Bryan Catanzaro declarou que a infraestrutura de inteligência artificial pode custar mais do que manter funcionários. Ainda assim, empresas vêm promovendo demissões em massa para financiar a adoção da tecnologia.
O setor de tecnologia enfrenta uma contradição em 2026: enquanto gigantes do mercado alegam ganhos de eficiência para justificar cortes em larga escala, ao mesmo tempo direcionam investimentos bilionários para inteligência artificial — uma equação que ainda não fecha. Na prática, sustentar sistemas de IA em operação tem se mostrado mais caro do que manter equipes humanas.
O alerta parte justamente da Nvidia, uma das principais beneficiadas pela expansão desse mercado. Em entrevista ao site Axios, o vice-presidente de deep learning aplicado, Bryan Catanzaro, foi direto ao ponto ao afirmar que, dentro de sua área, os custos de computação superam com folga os gastos com pessoal.
Esse cenário começa a colocar em xeque a narrativa recente de substituição de profissionais por sistemas automatizados como estratégia de redução de custos. Apesar disso, o movimento de cortes continua acelerado: só na última semana, a Meta anunciou novas demissões em massa, enquanto a Microsoft iniciou seu maior programa de desligamento voluntário.
Dados da plataforma Layoffs.fyi indicam que o setor já ultrapassa 92 mil demissões no início de 2026, aproximando-se rapidamente do total registrado ao longo de todo o ano anterior.
No curto prazo, a conta dificilmente fecha. Um estudo do MIT, publicado em 2024, já apontava que a adoção de IA só era economicamente vantajosa em cerca de 23% das funções analisadas. Nos demais casos, manter trabalhadores humanos ainda era a alternativa mais barata.
Mesmo com esse descompasso, os investimentos seguem em ritmo acelerado. O Morgan Stanley projeta que os aportes globais em infraestrutura de IA devem atingir US$ 740 bilhões em 2026 — um crescimento expressivo em relação ao ano anterior.
Esse avanço tem pressionado orçamentos corporativos. O diretor de tecnologia da Uber, Praveen Neppalli Naga, revelou ao The Information que a adoção de ferramentas como o Claude Code, da Anthropic, foi suficiente para ultrapassar o orçamento da área.
Para os próximos anos, as projeções indicam um cenário ainda mais custoso. A consultoria McKinsey & Company estima que os gastos globais com IA podem chegar a US$ 5,2 trilhões até 2030, podendo alcançar US$ 7,9 trilhões em cenários de adoção mais agressiva, impulsionados principalmente por data centers e infraestrutura.
Por outro lado, há expectativa de redução nos custos operacionais ao longo do tempo. Segundo a Gartner, o custo de inferência — etapa em que os modelos processam dados para gerar respostas — deve cair mais de 90% nos próximos anos, à medida que hardware e software evoluem.
Até que essa redução se consolide, a inteligência artificial tende a ser vista menos como uma solução imediata de corte de despesas e mais como uma ferramenta estratégica poderosa — porém ainda onerosa.
(Engenharie)