Fábio Stein, CTO da EVEO
A EVEO, empresa de private cloud e servidores dedicados, está ampliando sua infraestrutura dedicada à IA e computação de alto desempenho para atender ao crescimento da demanda por aplicações corporativas de IA. No primeiro semestre de 2026, o valor dos negócios da empresa envolvendo GPUs foi mais de 15 vezes superior ao registrado no mesmo período do ano anterior, enquanto o número de negócios fechados cresceu 233%.
Hoje, a EVEO já processa 1 trilhão de tokens por mês, evidenciando a escala das aplicações de IA executadas em sua infraestrutura. A expansão faz parte da estratégia da companhia de preparar sua arquitetura tecnológica para atender à nova geração de aplicações corporativas baseadas em machine learning e modelos avançados de IA, oferecendo alto desempenho, previsibilidade, escalabilidade e segurança para organizações.
"A inteligência artificial saiu do campo experimental e entrou nas operações reais das empresas. Isso muda completamente a demanda por infraestrutura, porque modelos de IA exigem capacidade computacional muito maior, especialmente para treinamento e execução de algoritmos avançados", afirma Fábio Stein, CTO da EVEO.
A expansão da EVEO acompanha o avanço global da computação de alto desempenho (High Performance Computing – HPC), impulsionada pela crescente demanda por inteligência artificial, análise massiva de dados e automação de processos.
Diferentemente de servidores tradicionais, as GPUs conseguem executar milhares de operações simultaneamente, permitindo acelerar o treinamento de modelos e a execução de inferências em larga escala, reduzindo o tempo de processamento de workloads complexos de IA.
Para Stein, o desafio das empresas não está apenas em iniciar projetos de IA, mas em conseguir operá-los de forma confiável e escalável.
"Muitas organizações conseguem iniciar pilotos de inteligência artificial, mas encontram dificuldades quando precisam escalar esses projetos. A infraestrutura precisa garantir desempenho, previsibilidade de custos, segurança e governança de dados", explica.
Esse movimento já se reflete na operação da companhia, que registra crescimento consistente na demanda por ambientes dedicados à inteligência artificial. A expectativa é que essa tendência se intensifique à medida que a IA passa a integrar processos cada vez mais estratégicos das empresas.
A capacidade de processamento da empresa alcança 1 trilhão de tokens por mês, número que traduz a escala real das aplicações de inteligência artificial que operam em produção na infraestrutura da empresa e sinaliza o nível de maturidade que o mercado corporativo começa a exigir.
Em projetos corporativos, fatores como previsibilidade de desempenho, controle de custos, segurança e governança tornam-se tão importantes quanto a capacidade computacional, especialmente quando a IA passa a fazer parte das operações do negócio.
Infraestrutura global com soberania de dados
Para empresas que precisam manter dados sob requisitos específicos de soberania, conformidade regulatória ou políticas internas, arquiteturas capazes de distribuir cargas de trabalho de inteligência artificial entre diferentes ambientes vêm ganhando espaço. Esse modelo permite que aplicações sejam executadas de acordo com critérios como desempenho, latência, exigências regulatórias e estratégia operacional, conciliando escalabilidade e governança de dados.
Segundo Daniel Stein, a tendência é que a inteligência artificial avance da fase de experimentação para a operação em processos críticos das empresas. Nesse cenário, modelos mais avançados, agentes autônomos e aplicações multimodais tendem a ampliar o uso da tecnologia em áreas como atendimento, análise de dados, automação industrial e operações financeiras.
"Entramos na fase em que o desafio das empresas deixa de ser testar a IA e passa a ser operá-la em escala. Isso exige infraestrutura preparada, governança de dados e ambientes capazes de sustentar aplicações críticas com segurança e previsibilidade", afirma o executivo.
