GPU sob demanda: o futuro do processamento de IA

A inteligência artificial cresceu em tamanho e complexidade numa velocidade que a infraestrutura antiga não acompanhou. Modelos gigantes de linguagem, visão computacional rodando em tempo real e NLP não cabem em CPU sozinha. Essas cargas são paralelas por natureza e exigem o uso de GPU em escala.

Na prática, isso significa que servidores convencionais viram gargalo. O custo de manter hardware próprio dispara, a latência sobe e projetos de IA generativa simplesmente não entregam a experiência prometida.

E os dados confirmam essa virada. O mercado global de GPU as a Service movimentou cerca de US$ 5,7 bilhões em 2025 e deve passar de US$ 21 bilhões em 2030, crescendo mais de 30% ao ano.

Outro estudo projeta um salto ainda maior: de US$ 4,34 bilhões em 2024 para quase US$ 98 bilhões até 2037, com taxa média anual acima de 27%.

Em outras palavras, a base para rodar IA de verdade já mudou. Quem ainda depende de infraestrutura tradicional vai sentir cada vez mais os limites. GPU sob demanda virou a saída natural para quem precisa escalar rápido, com performance real e custo que acompanha o uso.

Por que comprar GPU ou depender de hyperscalers não funciona mais

Muitas empresas ainda pensam em resolver o desafio da IA comprando hardware próprio. Só que a compra de GPU virou um investimento pesado: placas de ponta custam centenas de milhares de dólares e pedem energia e refrigeração específicas.

Em pouco tempo o equipamento já fica ultrapassado. A manutenção constante e o gasto operacional transformam o custo de hardware GPU em um peso difícil de sustentar.

O outro caminho são os hyperscalers, como AWS, Microsoft Azure e Google Cloud. Eles oferecem instâncias com GPU, mas com quotas de GPU limitadas e disponibilidade incerta de modelos como A100 e H100.

Além disso, os tempos de espera são críticos. Segundo a CIO, mais de um terço dos usuários corporativos relatam esperar de duas a quatro semanas para acessar GPU neste tipo de hospedagem, enquanto 20% esperam três meses ou mais. 

Os custos também não são simples. Além do uso da placa, entram tráfego de saída, armazenamento e até instâncias paradas. Para empresas no Brasil, soma-se a latência internacional, já que esses recursos ficam fora do país.

No sim, nem o hardware comprado, nem o hyperscaler GPU entregam a flexibilidade e previsibilidade que projetos de IA exigem.

O que é GPU Cloud sob demanda em servidores

Quando falamos em GPU sob demanda em servidores, não estamos falando de instâncias fracionadas em nuvem pública. Aqui o modelo é diferente: trata-se do aluguel de servidores completos com GPU dedicada, hospedados em data centers Tier III.

Como o hardware é exclusivo, não há disputa de recursos nem filas de espera. É possível contar com servidor GPU dedicado de ponta, pronto para rodar desde cargas de IA generativa até simulações científicas em grande escala.

Outro ponto está na flexibilidade. Esse formato permite personalização de GPU de acordo com o projeto, seja em quantidade de placas, memória ou configuração de rede. É o oposto dos hyperscalers, que oferecem opções fixas e restritas.

No Brasil, a EVEO já entrega o modelo de GPU sob demanda em servidores dedicados desde 2024, sendo a maior operação de GPU cloud, com disponibilidade imediata, suporte em português e ambientes desenhados para workloads críticos de IA generativa, aprendizado de máquina e HPC.

Comparativo: por que o on demand vence

Quando colocamos lado a lado os três caminhos: compra de hardware, hyperscalers e GPU sob demanda em servidores dedicados, a diferença fica clara.

Esse comparativo mostra porque o modelo de gpu sob demanda combina o melhor dos dois mundos: performance dedicada e custos alinhados ao uso, sem os riscos de obsolescência ou de filas de espera.

A base da próxima onda de IA 

A demanda por GPU mudou a lógica dos data centers.

Não basta mais falar em CPU e armazenamento: agora é preciso lidar com alta densidade de processamento, refrigeração de precisão, energia redundante e conectividade de baixa latência. Essa adaptação já está em curso e se tornou indispensável para sustentar projetos de IA generativa, HPC e renderização em larga escala.

O movimento global é claro. Clusters de GPU se tornam o coração da infraestrutura crítica, exigindo novas arquiteturas de rede, automação de provisionamento e modelos de contratação mais flexíveis. O padrão deixou de ser “planejar capacidade fixa” e passou a ser infraestrutura de TI sob demanda, ativada conforme a carga cresce.

Não se trata de esperar pelo futuro da GPU. Ele já está aqui, sustentado por provedores que entenderam cedo a transformação. E a EVEO é hoje a referência nesse cenário, porque fez da GPU dedicada sob demanda parte do presente da TI brasileira.