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title: "Investimento global em IA deve atingir 2,6 trilhões de dólares em 2026 segundo Gartner"
author: "Gabriela P. Torres"
date: "2026-05-22 07:00:00-03"
category: "Inteligência Artificial & Dados"
url: "http://desbugados.scale.press/portal/desbugados/post/2026/05/22/investimento-global-em-ia-deve-atingir-26-trilhoes-de-dolares-em-2026-segundo-gartner/md"
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## Resumo
- Gartner projeta US$ 2,59 trilhões em gastos globais com IA em 2026.
- Crescimento de 47% em relação ao ano anterior.
- 45% do total (cerca de US$ 1,4 trilhão) vai para infraestrutura.
- Investimentos em modelos de IA crescem 110%, chegando a US$ 32,6 bilhões.
- Previsão para 2027: quase US$ 3,5 trilhões em investimentos totais.
- Hyperscalers como Amazon, Microsoft e Google impulsionam a infraestrutura.

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O investimento global em inteligência artificial deve alcançar **US$ 2,59 trilhões** em 2026, segundo projeção da consultoria Gartner divulgada em maio deste ano. Isso representa uma alta de 47% em relação aos gastos de 2025 e indica que a infraestrutura de IA ficará com cerca de 45% do total, movimentando aproximadamente **US$ 1,4 trilhão**.

## Por que a infraestrutura domina os gastos

Os dados mostram que os aportes em infraestrutura de IA crescerão 46,7% na comparação com 2025, impulsionados principalmente por hyperscalers como Amazon, Microsoft e Google. Se a demanda por computação continuar nesse ritmo, a fatia destinada a data centers e hardware especializado deve se consolidar como o principal motor dos investimentos.

## O crescimento dos modelos de IA

Os gastos com modelos de inteligência artificial devem crescer 110% em 2026 ante 2025, mas o segmento ainda movimentará apenas **US$ 32,6 bilhões**. Isso revela que, embora o avanço seja expressivo, os modelos representam uma porção menor do bolo total quando comparados à construção de toda a base de infraestrutura necessária.

## Perspectivas para 2027 e além

Segundo a mesma projeção, os aportes na tecnologia poderão atingir quase **US$ 3,5 trilhões** em 2027. Empresas que planejam estratégias de IA precisam considerar que o maior volume de recursos continuará indo para a base física, e não apenas para o desenvolvimento de algoritmos.