Espera-se que o mercado de hardware e software relacionados à IA cresça de 40% a 55% ao ano, atingindo entre US$ 780 bilhões e US$ 990 bilhões até 2027, de acordo com um novo estudo publicado pela Bain & Company.
O quinto Relatório Global de Tecnologia anual fornece insights sobre novas ondas de crescimento no setor de tecnologia como resultado dos rápidos avanços em IA. Três áreas de oportunidade - modelos e data centers maiores, iniciativas de IA corporativas e soberanas e eficiência e recursos de software - podem permitir que o mercado de hardware e software de IA se aproxime do setor de trilhões de dólares (no jargão dos EUA) nos próximos três anos.
“A IA geradora é o principal impulsionador da atual onda de mudanças, mas ela é complicada pelas mudanças pós-globalização e pela necessidade de adaptar os processos de negócios para agregar valor. As empresas estão indo além da fase de experimentação e estão começando a estender a IA generativa para toda a empresa. Ao fazer isso, os CIOs precisarão manter soluções de IA em nível de produção que permitam que as empresas se adaptem a um cenário em rápida mudança. Essencialmente, eles precisam adotar uma abordagem de 'IA em todos os lugares'”, disse David Crawford, presidente da prática de Tecnologia Global da Bain.
Nova escassez de chips?
As cargas de trabalho de IA podem crescer de 25% a 35% ao ano até 2027, de acordo com estimativas da Bain. Com o crescimento da IA, a necessidade de poder de computação expandirá radicalmente a escala dos grandes data centers nos próximos cinco a dez anos. A IA estimulará o crescimento dos data centers dos atuais 50-200 megawatts para mais de um gigawatt, informa a Bain. Isso significa que, se os grandes data centers custam entre US$ 1 bilhão e US$ 4 bilhões atualmente, eles poderão custar entre US$ 10 bilhões e US$ 25 bilhões daqui a cinco anos. Espera-se que essas mudanças tenham implicações enormes para os ecossistemas que dão suporte aos data centers, como engenharia de infraestrutura, produção de energia e resfriamento, bem como cadeias de suprimentos de estresse.
Além da necessidade de mais data centers, o aumento da demanda por unidades de processamento gráfico (GPUs) impulsionado pela inteligência artificial pode aumentar a demanda total por determinados componentes upstream em 30% ou mais até 2026, prevê a Bain. Assim como a pandemia causou um aumento na demanda por computadores pessoais, o aumento da demanda por capacidade de computação de IA sobrecarregará as cadeias de suprimentos de chips para data centers, computadores pessoais e smartphones. Essas tendências, juntamente com as tensões geopolíticas, podem desencadear a próxima escassez de semicondutores. Se a demanda dos data centers por GPUs de última geração dobrasse entre hoje e 2026, não apenas os principais fornecedores de componentes teriam que aumentar a produção, mas os fabricantes de componentes de empacotamento de chips teriam que quase triplicar sua capacidade de produção para acompanhar a demanda.
IA soberana
Outro aspecto destacado pelo relatório da Bain acrescenta uma camada adicional de complexidade para as empresas de tecnologia à medida que surgem blocos de IA soberanos. O movimento pós-globalização na tecnologia está se estendendo desde a escassez de chips da era da pandemia até as preocupações atuais sobre dados, segurança e privacidade da IA. Os governos de todo o mundo - incluindo Canadá, França, Índia, Japão e Emirados Árabes Unidos - estão gastando bilhões de dólares para subsidiar a IA soberana. Eles estão investindo em infraestruturas nacionais de computação e modelos de IA desenvolvidos dentro de suas fronteiras e treinados com dados locais. À medida que o impulso da IA soberana ganha força, aqueles que emergirem como líderes dependerão de vários fatores determinantes.
“O estabelecimento de ecossistemas de IA soberanos bem-sucedidos levará muito tempo e será incrivelmente caro”, disse Anne Hoecker, chefe da prática de Tecnologia Global da Bain. “Embora, de certa forma, sejam menos complexos do que a construção de fábricas de semicondutores, esses projetos exigem mais do que a garantia de subsídios locais. Os hiperscaladores e outras grandes empresas de tecnologia ainda podem investir em operações de IA localizadas que garantam vantagens competitivas significativas.”
Da mesma forma, à medida que as empresas enfrentam desafios cada vez maiores no gerenciamento de fornecedores, na proteção de dados e no controle do custo total de propriedade, os modelos de linguagem pequena com algoritmos que usam RAG (retrieval augmented generation) e vector embeddings (representações numéricas de dados) podem ter uma demanda maior, pois eles lidam com grande parte das tarefas de computação, rede e armazenamento perto de onde os dados são armazenados.
Software e fusões
O advento da IA generativa aumentou a pressão sobre as empresas de desenvolvimento de software para que demonstrem maior eficiência. A IA generativa parece economizar entre 10% e 15% do tempo total de engenharia de software, de acordo com a pesquisa da Bain com mais de 200 empresas de vários setores. No entanto, a maioria das empresas não está tirando o máximo proveito dessa economia.
A pesquisa da Bain mostra que os obstáculos regulatórios persistentes levaram as empresas de tecnologia a desviar sua atividade de fusões e aquisições de negócios que visavam capturar escala para negócios que visavam adquirir acesso a novos recursos, produtos ou mercados, o que a Bain chama de “negócios de escopo”. De 2015 a 2018, a participação do setor de tecnologia nos negócios de escopo aumentou de 50% para 80%, mantendo-se estável desde então. Nos últimos seis anos, as transações com escopo foram responsáveis por quase 80% de todas as fusões e aquisições do setor de tecnologia. Essa proporção é maior do que na maioria dos outros setores. O estudo mostra que o setor de tecnologia continua sob um grande escrutínio e não há indicação de que a popularidade dos negócios de tecnologia por escopo dará lugar a um retorno aos negócios de grande escala em um futuro próximo. Na verdade, as fusões e aquisições no setor se tornaram mais imprevisíveis, conclui a Bain.
“O setor de tecnologia não é estranho à ruptura e, como resultado, estamos acostumados a ver grandes mudanças no topo do setor a cada 10 anos. Entretanto, nos últimos tempos, as empresas de tecnologia mais valiosas demonstraram uma resiliência notável, permanecendo no topo por muitos anos e expandindo sua participação no valor de mercado. Seu sucesso se baseia na capacidade de identificar tendências disruptivas e de escaloná-las e comercializá-las com sucesso, criando uma dinâmica de “o vencedor leva o máximo”. Nesta década, quem dominar a disrupção da IA será o grande vencedor2, concluiu Crawford.
Outros tópicos abordados no relatório deste ano incluem áreas em que a IA generativa já está produzindo resultados e por que algumas empresas de software estão sofrendo quedas no sucesso do cliente.
