A infraestrutura de GPUs tornou-se um componente importante para a execução de tarefas complexas de IA. O que está em mudança é o acesso maior a esse tipo de equipamento. Historicamente limitado a um grupo que pode arcar com os custos da tecnologia, hoje ela começa a ficar mais disponível.
Essa foi uma das conclusões do debate que reuniu quatro especialistas durante o Web Summit 2026: o diretor de Inovação, produtos B2B e beOn da Claro empresas, Rodrigo Assad; o gerente de Vendas Corporativas da NVIDIA, Guilherme Fuhrken; o diretor Operacional e fundador da Neospace, Gustavo Debs; e o líder de IA e Analytics do Banco do Brasil, Rafael Rovani.
De acordo com eles, a maior disponibilidade desse tipo de hardware alterou os modelos de negócios de provedores de telecomunicação, desenvolvedores de software e instituições financeiras tradicionais.
O marco temporal da transição no setor de tecnologia ocorreu a partir de novembro de 2022, com a consolidação de modelos de inteligência artificial generativa.
A referência é facilmente explicável: para eles, até então a viabilidade desses sistemas dependia da operação simultânea de milhares de GPUs, atuando em rede como uma unidade integrada de processamento.
GPUs as a service
Como a construção de data centers com essa capacidade computacional exige aportes financeiros da ordem de centenas de milhões de dólares, há uma restrição desses equipamentos a um grupo reduzido de corporações de alto capital, como já destacado.
Uma das respostas para democratizar o processo é o fornecimento de infraestrutura de GPUs como serviço, caso da parceria entre Claro empresas e a NVIDIA. O formato permite que as empresas contratem a capacidade de processamento de GPUs sob demanda, alocadas em infraestruturas de nuvem de terceiros.
Assad, mediador do debate, argumentou que o acesso às GPUs destravou o verdadeiro potencial da IA, que antes esbarrava em limitações de processamento computacional. Ele destacou o papel da Claro em democratizar essa infraestrutura por meio do modelo de fornecimento fracionado, permitindo que as empresas utilizem alto poder computacional sem realizar investimentos maciços na compra de hardware.
O executivo também enfatizou a importância da governança e da adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), argumentando que a segurança não deve paralisar a inovação, mas sim garantir que os dados corporativos sejam processados de forma protegida.
IA preditiva brasileira
Assad adiantou, ainda, uma parceria estratégica da Claro empresas com a Neospace, startup brasileira especializada em IA preditiva, para o treinamento conjunto de novos modelos, impulsionando a oferta de soluções corporativas de predição. A startup desenvolve modelos fundacionais de IA preditiva para antecipar o comportamento do cliente, e não sistemas conversacionais mais comuns
Debs, cofundador da empresa, reforçou a parceria com a Claro empresas, de quem usa o serviço de GPU, e lembrou que as empresas não querem comprar hardware, mas sim soluções de negócios para gerar ofertas hiper contextualizadas a partir desse poder computacional que as GPUs oferecem.
Ele foi enfático ao afirmar que a empresa não existiria sem a democratização do acesso à tecnologia, o que permitiu o treinamento de modelos gigantescos com mais de 1,5 trilhão de tokens e bilhões de parâmetros.
Um diferencial técnico da Neospace, destacada por Assad e reforçada por Debs, é a programação feita diretamente na GPU, eliminando camadas de software para obter máxima performance.
O fundador da Neospace, por sua vez, explicou ainda que a infraestrutura em nuvem permite que a empresa treine seus algoritmos conectando-se diretamente aos bancos de dados internos dos clientes de forma segura.
Rovani, do Banco do Brasil, destacou que escalar a IA corporativa hoje é uma necessidade de sobrevivência da instituição financeira, que tem 120 mil funcionários e 80 milhões de clientes.
Ele também aponta uma transformação no cenário competitivo, observando que o maior assistente financeiro das pessoas atualmente é o ChatGPT, que se tornou o grande concorrente do gerente de relacionamento do banco.
Para que o funcionário humano não perca relevância, o banco precisa oferecer a ele ferramentas de IA que consigam processar grandes volumes de dados internos e entreguem respostas hiper contextualizadas. O objetivo é que o gerente possa apresentar uma proposta de valor superior à da IA genérica, incluindo comparações diretas com concorrentes, condições embutidas e garantias que as plataformas públicas desconhecem.
Governança de dados
Para garantir o uso adequado dessa tecnologia, o BB já implementou um programa de capacitação em IA corporativa que conta com 35 mil colaboradores treinados.
Esse cuidado é importante especialmente porque existem riscos reputacionais e legais sérios, caso os funcionários utilizem assistentes de IA públicos para processar dados sigilosos dos correntistas. Por isso, Rovani defende o estabelecimento de uma arquitetura de dados com governança sólida, processada internamente.
Fuhrken, da NVIDIA, também trouxe a preocupação com o uso da IA em termos de segurança de dados. Ele alertou para os riscos na criação de agentes autônomos, ressaltando o perigo de conectar essas ferramentas a e-mails corporativos e CRMs, sem o devido controle.
O especialista explica que dados sensíveis exigem uma infraestrutura operada de forma segura e confiável, garantindo que as informações não saiam do país caso a política exija, e que toda a operação ocorra estritamente dentro das regras de segurança e governança da organização.
Sobre a infraestrutura baseada nas GPUs, ele destacou que a vantagem da arquitetura é a grande capacidade de paralelismo, o que permite realizar múltiplas etapas de processamento em uma mesma unidade de tempo.
Dependendo da urgência para lançar uma solução no mercado, uma empresa pode precisar de GPUs trabalhando de forma dedicada, 24 horas por dia, segundo ele. No entanto, a maioria das empresas pode consumir esse recurso sob demanda, como um serviço em nuvem.
O especialista lembra que, por meio da oferta de infraestrutura computacional de terceiros, não é mais necessário desembolsar quantias exorbitantes para comprar as máquinas físicas.
Segundo Fuhrken, esse modelo democratiza o acesso porque permite que qualquer empresa, independentemente do seu tamanho, escale os projetos desde a utilização de apenas uma GPU até dezenas de milhares, garantindo as ferramentas necessárias para competir no mercado.
Startups também são usuárias
Essa democratização também foi apontada por Devanil Rueda, gerente de Tecnologia e Inovação na Claro empresas, que não participou do painel acima, mas que esteve ativamente envolvido com startups durante o Web Summit 2026.
Ele reforçou o quão caro é o uso de GPUs por startups, mas com modelo da tecnologia como serviço, é possível obter o acesso sob demanda e de forma fracionada, permitindo que elas paguem apenas pelo tempo de uso.
Rueda participou de iniciativas de mentoria para startups durante o evento e destacou que a maior parte do contato envolveu empresas na fase de escala, o que significa que já testaram e validaram suas soluções no mercado, mas agora enfrentam o desafio de conseguir crescer.
“A principal dor em comum é a falta de definição da ‘persona’. As startups costumam usar o marketing digital para divulgar suas soluções para todo mundo, mas sem foco”, aponta o especialista. Um exemplo prático foi o de uma startup de avaliação para restaurantes que não tinha clareza se o seu cliente real era a pessoa que avaliava, o dono do restaurante ou uma grande empresa que poderia patrocinar a solução.
Rueda destaca ainda que muitas startups tentam vender inicialmente para pequenas e médias empresas (PMEs), o que é muito difícil porque esse tipo de corporação não tem dinheiro para investimentos e “briga no centavo”. Para ele, o mercado de PMEs só é recomendado quando a startup já atingiu maturidade e tem caixa para investir na aquisição desses clientes.
Para superar a barreira de vendas, a principal dica do especialista é se associar a grandes empresas ou entidades de credibilidade, como o Sebrae, ou associações setoriais.
No caso da Claro empresas, ele explicou que as startups têm a oportunidade de agregar sua solução dentro de um ecossistema consolidado. Foi o caso de uma empresa de sensores que não conseguia crescer sozinha. Ao ter sua solução colocada dentro do aplicativo Minha Claro, a startup passou a escalar e a ganhar um grande volume de clientes em função da base da operadora.
