Por redação AIoT Brasil

O investimento em infraestrutura dedicada pode atingir o ponto de equilíbrio em menos de quatro meses quando comparado ao custo de rodar a mesma carga de trabalho na nuvem. É o que mostra o estudo “On-Premise vs Cloud: Generative AI Total Cost of Ownership (2026 Edition)”, divulgado pela Lenovo, que analisa quanto custa operar aplicações de inteligência artificial generativa na nuvem em comparação com infraestrutura própria dentro das empresas. Em cenários de uso contínuo e em grande escala, manter servidores próprios pode gerar economias significativas em até 18 vezes.

O levantamento traz números atualizados para 2026 e considera o custo total de posse (TCO) ao longo de cinco anos, incluindo investimento em hardware, energia, operação e manutenção. Para facilitar a comparação, o estudo utiliza a métrica de custo por milhão de tokens gerados, uma forma de medir o volume de respostas produzidas por sistemas de inteligência artificial.

Os resultados mostram diferenças relevantes entre os dois modelos:

O relatório também apresenta comparações entre diferentes plataformas de hardware e ambientes de nuvem. Em um dos cenários analisados, rodar um modelo de grande porte em servidores próprios pode custar cerca de US$ 4,74 por milhão de tokens, enquanto a execução equivalente em uma instância de nuvem pode chegar a US$ 29,09, o que representa uma economia de aproximadamente 84%.

“Com a popularização da inteligência artificial generativa, muitas empresas começaram seus projetos diretamente na nuvem pela facilidade de implementação. O que o estudo mostra é que, quando essas aplicações passam a operar de forma contínua e em grande escala, o modelo de custos muda significativamente”, afirma Valério Mateus, general manager Latam de serviços e soluções da Lenovo.

Segundo o estudo, essa diferença ocorre principalmente porque aplicações de IA generativa costumam operar de forma contínua, gerando respostas e processando solicitações ao longo do dia. Ao mesmo tempo, o relatório destaca que a nuvem continua sendo uma opção importante para treinamentos e experimentações em ritmo acelerado.

Outro ponto abordado é a evolução do hardware especializado para inteligência artificial. Novas gerações de GPUs e servidores otimizados para IA têm aumentado significativamente o desempenho e a eficiência energética, permitindo que empresas executem modelos cada vez mais complexos com melhor relação custo-benefício.

Com a rápida expansão da IA generativa em diferentes setores, o estudo conclui que organizações que utilizam a tecnologia em larga escala podem se beneficiar de uma estratégia híbrida, combinando nuvem para experimentação e infraestrutura dedicada para operações contínuas.