Por Pedro Lomba (*)

A Inteligência Artificial (IA) tornou-se o epicentro da inovação tecnológica global. Atrai investimento, talento e atenção mediática. Mas há um efeito colateral cada vez mais evidente e ainda pouco discutido: a corrida à IA está a encarecer a infraestrutura tecnológica de forma transversal. E quem não utiliza a IA está, ainda assim, a pagar a conta.

Nos bastidores da revolução algorítmica trava-se uma batalha silenciosa por recursos físicos muito concretos, nomeadamente memória e armazenamento. Data Centers dedicados à IA consomem volumes massivos de DRAM e NAND, essenciais para treinar e operar modelos avançados. A consequência é direta: pressão sobre a oferta global, subida dos preços e reconfiguração das prioridades da indústria de semicondutores.

Hoje, uma parte significativa da capacidade mundial de produção de memória está a ser direcionada para infraestruturas vocacionadas para a IA, em detrimento do hardware tradicional que sustenta servidores empresariais, sistemas de armazenamento e ambientes de virtualização. O impacto já chegou aos departamentos de IT com servidores mais caros, soluções de storage inflacionadas e ciclos de investimento que rapidamente ficam desatualizados.

O resultado é simples e desconfortável. Organizações que não utilizam Inteligência Artificial, nem precisam de a utilizar, estão a suportar os custos de um mercado distorcido pela corrida à IA.

Para muitos CIOs e responsáveis de IT o desafio deixou de ser inovar. Passou a ser manter a operação sustentável num contexto em que o custo da infraestrutura cresce mais depressa do que os orçamentos. A pressão não vem apenas da tecnologia, mas de uma economia digital que está a premiar determinados workloads enquanto penaliza todos os outros.

A cloud pública continua a ser uma plataforma extraordinária para projetos de Inteligência Artificial e workloads altamente elásticos. A sua capacidade de escalar rapidamente e absorver picos de consumo torna-a ideal para contextos de experimentação e inovação intensiva.

Mas essa mesma lógica torna-se problemática quando se destina a aplicações empresariais estáveis e previsíveis, tais como sistemas ERP, bases de dados, VDI, aplicações core ou plataformas transacionais. Nestes casos, os custos tornaram-se menos transparentes, mais difíceis de antecipar e, muitas vezes, difíceis de justificar.

Quando o hardware subjacente encarece, o modelo de cloud pública tende a repercutir esse custo de forma difusa. O cliente não paga diretamente pela Inteligência Artificial, mas paga pelo mercado que ela inflacionou. Ora, nem todas as organizações precisam de IA. E nenhuma deveria ser forçada a financiá-la indiretamente.

É neste contexto que a cloud privada volta a ganhar relevância. Não como um regresso ao passado, mas como uma escolha consciente num mercado inflacionado. Ao optar por uma cloud privada, as organizações recuperam algo que se tornou raro: previsibilidade. Custos controlados, arquiteturas desenhadas para workloads reais, segurança alinhada com requisitos regulatórios e uma relação mais direta entre investimento e valor entregue.

A Inteligência Artificial veio para ficar. Será determinante em muitos setores e continuará a transformar modelos de negócio. Mas a decisão de a adotar deve ser estratégica, não imposta por tendências de mercado ou distorções económicas.

Num cenário em que a inovação de uns está a encarecer a operação de muitos, a verdadeira vantagem competitiva em 2026 e 2027 não será seguir o hype. Será conseguir operar de forma eficiente quando tudo ficou mais caro.

Nesse contexto, a cloud privada pode deixar de ser uma alternativa secundária para ser uma decisão responsável, consciente e, acima de tudo, racional.

(*) Head of Hybrid Infrastructure da Ricoh