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Gastos globais com IA podem chegar a US$ 2,7 trilhões em 2026
A previsão mais recente da Gartner estima gastos globais de US$ 2,7 trilhões com IA em 2026, alta de 49,5% em relação a 2025.[22][30] A estimativa para 2026 subiu de US$ 2,52 trilhões em janeiro para US$ 2,59 trilhões em maio, até chegar a cerca de US$ 2,7 trilhões na projeção mais recente.[41][29][22] A infraestrut...
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Principais conclusões
- A previsão mais recente da Gartner estima gastos globais de US$ 2,7 trilhões com IA em 2026, alta de 49,5% em relação a 2025.[22][30]
- A estimativa para 2026 subiu de US$ 2,52 trilhões em janeiro para US$ 2,59 trilhões em maio, até chegar a cerca de US$ 2,7 trilhões na projeção mais recente.[41][29][22]
- A infraestrutura de IA continua sendo a maior fatia do mercado, enquanto o software empresarial tende a migrar de assistentes integrados para recursos mais agentes.[29][45]
Prompt de IA
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A nova projeção da Gartner descreve a IA como um grande ciclo de investimento em capacidade computacional. Os gastos mundiais com inteligência artificial devem atingir US$ 2,7 trilhões em 2026, avanço de 49,5% sobre 2025. Mas esse total não significa que a maioria das empresas já transformou testes de IA em operações lucrativas e repetíveis: os maiores compradores são fornecedores de tecnologia que ampliam a capacidade de computação, servidores e nuvem necessária para as cargas de trabalho futuras.22
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A previsão para 2026 foi revisada para cima ao longo do ano
A trajetória das revisões é tão relevante quanto o número final. Em janeiro, a Gartner projetava US$ 2,52 trilhões em gastos com IA em 2026, alta anual de 44%. Em maio, a estimativa passou para US$ 2,59 trilhões, ou 47% de crescimento. A projeção mais recente é de aproximadamente US$ 2,7 trilhões, com expansão de 49,5%.41
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A sequência sugere que a demanda esperada por capacidade de IA continuou acima das previsões anteriores. Análises reportadas sobre a perspectiva de longo prazo da Gartner indicam crescimento total ainda forte em 2027, em torno de 36%, antes de uma desaceleração nos anos seguintes.17
Infraestrutura segue como principal destino do dinheiro
A maior parte dos recursos não está indo, principalmente, para aplicativos independentes de IA. Está sendo destinada à base física e à nuvem usadas para treinar e executar modelos: infraestrutura como serviço otimizada para IA (IaaS, na sigla em inglês), servidores, rede, semicondutores de processamento e dispositivos.
Na previsão de maio da Gartner, a infraestrutura de IA representava mais de 45% de todos os gastos mundiais com IA.29 Os fornecedores de tecnologia respondiam por 35% do total na divulgação mais recente, comprando servidores otimizados, infraestrutura de nuvem e chips para construir, implantar e operar modelos e agentes.
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Isso também ajuda a explicar por que a pressão de preços relacionada à memória não interrompeu a expansão. A Gartner avalia que a procura por infraestrutura para as cargas de trabalho previstas continua forte e relativamente pouco sensível a esses aumentos de custo.49 Na prática, grandes provedores de nuvem e outros fornecedores de serviços priorizam garantir capacidade, mesmo diante de componentes mais caros no curto prazo.
Software, serviços e modelos crescem em torno dessa expansão
Embora a infraestrutura domine o mix, ela não é a única frente em crescimento. Na projeção de maio para 2026, a Gartner estimou cerca de US$ 585,5 bilhões em serviços de IA, US$ 453,2 bilhões em software de IA e US$ 64,25 bilhões em plataformas e modelos de IA. Esta última categoria teria crescimento de 63,4% ante 2025.38
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Essas categorias importam porque colocar IA empresarial em uso exige bem mais do que acesso a um modelo. São necessários integração, preparação de dados, governança, desenho de fluxos de trabalho, monitoramento e suporte operacional. A corrida pela infraestrutura cria condições para essas compras posteriores, mas não garante retorno para toda implantação.
A Gartner também espera que os modelos usados por empresas se tornem mais especializados: até 2027, mais da metade dos modelos de IA generativa empregados no ambiente corporativo deve ser específica para um setor ou função de negócio, contra cerca de 1% em 2024.12
Do assistente ao agente: a mudança dentro do software
Uma transformação importante no software de IA é a passagem de assistentes conversacionais para sistemas projetados para executar tarefas delimitadas, porém compostas de várias etapas. Uma análise reportada dos dados de previsão da Gartner aponta que os gastos com chatbots e assistentes integrados ao software atingem o pico em 2027; naquele mesmo ano, a IA agêntica integrada os supera e segue crescendo.45
Assistentes podem ajudar a redigir, pesquisar ou resumir. Já sistemas agênticos são pensados para acionar ferramentas e avançar tarefas ao longo de um fluxo de trabalho. Essa autonomia maior, porém, torna ainda mais importantes as permissões, a avaliação dos resultados, a auditabilidade e os controles de uso.
O “Vale da Desilusão” não representa queda nos investimentos
A Gartner caracterizou 2026 como um período de desilusão com a IA — etapa em que o entusiasmo inicial encontra a realidade de implementações que não entregam os resultados esperados.41
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Isso é compatível com investimentos muito elevados. Provedores de infraestrutura podem gastar fortemente para aumentar a capacidade, enquanto empresas usuárias permanecem cautelosas ao decidir quais casos de uso são confiáveis, economicamente viáveis e governáveis o bastante para escalar. O material público disponível neste conjunto de fontes não estabelece uma taxa definitiva, válida para toda a base da Gartner, de implantações em produção; portanto, números precisos sobre quantas empresas escalaram IA devem ser tratados com cautela.
O que empresas devem tirar da projeção
A implicação não é simplesmente gastar mais com IA. É separar a corrida global por infraestrutura da capacidade da própria organização de gerar valor mensurável.
Prioridades para compradores incluem:
- Medir a economia por fluxo de trabalho. Acompanhar custos de modelo, inferência, integração e revisão humana frente a um resultado de negócio claramente definido.
- Criar controles de uso desde o início. Orçamentos, limites de consumo e monitoramento ganham importância à medida que agentes executam tarefas de múltiplas etapas.
- Preservar flexibilidade arquitetural. Sempre que possível, manter portáveis as camadas de dados, avaliação e orquestração, em vez de vincular todo o sistema a um único modelo proprietário ou ambiente de nuvem.
- Tratar soberania de dados e risco de saída nos contratos. A divulgação mais recente da Gartner cita dependência de fornecedor, soberania de dados e custos sem controle como preocupações persistentes, ainda que compradores continuem adotando recursos proprietários.
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Em resumo
A previsão de US$ 2,7 trilhões da Gartner mostra uma aceleração acentuada dos gastos globais com IA em 2026, com crescimento provavelmente ainda elevado em 2027. Porém, trata-se sobretudo de uma história de construção de capacidade mundial de IA. Para cada empresa, a prova decisiva continua mais específica: converter essa capacidade em fluxos de trabalho seguros, bem governados, com economia mensurável e resultados duradouros.22
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Qual é a resposta curta para "Gastos globais com IA podem chegar a US$ 2,7 trilhões em 2026"?
A previsão mais recente da Gartner estima gastos globais de US$ 2,7 trilhões com IA em 2026, alta de 49,5% em relação a 2025.[22][30]
Quais são os pontos-chave para validar primeiro?
A previsão mais recente da Gartner estima gastos globais de US$ 2,7 trilhões com IA em 2026, alta de 49,5% em relação a 2025.[22][30] A estimativa para 2026 subiu de US$ 2,52 trilhões em janeiro para US$ 2,59 trilhões em maio, até chegar a cerca de US$ 2,7 trilhões na projeção mais recente.[41][29][22]
O que devo fazer a seguir na prática?
A infraestrutura de IA continua sendo a maior fatia do mercado, enquanto o software empresarial tende a migrar de assistentes integrados para recursos mais agentes.[29][45]