A Gartner divulgou, em março de 2026, uma previsão ousada: o custo de inferência para modelos de linguagem com 1 trilhão de parâmetros deve recuar mais de 90% até 2030, frente aos valores praticados em 2025. A previsão aponta uma era em que os grandes modelos de linguagem serão até 100 vezes mais eficientes em custo no final desta década, abrindo caminho para a democratização da IA em ambientes corporativos.
Os motivos, segundo o estudo, incluem avanços na fabricação de semicondutores, melhorias nas arquiteturas de IA e a adoção de chips especializados, além da expansão da computação de borda. O relatório ainda destaca dois cenários de infraestrutura: um baseado apenas em chips de última geração e outro que combina tecnologias de ponta com semicondutores legados, refletindo a diversidade dos data centers corporativos.
Contudo, a nova eficiência não implica automaticamente em economia líquida para as empresas. o custo por token cai drasticamente, mas o volume de tokens processados pode crescer entre 5 e 30 vezes para aplicações com agentes de IA autônomos, que realizam muitas iterações, análises contextuais e processamento paralelo para entregar resultados mais sofisticados.
Para governos e CIOs, a mensagem é clara: gerenciar o custo de inferência exige orquestração entre diferentes modelos. A recomendação é direcionar tarefas rotineiras a modelos menores e mais econômicos, reservando tarefas que exijam raciocínio complexo para os grandes modelos, com plataformas modulares que permitam alternar entre modelos conforme a necessidade.
Além disso, a Gartner enfatiza a importância de revisar políticas de governança de IA. Com a IA generativa se tornando mais acessível, a proliferação de aplicações baseadas em LLMs tende a aumentar, exigindo controles mais rigorosos sobre uso, segurança e conformidade. O planejamento orçamentário de longo prazo precisa incorporar não apenas a queda dos preços unitários, mas o crescimento esperado no consumo total de tokens.
A janela estratégica de preparação fica entre 2026 e 2030. Empresas que já começarem a estruturar plataformas de IA, mesmo que em escala piloto, estarão bem posicionadas para escalar rapidamente quando os custos atingirem os patamares projetados pela Gartner. A transformação, portanto, não é apenas tecnológica; envolve mudanças culturais, de governança e de organização de TI.
