Aplicações de IA impulsionam gastos com infraestrutura cloud nos três primeiros meses de 2025

Os gastos globais com serviços de infraestruturas na cloud atingiram os 90,9 mil milhões de dólares no primeiro trimestre de 2025, de acordo com estimativas da Canalys. O valor representa um crescimento de 21% face ao mesmo período do ano anterior, impulsionado pela crescente implementação de aplicações de Inteligência Artificial (IA) nas empresas.

A rápida ascensão da IA está a motivar um reforço dos investimentos em larga escala em infraestruturas de cloud, com os principais fornecedores a melhorarem continuamente a sua capacidade para tornar o uso da IA mais eficiente e menos dispendioso. Entre as principais prioridades empresariais destacam-se a aceleração da migração para a cloud e a adoção da IA generativa, fortemente dependente deste tipo de infraestrutura.

No ranking dos principais fornecedores de serviços de cloud, como a Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud, não se registaram alterações, mantendo-se a sua quota de mercado combinada nos 65% do total global. Em conjunto, os três hyperscalers registaram um crescimento anual de 24%.

O ritmo de crescimento, no entanto, foi desigual: tanto o Microsoft Azure como a Google Cloud cresceram acima dos 30%, enquanto a AWS registou uma subida de 17%, abaixo dos 19% observados no último trimestre de 2024. Esta desaceleração foi atribuída a restrições do lado da oferta, que limitaram a capacidade da AWS para responder à crescente procura por recursos associados à inteligência artificial.

Em resposta, os grandes cloud providers continuam a apostar fortemente no reforço da sua infraestrutura de IA, com vista ao crescimento sustentado. A Canalys destaca a necessidade de aumentar a eficiência da inferência, uma etapa crítica da aplicação prática da IA, um custo operacional recorrente que se tornou determinante na viabilidade da sua comercialização.

“À medida que a IA transita da investigação para a implementação em larga escala, as empresas estão cada vez mais focadas na relação custo-benefício da inferência, comparando modelos, plataformas de cloud e arquiteturas de hardware, como GPU, versus aceleradores personalizados”, explica Rachel Brindley, Senior Director na Canalys.

Para responder a estas exigências, os hyperscalers, como a AWS, Azure e Google Cloud, têm investido em chips proprietários e em novas famílias de instâncias, desenhadas para otimizar a execução de modelos de IA e reduzir o custo total de operação.