Durante algum tempo, inteligência artificial parecia uma tecnologia destinada apenas a quem queria experimentar chatbots, gerar imagens ou criar vídeos. Quem não tinha interesse no assunto simplesmente ignorava a tendência e seguia usando o computador normalmente. Só que esse cenário está mudando.
Hoje, a pergunta deixou de ser “você quer usar IA?” e passou a ser “o quanto dela já está presente nos programas que você utiliza?”. E a resposta é: provavelmente mais do que você imagina.
A IA está deixando de ser um aplicativo
Durante décadas, recursos como aceleração por GPU, criptografia por hardware ou codificação de vídeo eram vistos como funções específicas. Com o tempo, passaram a fazer parte da base dos sistemas operacionais e dos softwares profissionais. A inteligência artificial parece seguir exatamente esse caminho.
O Windows já incorpora o Copilot e outras funções baseadas em IA. O Google adicionou modelos locais ao Chrome para executar determinadas tarefas diretamente no navegador. A Apple continua expandindo o Apple Intelligence, enquanto empresas como NVIDIA, Qualcomm, Intel e AMD lançam processadores cada vez mais preparados para executar modelos localmente. Mesmo quem nunca abrir um chatbot provavelmente acabará utilizando recursos que dependem de IA.
Quem trabalha com criação de conteúdo talvez seja quem mais percebe essa mudança. No DaVinci Resolve, por exemplo, transcrição automática, isolamento de voz, rastreamento de objetos e diversos efeitos utilizam processamento local acelerado por GPU. Em muitos casos, uma tarefa que antes levava horas agora pode ser concluída em poucos minutos.
Editores de imagem seguem a mesma direção. O Affinity já incorpora diversas funções baseadas em aprendizado de máquina. O Photoshop mistura processamento local com recursos em nuvem. Softwares de tratamento de áudio utilizam IA para remover ruídos, restaurar gravações e melhorar vozes. São recursos que deixam de ser um diferencial e passam a fazer parte do fluxo de trabalho.
Nuvem ou processamento local?
Essa talvez seja a principal discussão dos próximos anos. Executar IA na nuvem oferece acesso a modelos muito maiores, mas exige conexão constante, aumenta custos para as empresas e levanta questões relacionadas à privacidade.
Rodar modelos localmente reduz esses problemas. Seus arquivos não precisam sair do computador e muitas tarefas podem ser executadas instantaneamente, sem depender de servidores externos. É justamente por isso que fabricantes de hardware estão investindo tanto em NPUs, GPUs mais potentes e memórias cada vez maiores. Cada empresa, porém, tem interesses diferentes.
Microsoft e Google possuem enormes infraestruturas de nuvem e tendem a equilibrar processamento local com serviços online. Já a Apple, cujo principal negócio continua sendo vender hardware, possui um incentivo muito maior para que parte dessas tarefas aconteça diretamente no dispositivo.
Nem todo mundo precisa comprar um PC para IA
Existe uma diferença enorme entre precisar de um computador capaz de executar tarefas pequenas, como navegar na internet, e montar uma estação de trabalho voltada para rodar grandes modelos localmente.
Quem utiliza o computador apenas para navegar na internet, assistir a vídeos, responder e-mails ou acessar redes sociais dificilmente perceberá benefícios suficientes para justificar um investimento elevado em hardware especializado.
Por outro lado, profissionais que trabalham com edição de vídeo, áudio, fotografia, programação ou produção de conteúdo tendem a encontrar cada vez mais ferramentas que aproveitam esse tipo de aceleração. Nesses casos, uma GPU mais potente ou um processador com NPU pode representar um ganho real de produtividade.
Essa transformação ajuda a explicar outro fenômeno recente: o aumento na demanda por componentes. Memória RAM, GPUs e chips especializados passaram a disputar espaço entre computadores pessoais, servidores de IA e data centers.
Ao mesmo tempo em que empresas investem bilhões para construir novas fábricas, a complexidade dos chips aumenta, tornando a expansão da produção mais lenta. O resultado é um mercado em que o desempenho para IA deixa de ser apenas um diferencial e passa a influenciar diretamente a forma como novos computadores são projetados.
O futuro provavelmente será híbrido
Nem tudo será processado localmente, nem tudo ficará na nuvem. O cenário mais provável é um modelo híbrido.Tarefas rápidas, como transcrição, remoção de ruído, organização de arquivos, edição de imagens ou recursos do sistema operacional, tendem a rodar diretamente no computador.
Já modelos maiores, que exigem muito processamento ou acesso a grandes bases de conhecimento, continuarão utilizando servidores remotos.
Independentemente da implementação escolhida por cada fabricante, uma coisa parece certa: inteligência artificial está deixando de ser um software opcional para se tornar parte da própria plataforma.
Este conteúdo é um corte do Diocast. Assista na íntegra ao episódio em que analisamos como o RTX Spark se compara aos avanços da Qualcomm com a plataforma Snapdragon X Elite, à estratégia da AMD com a linha Ryzen AI e aos investimentos da Intel em aceleração de IA para computadores pessoais. Também discutimos se existe espaço para mais um competidor nesse segmento e quais diferenciais a NVIDIA pode trazer para um mercado cada vez mais disputado.
