Nvidia: O custo da computação em IA é maior do que o pagamento de trabalhadores humanos

A Meta anunciou em um memorando no início deste ano que planeja demitir 10% de seus funcionários, cerca de 8.000 colaboradores, além de cancelar os planos de contratação para 6.000 vagas abertas. Essa iniciativa faz parte de um esforço para “operar a empresa de forma mais eficiente e permitir que possamos compensar os outros investimentos que estamos fazendo”, conforme mencionado no memorando. A Microsoft também ofereceu a milhares de seus funcionários uma compra voluntária, a maior já realizada pela empresa.

Entretanto, outros líderes do setor de tecnologia indicam que, neste momento, a IA não está economizando dinheiro para as empresas; na verdade, está custando mais do que os humanos atualmente empregados.

“Para minha equipe, o custo de computação é muito além dos custos dos funcionários”, afirmou Bryan Catanzaro, vice-presidente de aprendizado profundo aplicado na Nvidia, como disse à Axios em abril.

Um estudo do MIT de 2024 corrobora as experiências desses executivos. Ao analisar os requisitos técnicos dos modelos de IA necessários para realizar trabalhos em nível humano, os pesquisadores descobriram que a automação de IA seria economicamente viável em apenas 23% das funções onde a visão é a parte principal do trabalho. Nos outros 77% dos casos, era mais barato que humanos continuassem sua função.

Em outras situações, a IA demonstrou ser falha, com um engenheiro afirmando que um agente de IA destruiu seu banco de dados e rede devido ao que ele chamou de “uso excessivo.”

Por que as empresas de tecnologia estão investindo em IA apesar das pressões financeiras?

Apesar de não haver evidências claras de que a IA está melhorando a produtividade e, segundo o Yale Budget Lab, dados abrangentes para apoiar a ideia de que a IA está substituindo trabalhos, as grandes empresas de tecnologia continuam a investir pesadamente em IA, anunciando $740 bilhões em despesas de capital até agora neste ano, de acordo com Morgan Stanley, um aumento de 69% em relação a 2025. O magnitude do gasto fez com que algumas empresas reconsiderassem totalmente seu orçamento.

“Estou de volta à estaca zero porque o orçamento que pensei que precisaria já foi estourado”, disse o CTO da Uber, Praveen Neppalli Naga, à The Information no início deste mês, referindo-se à mudança da gigante de transporte para ferramentas de codificação em IA, como o Claude Code da Anthropic. Naga afirmou que a empresa queimou todo o seu orçamento de ferramentas de codificação em IA de 2026 até abril, após incentivar a adoção por meio de rankings para funcionários que utilizavam as ferramentas.

A Microsoft também está cancelando a maioria de suas licenças diretas do Claude Code, The Verge noticiou no mês passado, mudando para o GitHub Copilot CLI. A tecnologia se tornou tão popular tão rapidamente que a empresa pressionou os funcionários a integrar a IA em seus fluxos de trabalho.

Esse aumento nos gastos coincide com mais demissões no setor de tecnologia. Dados da Layoffs.fyi mostram que houve mais de 118.000 demissões no setor tecnológico em 2026 até agora, em quase 100 empresas. A taxa dessas reduções de força de trabalho já ultrapassou a do ano passado, que registrou cerca de 120.000 demissões no total.

Os gastos contínuos em IA e as demissões, mesmo com a mão de obra humana sendo mais barata, expõem uma discrepância significativa na economia da IA, disse Keith Lee, professor de IA e finanças na Gordon School of Business do Swiss Institute of Artificial Intelligence.

“O que estamos vendo é um desalinhamento de curto prazo”, afirmou Lee à Fortune.

Quando haverá um equilíbrio entre os custos de IA e da mão de obra?

De acordo com Lee, o custo de usar IA continua a ser menos eficiente do que o trabalho humano devido ao aumento dos custos operacionais provenientes de hardware e energia. No ritmo atual, os gastos com IA podem alcançar $5,2 trilhões até 2030, sendo $1,6 trilhões provenientes de gastos em data centers e $3,3 trilhões com equipamentos de TI, segundo dados da McKinsey. Os gastos podem subir para $7,9 trilhões até 2030, em um ritmo acelerado. Enquanto isso, as taxas de software de IA aumentaram de 20% a 37% no último ano, segundo a empresa de gestão de gastos Tropic.

As empresas de IA podem também estar perdendo dinheiro devido ao seu modelo de assinatura fixa, notou Lee, já que as taxas fixas de assinatura não estão cobrindo os custos operacionais para usuários intensivos em IA.

“Como resultado, algumas empresas estão começando a reavaliar a IA não como um substituto claro e econômico para a mão de obra, mas como uma ferramenta complementar—pelo menos até que a estrutura de custos se estabilize”, disse ele.

Embora a IA possa custar mais do que a mão de obra humana atualmente, haverá sinais de advertência de um ponto de virada em direção à viabilidade econômica da IA. Por um lado, Lee indicou que o custo de usar IA se tornará significativamente menor, com a realização de inferência—a forma como a IA analisa dados—para um modelo de linguagem de grande escala com 1 trilhão de parâmetros caindo mais de 90% nos próximos quatro anos, de acordo com um relatório do mês passado da empresa de análise Gartner. A infraestrutura de IA provavelmente melhorará, e os designs de modelos e o fornecimento de hardware seguirão. As empresas de IA também devem mudar a forma como precificam suas ferramentas, passando de uma assinatura fixa para uma cobrança baseada no uso, previu Lee.

Mas o futuro da viabilidade econômica da IA também dependerá de comprovarem seu valor. Terá que se mostrar confiável, com menos alucinações e uma necessidade reduzida de supervisão humana, integrando-se efetivamente à infraestrutura de uma empresa, segundo Lee. Dados do Federal Reserve mostram que cerca de 18% das empresas tinham adotado ferramentas de IA até o final de 2025, um crescimento de 68% na taxa de adoção desde setembro de 2025.

“Não se trata apenas de a IA se tornar mais barata do que os humanos,” afirmou Lee. “É sobre se tornar tanto mais barata quanto mais previsível em escala.”

Uma versão desta história foi publicada no Fortune.com em 28 de abril de 2026.

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