Escassez global de GPUs impulsiona nova oferta de IA da Claro

A explosão da inteligência artificial criou uma corrida global por GPUs. Estudos de consultorias como Gartner, IDC e TrendForce mostram que a demanda por aceleradores para IA continua superando a oferta, levando empresas a enfrentar longas filas de espera e elevados custos para viabilizar projetos de IA generativa. Em meio à escassez internacional desses equipamentos, a Claro anunciou durante o Web Summit Rio 2026 uma nova oferta de GPU as a Service (GPUaaS), permitindo que empresas brasileiras utilizem capacidade computacional de alto desempenho sem a necessidade de adquirir hardware próprio.

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O lançamento ocorre em um momento em que a demanda mundial por GPUs continua superando a oferta disponível. Consultorias especializadas em infraestrutura de IA relatam que, em alguns casos, os prazos para entrega de GPUs de data center podem variar de nove a doze meses, dependendo do modelo e da disponibilidade regional.

A disputa global por capacidade de processamento para IA ganhou novos contornos nesta semana, quando a Anthropic garantiu uma expansão de US$ 35 bilhões em infraestrutura computacional. O movimento reforça um cenário em que grandes desenvolvedores de IA reservam antecipadamente enormes volumes de capacidade, dificultando o acesso de empresas menores a GPUs e outros aceleradores necessários para projetos de inteligência artificial

Nesse cenário, startups e empresas de médio porte frequentemente encontram dificuldades para acessar recursos computacionais compatíveis com suas necessidades, seja pelo custo de aquisição dos equipamentos, seja pela indisponibilidade imediata da infraestrutura.

Brasil busca reduzir barreiras de entrada para IA

A proposta da Claro é oferecer acesso fracionado às GPUs, permitindo que empresas contratem apenas a capacidade necessária para cada projeto. O modelo é direcionado principalmente a organizações que estão iniciando iniciativas de inteligência artificial, desenvolvendo provas de conceito ou criando modelos próprios de linguagem, sem a necessidade de investir em clusters completos de processamento.

Segundo Rodrigo Assad, diretor de Inovação e Produtos B2B do beOn Claro, um dos principais obstáculos para adoção da IA está no modelo tradicional de comercialização das GPUs. Historicamente, explica o executivo, a infraestrutura costuma ser disponibilizada em blocos fechados de equipamentos, exigindo investimentos elevados mesmo quando a utilização efetiva permanece restrita às fases iniciais dos projetos.

A nova oferta permite iniciar o consumo com frações de GPU e ampliar gradualmente os recursos conforme o crescimento da demanda.

Custos elevados impulsionam modelo sob demanda

Além da dificuldade de obtenção dos equipamentos, o custo da infraestrutura continua sendo um desafio para empresas que desejam desenvolver aplicações de IA.

Embora os preços tenham recuado em relação aos picos observados durante a escassez de 2023 e 2024, o acesso às GPUs mais modernas ainda exige investimentos significativos. GPUs Nvidia H100, amplamente utilizadas em treinamento de modelos generativos, continuam entre os recursos mais demandados do mercado, enquanto a nova geração Blackwell permanece sob forte restrição de oferta.

Estudos do setor indicam que muitas empresas acabam adquirindo ou reservando capacidade muito acima da utilização efetiva por receio de não conseguir acesso futuro aos equipamentos. Um levantamento recente mostrou que grande parte da capacidade contratada permanece ociosa, evidenciando distorções geradas pela escassez global.

Nesse contexto, o modelo de GPU como serviço ganha espaço ao permitir pagamento baseado no consumo efetivo, reduzindo o investimento inicial e melhorando o aproveitamento da infraestrutura.

Estratégia reforça aposta da Claro em IA e nuvem

O lançamento amplia a estratégia da Claro Empresas para o mercado de computação em nuvem e inteligência artificial. Em 2025, a operadora anunciou investimentos de R$ 1 bilhão na expansão da plataforma Claro Cloud e vem ampliando seu portfólio de soluções voltadas à transformação digital corporativa.

Segundo a companhia, a nova oferta combina flexibilidade, escalabilidade e faturamento em reais, reduzindo a exposição cambial para empresas brasileiras que normalmente contratam infraestrutura de IA diretamente em provedores internacionais.

Além do GPUaaS, a operadora também vem disponibilizando modelos de inteligência artificial no formato Platform as a Service (PaaS), permitindo que clientes utilizem recursos avançados de IA sem a necessidade de construir e gerenciar toda a infraestrutura tecnológica.

Infraestrutura para pesquisa e inovação

A Claro destaca ainda que a iniciativa possui impacto além do mercado corporativo. Como primeira parceira NVIDIA Cloud Partner (NCP) da América Latina, a empresa opera infraestrutura especializada para IA e pretende ampliar o acesso a recursos computacionais utilizados em projetos de pesquisa e desenvolvimento.

A infraestrutura também apoia iniciativas conduzidas em parceria com a Universidade de São Paulo (USP) e a FAPESP, voltadas a pesquisas em inteligência artificial e redes 5G.

Com a crescente disputa global por capacidade computacional, especialistas apontam que modelos de compartilhamento e consumo sob demanda tendem a ganhar relevância nos próximos anos, especialmente em mercados emergentes como o Brasil, onde o custo de aquisição de GPUs de última geração ainda representa uma barreira significativa para empresas que desejam acelerar projetos de inteligência artificial.

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