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A depreciação dos investimentos em infraestrutura de IA pode superar US$ 3,5 trilhões até o fim de 2030, projeta a Gartner. 🤖🧵
A estimativa considera a manutenção do ritmo acelerado de capex em servidores, chips, redes, energia e data centers usados para treinar e operar sistemas de inteligência artificial.
Depreciação é o reconhecimento contábil de que ativos perdem valor ao longo do tempo. No caso da IA, o risco cresce porque equipamentos caros podem ficar obsoletos rapidamente.
Segundo a Gartner, nesse cenário, um retorno sobre investimento de 12% só seria alcançado após o fim de 2032. Ou seja: o desembolso acontece agora; o resultado financeiro pode demorar anos.
A corrida envolve gigantes de nuvem, fabricantes de semicondutores e empresas que constroem data centers. A expansão exige não apenas chips avançados, mas energia elétrica, refrigeração e redes robustas.
O alerta não significa que a IA não dará retorno. A questão é a eficiência: empresas precisarão comprovar ganhos reais de produtividade, receita ou qualidade de serviço para justificar a infraestrutura.
Também há um desafio ambiental e econômico: data centers consomem muita energia e concentram recursos em poucos grupos. Eficiência energética e acesso mais amplo à computação serão fatores decisivos.
O dado da Gartner resume a fase atual da IA: há enorme aposta tecnológica, mas a rentabilidade ainda depende de aplicações úteis em escala — e de infraestrutura que não envelheça antes de se pagar.
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