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Demanda por IA deve crescer 24 vezes até 2030, projeta Goldman Sachs

Demanda por inteligência artificial deve crescer 24 vezes até 2030, aponta Goldman Sachs, impulsionada pela IA agêntica e pelo processamento de tokens

Inteligência Artificial: demanda subirá nos próximos anos, diz banco (Imagem gerada por IA/Exame)
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  • Estudo do Goldman Sachs aponta que o volume de tokens processados por modelos de IA deve subir 24 vezes até 2030.
  • A projeção é impulsionada pela adoção de IA agêntica, segundo o relatório.
  • O crescimento é previsto para ocorrer ao longo desta década, mantendo o tom de tendência.
  • A reportagem foi publicada em 25 de maio de 2026, às 05h11.
  • O conteúdo ressalta o interesse crescente em IA generativa e suas implicações para produtividade e investimento.

O Goldman Sachs projeta um crescimento expressivo na demanda por inteligência artificial até 2030. Em estudo divulgado nesta segunda-feira, 25 de maio de 2026, o banco estima que o volume de tokens processados por modelos de IA deve saltar 24 vezes ao longo desta década. O impulso vem principalmente da IA agente.

Segundo o relatório, a trajetória de uso se deve à ampliação de aplicações de IA generativa e ao aumento da adoção corporativa. Essas tendências devem elevar a quantidade de dados e operações realizadas por sistemas de IA em diferentes setores.

A análise aponta que a evolução da tecnologia e a melhoria de infraestrutura vão sustentar a expansão. Com isso, empresas devem investir mais em capacidades de processamento, dados e governança de IA para sustentar o ritmo de crescimento.

Projeção e fatores determinantes

O estudo destaca que a demanda por IA não se restringe a áreas tecnológicas. Indústrias como finanças, manufatura e serviços podem ampliar uso de IA para automação, tomada de decisão e atendimento ao cliente. O relatório não detalha cenários regionais específicos.

Essa leitura sinaliza, ainda, que o mercado pode exigir maior mão de obra qualificada e mudanças em políticas de segurança digital. As projeções reforçam a importância de investimentos em dados, plataformas e supervisão humana na aplicação de IA.

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