A expansão da inteligência artificial generativa vem pressionando os gastos corporativos e fazendo com que as empresas revisem suas estratégias de infraestrutura. A Lenovo divulgou o estudo “On-Premise vs Cloud: Generative AI Total Cost of Ownership (2026 Edition)”, no qual é analisado o custo total de propriedade (TCO) de aplicações de IA em 2026 e indica que a escolha entre nuvem e ambiente local já impacta diretamente a viabilidade financeira de projetos em escala.

O levantamento compara operações em nuvem com infraestrutura dedicada ao longo de cinco anos, considerando hardware, energia, manutenção e operação. A análise utiliza como base o custo por milhão de tokens, a métrica que mensura o volume de respostas geradas por sistemas de IA. Os dados indicam que aplicações executadas em servidores próprios podem atingir o ponto de equilíbrio em menos de quatro meses, com melhoria crescente à medida que o uso se torna contínuo.

Vantagem do on-premise em escala

Na prática, o custo médio para gerar 1 milhão de tokens em serviços de nuvem gira em torno de US$ 2, enquanto o mesmo volume em ambiente local pode cair para cerca de US$ 0,11. Em cenários de alta demanda, a diferença pode chegar a até 18 vezes. Em um dos testes apresentados, a execução de modelos de grande porte custou US$ 4,74 por milhão de tokens em servidores próprios, contra US$ 29,09 em nuvem — uma redução aproximada de 84%.

Valério Mateus, General Manager LATAM de Serviços e Soluções da Lenovo, destacou em nota que “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”.

A diferença de custos está associada ao padrão de uso da IA generativa, que opera de forma contínua em muitas organizações, exigindo processamento constante. Nesse contexto, a infraestrutura dedicada tende a diluir investimentos ao longo do tempo. Ainda assim, o estudo aponta que a nuvem mantém relevância em fases de treinamento e testes, onde a flexibilidade e a escalabilidade são decisivas.

As avaliações para se investir em infraestrutura própria para IA não é exclusividade da Lenovo. Outras fabricantes, como a Dell Technologies, tem apostado nas chamadas AI Factory, por entender que havia uma oportunidade de acelerar projetos de inteligência artificial e atacar não apenas o custo do processamento em nuvem, como a própria governança e soberania do dado. Uma vez que tudo é processado quase que localmente, a empresa não precisa se preocupar com dados estratégicos circulando, além de evitar problemas com latência. Claro que precisamos lembrar que a defesa do on-premise vem de empresas que vendem essas estruturas, mas ainda assim, é possível verificar em diversos casos os benefícios de se investir no hardware proprietário no lugar de processar 100% em nuvem. As métricas e o retorno mais ou menos positivo dependerá muito da complexidade do projeto.

Modelo híbrido é alternativa eficiente

Outro ponto analisado é a evolução do hardware especializado. Novas gerações de GPUs e servidores otimizados para IA ampliam o desempenho e a eficiência energética, melhorando a relação custo-benefício de ambientes locais. Esse avanço tecnológico contribui para tornar a operação interna mais competitiva frente às ofertas de nuvem.

O estudo mostra que modelos híbridos ganham espaço. A combinação entre nuvem para experimentação e infraestrutura própria para cargas contínuas tende a equilibrar custos, desempenho e flexibilidade, especialmente em empresas que já operam IA generativa em larga escala. Valério complementa dizendo que “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”.