O ano de 2026 marca a consolidação da Inteligência Artificial (IA) como ativo de valor estratégico para as empresas. Enquanto em anos anteriores a discussão de IA transitava por experimentação, definição de novos conceitos, potencial para modelos e técnicas, este ano a discussão migra para um novo centro gravitacional. Uma vez que o valor da IA passa a ser reconhecido, o desafio é escalar essa capacidade produtiva de maneira sustentável.
Essa virada de chave ficou evidente ao participar da edição 2026 do World Artificial Intelligence Conference (WAIC), em Xangai, pela Zup Innovation. Um dos maiores eventos de IA do mundo, o WAIC reuniu mais de 400 mil visitantes e delegados de 102 países na cidade chinesa para discutir avanços em várias áreas, incluindo robótica, infraestrutura e eficiência. Além disso, governança foi um tema chave, o que pode ser ilustrado pelo lançamento da WAICO (World AI Cooperation Organization), um organismo intergovernamental para cooperação global de IA no tema. Lançado na abertura do WAIC com a presença do presidente chinês Xi Jinping e outras autoridades, a WAICO nasce com 29 países signatários, incluindo o Brasil, e busca estabelecer diretrizes globais para uso seguro e transparente da tecnologia.
Enquanto a governança se consolida como pilar essencial para assegurar o uso responsável da IA, diferentes espaços do WAIC também discutiram aspectos relacionados à infraestrutura necessária para uso eficiente da IA em cenários reais, com centenas e milhares de usuários. A mudança da fase de experimentação para a fase de levar a tecnologia para ambientes produtivos tem gerado muita reflexão e preocupação nas empresas, fomentando cada vez mais discussões sobre o retorno de investimento (ROI) e como melhorar o custo-benefício associado ao esforço de adoção.
Nesse sentido, grandes modelos de linguagem (em Inglês, LLMs – Large Language Models) continuam peça chave nos avanços da IA generativa. Grandes empresas como Anthropic, OpenAI e Google seguem como nomes relevantes da corrida para lançar opções cada vez mais eficientes. Porém, cada vez mais, novos nomes se destacam nesse movimento, incluindo empresas chinesas como Alibaba, MiniMax e Moonshot AI, com opções como Qwen 3.8-Max, M3 e Kimi K3, respectivamente. O grande diferencial no caso dos modelos chineses é sua característica aberta, permitindo que sejam customizados e adaptados pelas empresas e profissionais às próprias infraestruturas. Também chamada de abordagem open-weight, essa estratégia visa uma redução de custos, além de democratizar o acesso e estabelecer padrões de uso mais abrangentes.
Para além dos modelos, outros aspectos vêm ganhando destaque, como equipamentos especializados para processamento de dados e modelos, escala computacional e eficiência energética, entre outros. Por exemplo, empresas como Huawei e Alibaba investem cada vez mais em opções de hardware com melhor desempenho para processar soluções de IA. Apesar do contexto da China ter características próprias que a diferem do que observamos em países ocidentais, essa movimentação sinaliza uma expansão dos fatores que devem ser considerados ao escolher fornecedores, laboratórios e parceiros na adoção de IA.
Em 2026, a vantagem competitiva da IA está migrando de olhar de maneira isolada o melhor modelo, passando a envolver uma visão crítica e sistêmica para a eficiência do ecossistema. Ou seja, levar uma solução usando IA para um ambiente produtivo com um grande volume de uso vai envolver discussões não apenas das melhores opções de LLM, mas também da infraestrutura, plataformas e aplicações consumidas. Ter clareza sobre onde uma organização tem dependências, onde tem controle e como operar nessa posição com consistência se tornam essenciais.
Para as lideranças de tecnologia no Brasil, a lição que fica de 2026 é que decisões isoladas sobre “qual LLM contratar” se tornarão cada vez mais arriscadas, visto que é mais complexo decidir sem ter visibilidade de todo o sistema. O ROI e sucesso na adoção de IA requer cada vez mais um controle estratégico. Em outras palavras, isso exige desenhar ecossistemas produtivos que suportam a volatilidade de custos e a demanda de escala – sem criar dependências críticas. Sendo assim, vemos que a inovação em IA caminha, acima de tudo, para a excelência arquitetural e eficiência de execução.
