Todo mês, o cenário da IA parece estar sendo reiniciado.
Novos modelos são lançados, novos chips são anunciados, os custos mudam e os benchmarks mudam.

Mas sob esse ruído constante, algo mais profundo está acontecendo: a forma como a IA é construída, implantada e escalada está começando a divergir.

Uma das tendências mais claras que estão surgindo no momento é integração vertical, empresas que estão tentando controlar uma maior parte do conjunto de IA, desde o hardware até os produtos voltados para o usuário. E hoje, o Google é o exemplo mais visível de quão poderosa essa abordagem pode ser.

Por que a integração vertical é importante (hoje)

Criar e executar a IA em grande escala não se trata mais apenas da qualidade do modelo.

É cada vez mais sobre tudo em torno do modelo:

• disponibilidade e custo de computação
• eficiência de serviço
• pipelines de dados e caminhos de integração
• controle de latência
• e a economia por trás de tudo isso

Possuir uma parte maior da pilha pode reduzir o atrito em todas essas camadas. Ele pode reduzir custos, acelerar a iteração e reduzir o risco operacional, vantagens que aumentam com o tempo.

Hoje, o Google é o único grande player de IA que controla toda a cadeia de ponta a ponta:

• Hardware personalizado (TPUs) projetado especificamente para treinar e servir
• Infraestrutura em nuvem (GCP) fortemente acoplado a esse hardware
• Modelos (Gêmeos) otimizado diretamente em seus próprios chips
• Bilhões de usuários já acessível por meio do Workspace, Android, Pesquisa e Chrome

Esse nível de integração não é apenas elegância técnica, ele cria uma verdadeira alavancagem econômica e operacional.

Mas a corrida está longe de ser decidida

Atualmente, a integração vertical dá ao Google uma vantagem, mas a IA não é um mercado estável.

Grandes empresas, como OpenAI, Anthropic, Meta, NVIDIA, Microsoft, AWS e Apple, estão enfrentando o desafio de diferentes ângulos, cada uma aproveitando um conjunto único de pontos fortes:

• Inteligência artificial aberta se move extremamente rápido na camada do modelo e tem o ecossistema de desenvolvedores mais forte.
• Antrópico está promovendo a segurança e a confiabilidade de uma forma que outros estão seguindo agora.
• Meta está apostando no código aberto, mudando a dinâmica de custos em todo o setor.
• NVIDIA ainda controla a cadeia de suprimentos de GPU que alimenta quase todo mundo.
• Microsoft tem distribuição corporativa incomparável e profunda integração com a nuvem.
• maçã está criando silenciosamente uma IA no dispositivo que pode mudar completamente as expectativas do usuário.

Não há um vencedor claro e é muito cedo para convocar um.

A IA ainda está evoluindo mês a mês.

A integração vertical dá ao Google uma vantagem agora, mas essa vantagem não é garantida para durar.

Avanços de hardware, avanços de código aberto, modelos de linguagem menores (SLMs) e arquiteturas híbridas de ponta e nuvem podem reequilibrar o campo mais rápido do que muitos esperam.

O que isso significa para equipes que criam sistemas reais de IA?

Para equipes que vão além das demonstrações e entram na produção, essa mudança muda as questões que importam.

A conversa não deve começar com:
“Qual é o melhor modelo deste mês?”

Deve começar com perguntas como:

• Quão estável é a infraestrutura do provedor?
• O que acontece com meus custos à medida que eu escalo?
• Quão resiliente é minha cadeia de dependência?
• Estou exposto se uma parte da pilha mudar?
• Tenho mais de um caminho viável a seguir?

Em um mercado tão volátil, a flexibilidade costuma ser mais valiosa do que o desempenho bruto.

Apostar tudo em um único modelo, fornecedor ou arquitetura pode ser arriscado quando o chão ainda está se movendo por baixo de todos eles.

Para onde o setor de IA está se dirigindo

Se há um sinal ao qual vale a pena prestar atenção, é este:

A pilha de IA em si está se tornando um diferencial competitivo.

Se essa vantagem vem da integração vertical, dos ecossistemas de código aberto, do hardware especializado ou de arquiteturas totalmente novas, ainda está surgindo. O resultado não é predeterminado.

O que é O claro é que as equipes que entendem essas vantagens e desvantagens e projetam sistemas modulares, resilientes e adaptáveis estarão na posição mais forte à medida que o mercado continuar evoluindo.

O futuro da IA ainda não está definido. E essa incerteza é exatamente o que torna esse momento tão interessante.