De acordo com @GrandViewInc, o mercado global de IA está projetado para atingir US$ 1,8 trilhão até 2030, acima dos US$ 300 bilhões em 2024. Isso reflete não apenas o aumento do investimento, mas o papel crescente da IA em quase todos os setores 🧵

O relatório destaca que o crescimento da IA é uma oportunidade global. A América do Norte responde pela maior participação hoje, mas a Ásia-Pacífico mostra a trajetória de crescimento mais rápida. Regiões da Europa, América Latina e Oriente Médio também estão acelerando a adoção da IA.

Por trás desse crescimento estão diversas aplicações. O relatório aponta a automação, IA generativa, sistemas autônomos e tomada de decisão orientada por IA como os principais contribuintes para a expansão do mercado. Cada um deles apresenta novos desafios técnicos e operacionais.

À medida que os sistemas de IA assumem tarefas mais complexas, especialmente aquelas que exigem ação autônoma ou tomada de decisão em tempo real, as questões de confiabilidade e adaptabilidade tornam-se centrais. Construir modelos maiores é apenas parte da solução.

Uma parcela crescente do mercado de IA depende de uma infraestrutura que suporte o aprendizado, a coordenação e o raciocínio em diferentes tarefas e ambientes. Isso é especialmente relevante para agentes de IA e sistemas autônomos que operam em serviços financeiros, saúde e infraestrutura.

A fragmentação continua sendo um risco à medida que mais organizações implantam modelos específicos de domínio e soluções de IA isoladas. O relatório ressalta a necessidade de sistemas combináveis e auto-aperfeiçoados que possam se adaptar às mudanças nas condições sem exigir intervenção humana constante.

É aqui que novas abordagens para a infraestrutura de IA estão surgindo. Redes descentralizadas, mercados de modelos e sistemas de inferência colaborativa refletem uma compreensão em evolução de que a IA deve ser capaz de aprender, não apenas processar. Projetos como o Allora fazem parte dessa mudança.

O crescimento projetado da IA reflete o conjunto crescente de problemas que se espera que a IA resolva. À medida que essa expectativa cresce, também aumenta a necessidade de sistemas adaptáveis e confiáveis que possam raciocinar e melhorar sem controle centralizado.