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NVIDIA gasta mais com IA do que com funcionários, afirma executivo

Custo de compute de IA supera folha de salários na NVIDIA, indicando peso crescente da IA nos gastos operacionais da empresa

Créditos: Reprodução/DALL-E
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  • Bryan Catanzaro, vice-presidente de Applied Deep Learning da NVIDIA, afirmou que o compute da equipe de IA custa mais do que os salários dos engenheiros.
  • A declaração foi dada em entrevista à Axios, publicada em 26 de abril de 2026, e prevê alto consumo de GPUs para treinar e iterar modelos.
  • O Uber esgotou o orçamento anual de IA de 2026 em apenas quatro meses, impulsionado pelo Claude Code, ferramenta de codificação da Anthropic.
  • A adoção de Claude Code cresceu de 32% para 84% entre os 5.000 engenheiros do Uber, com custos estimados entre US$ 500 e US$ 2.000 por engenheiro por mês.
  • A Gartner projeta gastos globais em TI de US$ 6,31 trilhões em 2026, com o setor de Data Center Systems registrando o maior crescimento.

O custo com IA já supera o gasto com o quadro de funcionários na NVIDIA, segundo um executivo da empresa. Em entrevista à Axios publicada em 26 de abril de 2026, Bryan Catanzaro, VP de Applied Deep Learning, disse que a comunal de computação do seu time é maior do que o pagamento de engajados humanos.

O grupo liderado por Catanzaro foca em pesquisa de modelos de IA, pipelines de inferência e tecnologias como o DLSS para placas GeForce RTX. O uso intenso de GPUs, especialmente as unidades Hopper e Blackwell, sustenta as operações de treinamento e iteração de modelos.

Embora a declaração não detalhe se a comparação é total ou por engenheiro, o ponto técnico é claro: treinar e testar modelos exige clusters de GPUs 24 horas por dia, com consumo de energia, refrigeração e infraestrutura associados que crescem com o tamanho dos experimentos.

Compute supera salários, diz executivo

A fala ganhou relevância pelo peso da NVIDIA no cenário de IA. A empresa fabrica GPUs amplamente usadas na indústria, o que torna o custo de compute um fator crítico para orçamentos de P&D e desenvolvimento de produtos.

Uma análise da Fortune, após a entrevista, cita estudo do MIT em 2024 apontando que tarefas automatizáveis por IA geram custos totais de compute e de iteração superiores aos salários de humanos para o mesmo trabalho.

Uber esgota orçamento de IA em quatro meses

Outra evidência desse movimento aparece com o Uber. O CTO Praveen Neppalli Naga informou ao The Information que o orçamento anual de IA para 2026 foi esgotado em quatro meses, antes de maio.

O motivo foi a adoção acelerada do Claude Code, ferramenta de codificação assistida por IA da Anthropic implantada em dezembro de 2025 para 5 mil engenheiros. Adoção subiu de 32% para 84% do quadro em poucos meses, elevando o gasto com tokens entre US$ 500 e US$ 2.000 por engenheiro mensalmente.

O Uber encerrou 2025 com aproximadamente US$ 3,4 bilhões em P&D. O CTO afirmou que a empresa está revisando estratégias para conter o gasto sem perder a produtividade relatada pela equipe.

Contexto mundial de gastos com TI

A Gartner projeta gastos globais com TI em US$ 6,31 trilhões para 2026, alta de 13,5% sobre 2025. A categoria Data Center Systems é a que mais cresce, com previsão de US$ 788 bilhões em 2026.

Os dados indicam que software de IA generativa deve crescer mais que o dobro em relação a 2025, enquanto memória avançada aponta para pressões de preços em componentes.

Posicionamento da liderança da NVIDIA

O CEO Jensen Huang manteve discurso favorável à preservação de empregos durante a Milken Institute Global Conference, em maio. Ele argumentou que a IA cria empregos e que automação não elimina funções inteiras, ao menos segundo o recorte da fala.

Essa visão contrasta com sinais de redução de vagas no setor tecnológico, conforme pesquisas do Fórum Econômico Mundial e estudos de universidades, que indicam mudanças e redução de postos em algumas áreas.

Ao discutir custos, diretores financeiros passam a considerar o modelo de cobrança por token como despesa operacional recorrente, o que reforça a necessidade de planejar uso e orçamento com maior previsibilidade.

Fontes: Axios, Gartner, Fortune e The Information.

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