A Lenovo divulgou o estudo “On-Premise vs Cloud: Generative AI Total Cost of Ownership (2026 Edition)”, que analisa os custos de operar aplicações de inteligência artificial generativa na nuvem em comparação com infraestrutura própria dentro das empresas.
De acordo com o levantamento, organizações que optam por infraestrutura dedicada podem alcançar o ponto de equilíbrio em menos de quatro meses. Em cenários de uso intensivo e contínuo, a economia pode chegar a até 18 vezes em relação ao uso exclusivo de serviços em nuvem.
Diferença de custos no uso da IA generativa
O estudo considera o custo total de posse ao longo de cinco anos, incluindo hardware, energia, operação e manutenção. A análise utiliza como base o custo por milhão de tokens gerados, métrica que representa o volume de respostas produzidas por sistemas de IA.
Os dados apontam uma diferença significativa entre os modelos. O custo médio para gerar 1 milhão de tokens na nuvem é de aproximadamente US$ 2,00, enquanto em infraestrutura própria esse valor pode cair para cerca de US$ 0,11.
Em outro cenário analisado, a execução de modelos de grande porte em servidores próprios pode custar cerca de US$ 4,74 por milhão de tokens, frente a US$ 29,09 em ambientes de nuvem, representando uma economia de aproximadamente 84%.
Escala e uso contínuo impulsionam economia
Segundo o relatório, a principal razão para essa diferença está no padrão de uso das aplicações de IA generativa, que operam de forma contínua, processando solicitações ao longo do dia.
“Com a popularização da inteligência artificial generativa, muitas empresas começaram seus projetos diretamente na nuvem pela facilidade de implementação. O que o estudo mostra é que, quando essas aplicações passam a operar de forma contínua e em grande escala, o modelo de custos muda significativamente”, afirma Valério Mateus, General Manager LATAM de Serviços e Soluções da Lenovo.
Papel da nuvem e evolução do hardware
Apesar das vantagens da infraestrutura própria em larga escala, o estudo destaca que a nuvem continua sendo relevante, especialmente para fases de testes, experimentação e treinamento de modelos.
Outro fator apontado é a evolução do hardware especializado para IA. Novas gerações de GPUs e servidores otimizados têm ampliado o desempenho e a eficiência energética, permitindo a execução de modelos mais complexos com melhor custo-benefício.
Estratégia híbrida ganha força
Com a expansão da IA generativa em diferentes setores, o estudo indica que a adoção de estratégias híbridas tende a se consolidar. Nesse modelo, empresas combinam a flexibilidade da nuvem com a eficiência da infraestrutura dedicada para operações contínuas.
“À medida que a inteligência artificial passa a fazer parte das operações diárias das empresas, entender o custo real de rodar essas aplicações se torna fundamental para decisões estratégicas de tecnologia. Este estudo ajuda a trazer mais clareza para esse debate e mostra que, dependendo do volume de uso, a infraestrutura própria pode ser uma alternativa muito mais eficiente e sustentável no longo prazo”, finaliza Valério.
