$ 23,58) hoje. Já na camada de fronteira, é o contrário: a Nvidia recebeu pedidos para 2 milhões de chips H200 para 2026 contra um inventário de 700.000. O empacotamento avançado da TSMC, crucial para todas as GPUs equipadas com HBM, está totalmente reservado até pelo menos meados de 2027. Até mesmo a AMD alertou sobre seus próprios aumentos de preços para 2026 citando a mesma escassez. O “FOMO” (Fear Of Missing Out) – o medo de perder uma oportunidade – está levando as empresas a investir em infraestrutura que não utilizam plenamente, travando grandes somas de capital em hardware ocioso e dificultando a inovação ágil.
Resumo prático: A gestão otimizada do uso de GPUs e a revisão das estratégias de aquisição são cruciais para empresas que buscam maximizar seus investimentos em IA e controlar custos crescentes em um mercado de nuvem cada vez mais dividido.
Como isso pode ser usado na prática
Para combater a ineficiência no uso de GPUs e transformar o desafio em oportunidade, as empresas podem adotar as seguintes estratégias práticas, mesmo sem adquirir nova capacidade:
- Auditoria e Alinhamento de Hardware: Avalie cada carga de trabalho de IA em produção para garantir que a GPU utilizada é a mais adequada. Muitas vezes, um chip H100 ou A100 pode ser mais custo-efetivo para modelos menores, inferência ou ajuste fino, gerando economias de 40% a 60% por GPU-hora, respectivamente, segundo a Cast AI, em comparação com um H200.
- Otimização Contínua de Recursos (Rightsizing): Em vez de configurar recursos uma única vez, implemente o “rightsizing” contínuo. Ferramentas de código aberto como Karpenter, OpenCost e Kubecost, ou soluções automatizadas como Cast AI, ScaleOps, nOps e PerfectScale, ajustam automaticamente as requisições de recursos, reduzindo o CPU provisionado em até 50% em média.
- Compartilhamento Eficiente de GPUs: Utilize recursos como o MIG (Multi-Instance GPU) da Nvidia e técnicas de time-slicing. Isso permite que várias cargas de trabalho ou equipes utilizem partes isoladas de uma mesma GPU (A100, H100 e H200), maximizando a utilização. Por exemplo, um banco pode usar o mesmo pool de GPUs para motores de decisão de crédito em mercados asiáticos e americanos em diferentes horários.
- Arquitetura de Tempo de Execução Desagregada: Adote frameworks como Ray, da Anyscale, que permitem que estágios de uma tarefa de IA que exigem CPU (como pré-processamento de dados) escalem independentemente dos estágios que exigem GPU (como treinamento ou inferência). Isso evita que a GPU fique ociosa esperando a CPU. Tecnologias como vLLM e Dynamo implementam o batching contínuo e a inferência desagregada.
- Reequilíbrio de Compromissos: Monitore a utilização em relação à capacidade comprometida (Reserved Instances e Savings Plans) e ajuste automaticamente a divisão. Empresas como Cast AI, nOps e Vantage oferecem soluções para isso, garantindo que os contratos de longo prazo estejam alinhados às necessidades reais.
- Posicionamento Estratégico em Instâncias Spot: Para cargas de trabalho tolerantes a falhas, considere o uso de instâncias spot regionais. Dados da Cast AI mostram que o risco de interrupção de T4 spot varia de 10% (em eu-west-3) a 80% (em eu-central-1 e us-east-1) em 24 horas. A seleção da região torna-se uma decisão de confiabilidade, não apenas de latência.
Entenda a tecnologia
- O que são GPUs e por que são cruciais para IA: As GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) são processadores especializados projetados para executar muitos cálculos simultaneamente. Essa capacidade de processamento paralelo as torna ideais para tarefas intensivas de Inteligência Artificial, como o treinamento de LLMs (modelos de linguagem treinados com grandes volumes de texto) e a execução de Generative AI (IA que cria textos, imagens ou código), onde milhões de operações matemáticas precisam ser realizadas rapidamente em unidades de processamento de texto (tokens).
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Ganhos em Produtividade e Negócios:
- Redução de Custos: Ao aumentar a utilização das GPUs de 5% para uma faixa de 40% a 70% (um alvo realista para frotas empresariais mistas), as empresas podem reduzir drasticamente as despesas com infraestrutura de nuvem, que são cobradas por hora.
- Eficiência Operacional: Soluções como o compartilhamento de GPUs e a execução desagregada de cargas de trabalho garantem que esses recursos caros estejam sempre trabalhando de forma produtiva, acelerando o tempo de treinamento e inferência de modelos de IA.
- Flexibilidade e Agilidade: Uma estratégia de aquisição híbrida permite que as empresas se adaptem às flutuações do mercado de GPUs e às necessidades específicas de cada projeto de IA, sem ficar presas a contratos de longo prazo para recursos ociosos.
- Melhor Tomada de Decisão: Auditorias de carga de trabalho para corresponder o chip certo à tarefa evitam o desperdício com hardware superdimensionado, liberando capital para outras inovações.
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Limitações e Riscos:
- Escassez Contínua: A demanda por chips de ponta como o H200 deve superar a oferta até pelo menos meados de 2027, mantendo os preços altos e a disponibilidade limitada.
- Complexidade da Otimização: A otimização manual de GPUs em ambientes complexos de Kubernetes é tediosa e exige coordenação, o que muitas equipes preferem evitar.
- Risco de Interrupção: O uso de instâncias spot de nuvem pode gerar economias significativas (até 90% de desconto), mas vem com alto risco de interrupção (com apenas minutos de aviso), tornando-as mais adequadas para inferência tolerante a falhas ou treinamento com checkpoints.
- FOMO na Aquisição: O medo de perder a alocação de GPUs leva as empresas a se comprometerem com contratos de longo prazo para capacidades que podem não precisar, perpetuando o ciclo de desperdício.
Oportunidades no mercado
As empresas que souberem navegar por essa complexidade e otimizar o uso de suas GPUs estarão em uma posição vantajosa. A oportunidade reside na transformação da gestão de custos de IA de um centro de despesas crescente para um investimento estratégico e eficiente. A otimização pode gerar uma significativa eficiência operacional, permitindo que as empresas realoquem orçamentos para pesquisa e desenvolvimento, aceleração de projetos ou para aumentar a escala de suas operações de IA. Isso pode se traduzir em novos produtos mais competitivos, serviços mais rápidos e uma capacidade aprimorada de reagir às demandas do mercado. O uso inteligente de diferentes tipos de GPUs para diferentes cargas de trabalho – por exemplo, um A100 para inferência básica e um H200 apenas para modelos gigantescos (70B+ parâmetros com 128k+ tokens) – se tornará uma decisão crucial de roteamento, não apenas de aquisição de um único tipo de GPU. Tal abordagem permitirá não apenas a redução de custos diretos, mas também a criação de uma cultura de inovação contínua e uso estratégico de recursos. Enquanto um B200, com 80% de utilização, pode oferecer um custo unitário por token melhor que um A100, a 5% de utilização, o chip premium apenas agrava o desperdício. A chave é auditar as cargas de trabalho e alinhar o hardware antes de adquirir mais capacidade.
Movimentos como esse indicam como a inteligência artificial está sendo incorporada de forma cada vez mais prática nos negócios.
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Fonte: venturebeat.com (Adaptação: GranaBit)
