Produtos e serviços de IA podem chegar a US$ 990 bilhões até 2027, diz relatório

Espera-se que o mercado de hardware e software relacionados à IA cresça entre 40% e 55% ao ano, atingindo entre US$ 780 bilhões e US$ 990 bilhões até 2027, de acordo com uma nova pesquisa divulgada nesta quarta-feira (25/9) pela Bain & Company. A 5ª edição do relatório anual Global Technology Report fornece insights sobre a nova onda de crescimento no setor de tecnologia, resultado do avanço da IA. Segundo o estudo, há três áreas de oportunidades – modelos e Data Centers maiores, iniciativas de IA corporativas e soberanas e eficiência e recursos de software –, que podem permitir que o mercado de hardware e software de IA se aproxime de uma indústria de trilhões de dólares nos próximos três anos.

“A IA generativa é o principal motor da atual onda de mudanças, mas é complicada pelas mudanças pós-globalização e pela necessidade de adaptar os processos de negócios para agregar valor. As empresas estão indo além da fase de experimentação e estão começando a dimensionar a IA generativa em toda a empresa. Ao fazê-lo, os CIOs precisarão manter soluções de IA de nível de produção que permitirão que as empresas se adaptem a um cenário que está mudando rapidamente. Essencialmente, eles precisam adotar uma abordagem de ‘IA em todos os lugares'”, disse David Crawford, presidente da prática de Tecnologia Global da Bain.

As cargas de trabalho de IA podem crescer de 25% a 35% ao ano até 2027, estima a Bain. À medida que a IA aumenta, a necessidade de poder de computação expandirá radicalmente a escala de grandes Data Centers nos próximos 5 a 10 anos. A IA estimulará o crescimento dos Data Centers, dos atuais 50 a 200 megawatts para mais de um gigawatt, relata a Bain. Isso significa que, se grandes Data Centers custam entre US$ 1 bilhão e US$ 4 bilhões hoje, eles podem custar entre US$ 10 bilhões e US$ 25 bilhões daqui a cinco anos. Espera-se que essas mudanças tenham enormes implicações nos ecossistemas que suportam Data Centers, incluindo engenharia de infraestrutura, produção de energia e refrigeração, bem como sobrecarregar as cadeias de suprimentos.

Além da necessidade de mais Data Centers, o aumento da demanda por unidades de processamento gráfico (GPUs) impulsionado pela IA pode aumentar a demanda total por certos componentes upstream em 30% ou mais até 2026, prevê a Bain. Assim como a pandemia criou um aumento na demanda por PCs, a crescente demanda por poder de computação de IA sobrecarregará as cadeias de suprimentos de chips de Data Center, computadores pessoais e smartphones. Essas tendências, quando combinadas com tensões geopolíticas, podem desencadear a próxima escassez de semicondutores, alerta Bain. Se a demanda do Data Center por GPUs da geração atual dobrasse até 2026, não apenas os fornecedores de componentes-chave precisariam aumentar sua produção, mas os fabricantes de componentes de embalagem de chips precisariam quase triplicar sua capacidade de produção para acompanhar a demanda.

O surgimento da IA soberana apresenta desafios e oportunidades

Outra área que, segundo Bain, adicionará uma camada adicional de complexidade para as empresas de tecnologia é o surgimento de blocos de IA “soberanos”. O movimento pós-globalização na tecnologia está se espalhando da escassez de chips da era pandêmica para as preocupações atuais com dados, segurança e privacidade de IA. Governos em todo o mundo – incluindo Canadá, França, Índia, Japão e Emirados Árabes Unidos – estão gastando bilhões de dólares para subsidiar a IA soberana. Eles estão investindo em infraestrutura de computação doméstica e modelos de IA desenvolvidos dentro de suas fronteiras e treinados em dados locais. À medida que o impulso soberano da IA ganha força, aqueles que emergirem como líderes serão baseados em vários fatores determinantes.

“Estabelecer ecossistemas de IA soberanos bem-sucedidos será demorado e incrivelmente caro”, disse Anne Hoecker, chefe da prática de Tecnologia Global da Bain. “Embora menos complexos em alguns aspectos do que a construção de fábricas de semicondutores, esses projetos exigem mais do que garantir subsídios locais. Os hiperescaladores e outras grandes empresas de tecnologia podem continuar a investir em operações localizadas de IA que garantirão vantagens competitivas significativas”, afirmou.

Da mesma forma, à medida que as empresas enfrentam desafios crescentes no gerenciamento de fornecedores, proteção de dados e controle do custo total de propriedade, pequenos modelos de linguagem com algoritmos que usam RAG (geração aumentada de recuperação) e incorporações vetoriais (representações numéricas de dados) podem ver a demanda aumentar, pois lidam com muitas das tarefas de computação, rede e armazenamento perto de onde os dados são armazenados.

Desenvolvimento de software mais eficiente necessário para gerar valor

A chegada da IA generativa aumentou a pressão sobre as empresas de desenvolvimento de software para demonstrar maior eficiência. A IA generativa parece economizar cerca de 10% a 15% do tempo total de engenharia de software, de acordo com a pesquisa da Bain com mais de 200 empresas de todos os setores. No entanto, a maioria das empresas não está aproveitando ao máximo essas economias, descobriu a Bain.

“Quando implementada corretamente, a IA generativa pode resultar em ganhos de eficiência de 30% ou mais”, disse Roy Singh, chefe global da prática de Advanced Analytics da Bain. “Usar IA generativa para obter melhorias significativas no desenvolvimento de software é possível, mas requer esforços que vão além da introdução de assistentes de codificação. Quando se trata de implementação de IA, as equipes de engenharia devem impulsionar a eficiência de ponta a ponta, incorporando outras técnicas avançadas, como análise estática, e cobrindo todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software, incluindo gerenciamento de produtos, refatoração, revisões de código, testes e gerenciamento de compilação/lançamento”, explicou.

As pressões acima ocorrem quando as empresas de software veem desaceleração no crescimento da receita. O crescimento médio anual da receita de um grupo de cerca de 90 empresas de Software como Serviço (SaaS) de capital aberto caiu 16 pontos percentuais nos últimos dois anos, mostra a análise da Bain. À medida que o crescimento desacelerou, as empresas de SaaS reduziram significativamente os gastos com vendas e marketing, enquanto os gastos com P&D se mostraram mais robustos. Os orçamentos de vendas e marketing das empresas de software encolheram de 41% da receita em 2022 para 33% da receita em 2024, enquanto os gastos com P&D encolheram apenas 3 pontos percentuais, caindo de 21% para 18% da receita durante o mesmo período.

As empresas de software precisarão garantir que estão produzindo o que os clientes precisam, aproveitar ao máximo seus gastos com P&D e controlar as despesas operacionais. Os fornecedores de software, por outro lado, devem ser mais disciplinados ao decidir o que construir e vender e ser mais claros sobre sua estratégia de produto.

Fusões e aquisições em tecnologia se tornam mais imprevisíveis

A pesquisa da Bain mostra que obstáculos regulatórios persistentes levaram as empresas de tecnologia a mudar sua atividade de fusões e aquisições de negócios destinados a capturar escala e em direção a negócios destinados a adquirir acesso a novos recursos, produtos ou mercados – aos quais a Bain se refere como “negócios de escopo”. De 2015 a 2018, a porcentagem de negócios de escopo da indústria de tecnologia aumentou de 50% para 80%, mantendo-se estável desde então.

Nos últimos seis anos, os negócios de escopo representaram quase 80% de todas as fusões e aquisições do setor de tecnologia. Essa é uma participação maior do que na maioria das outras indústrias. A pesquisa da Bain mostra que a tecnologia ainda é fortemente examinada e não há sinal de que a popularidade dos negócios de escopo de tecnologia dará lugar a um retorno aos negócios de grande escala tão cedo. Na verdade, as fusões e aquisições no setor se tornaram mais imprevisíveis, conclui Bain.

“O setor de tecnologia não é estranho a interrupções e, como resultado, estamos acostumados a ver grandes mudanças na tabela de classificação do setor a cada 10 anos. Recentemente, no entanto, as empresas de tecnologia mais valiosas mostraram notável resiliência, mantendo posições no topo por muitos anos e expandindo sua participação no valor de mercado. Seu sucesso depende de sua capacidade de identificar tendências disruptivas e dimensioná-las e comercializá-las com sucesso, criando dinâmicas de ‘o vencedor leva a maioria’. Para esta década, quem dominar a disrupção da IA ganhará muito”, concluiu Crawford.