Os gastos mundiais com serviços de infraestrutura em nuvem atingiram a marca de US$ 90,9 bilhões no primeiro trimestre de 2025, registrando um crescimento anual de 21%, de acordo com dados recentes da Canalys. Esse expressivo aumento reflete a crescente conscientização das empresas de que a implantação de aplicações de inteligência artificial exige uma migração acelerada para a nuvem.
O cenário competitivo manteve sua hierarquia no período, com AWS, Microsoft Azure e Google Cloud conservando suas posições como os três principais provedores do mercado. Juntos, esses hyperscalers responderam por 65% dos gastos globais em nuvem, registrando um crescimento coletivo de 24% em relação ao mesmo período do ano anterior.
A Microsoft Azure se destacou com um crescimento anual de 33%, beneficiando-se do forte desempenho de suas soluções de IA. O Google Cloud também apresentou resultados robustos, com alta de 31%, embora tenha enfrentado alguns desafios de capacidade que limitaram seu potencial de crescimento. Enquanto isso, a líder AWS cresceu 17%, ritmo mais modesto que os 19% do trimestre anterior, devido principalmente a restrições na cadeia de suprimentos.
Segundo a Canalys, no fim do primeiro trimestre de 2025, a AWS se mantinha à frente com 32% de participação, seguida pela Microsoft, com 23%. Google ficou com 10% do total.
Um dos principais desafios identificados no relatório diz respeito aos custos operacionais contínuos da IA, especialmente no que se refere ao processo de inferência. Rachel Brindley, Diretora Sênior da Canalys, explica que “enquanto o treinamento dos modelos representa um investimento único, a inferência se traduz em um custo recorrente que pode se tornar um obstáculo significativo para a comercialização em larga escala das soluções de IA”.
Diante desse cenário, os principais provedores de nuvem têm adotado estratégias agressivas para otimizar sua infraestrutura de IA. A AWS, por exemplo, introduziu cortes de preços em suas soluções baseadas nos chips Trainium, que oferecem uma vantagem de 30% a 40% em custo-benefício comparado às alternativas baseadas em GPUs da NVIDIA. A Microsoft, por sua vez, reportou uma redução de 50% no custo por token em suas operações de IA, enquanto o Google Cloud vem investindo pesadamente na expansão de sua capacidade computacional.
A AWS reforçou seu portfólio com a adição dos modelos Claude 3.7 Sonnet da Anthropic e Llama 4 da Meta ao seu serviço Bedrock, além de anunciar um investimento de US$ 4 bilhões para estabelecer uma nova região de nuvem no Chile até o final de 2026. A Microsoft expandiu a disponibilidade de seus modelos GPT-4.1 e viu o processamento de tokens em sua plataforma Azure AI Foundry quintuplicar em relação ao ano anterior. O Google Cloud, enquanto isso, lançou sua série de modelos Gemini 2.5 e comprometeu US$ 7 bilhões para expandir seu data center no Iowa.
O relatório destaca que o crescimento do mercado de nuvem continua sendo impulsionado por duas prioridades estratégicas das empresas: a aceleração da migração para a nuvem – seja através da transferência de cargas de trabalho adicionais ou da retomada de transições estagnadas – e a exploração do potencial da IA generativa. À medida que a IA avança da fase de pesquisa para a implantação em escala, a eficiência de custos na inferência se torna um fator crítico para o sucesso comercial dessas iniciativas.
Yi Zhang, Analista da Canalys, adverte que “muitos serviços de IA seguem modelos de precificação baseados em uso, o que torna a previsão de custos cada vez mais difícil conforme a escala de utilização aumenta”. Esse cenário tem levado muitas organizações a restringir o uso da IA apenas para cenários de alto valor, limitando assim seu potencial de transformação mais amplo.
