Há mais de um século, Henry Ford transformou a manufatura com sua linha de montagem móvel. Embora não tenha inventado o automóvel, Ford foi pioneiro em um método revolucionário de produção em massa que tornou os veículos acessíveis a milhões de pessoas. Após muita tentativa e erro, em 1913, Ford implementou com sucesso a linha de montagem móvel em sua fábrica de Highland Park, permitindo que o trabalho fosse levado até os operários, em vez de os operários se moverem ao redor do veículo.
Essa inovação revolucionou a manufatura ao possibilitar a produção em massa de automóveis em velocidades e eficiências inéditas. Antes da linha de montagem de Ford, a fabricação de automóveis envolvia artesãos qualificados montando produtos de forma intensiva em mão de obra. O método de Ford simplificou o processo, permitindo que os trabalhadores realizassem tarefas específicas repetidamente, o que reduziu significativamente o tempo e o custo de produção.
Em 1913, a Ford Motor Company fez história ao ser a primeira a empregar a linha de montagem móvel para a produção de automóveis. Foi um divisor de águas: o tempo para produzir um único veículo caiu de mais de 12 horas para cerca de 90 minutos. Essa redução dramática abriu caminho para a acessibilidade, permitindo que o Modelo T fosse vendido a preços acessíveis à classe trabalhadora.
Hoje, um novo tipo de fábrica está surgindo — uma que produz inteligência em vez de bens físicos. "O mundo está correndo para construir fábricas de IA de última geração e em larga escala", explicou Jensen Huang, cofundador e CEO da NVIDIA, na recente NVIDIA GTC 2025. "Colocar uma fábrica de IA em funcionamento é uma façanha extraordinária de engenharia, exigindo dezenas de milhares de trabalhadores de fornecedores, arquitetos, empreiteiros e engenheiros para construir, transportar e montar quase 5 bilhões de componentes e mais de 320 mil quilômetros de fibra óptica."
Essas fábricas de IA utilizam modelos fundacionais, dados seguros de clientes e ferramentas de IA como matérias-primas para impulsionar a produção. Por meio de inferência, prototipagem e ajuste fino, elas moldam modelos poderosos e personalizados prontos para implantação. À medida que esses modelos são aplicados no mundo real, aprendem continuamente com novos dados, que são armazenados, refinados e reinseridos no sistema usando um ciclo de dados (data flywheel). Esse ciclo de otimização garante que a IA permaneça adaptável, eficiente e em constante evolução — impulsionando a inteligência empresarial em uma escala sem precedentes.
Nessa visão, as GPUs são os motores, os dados são a matéria-prima e o produto final não é físico, mas sim poder preditivo em escala inédita. A capacidade computacional torna-se um ativo estratégico, e a habilidade de iterar rapidamente sobre modelos de IA passa a ser um diferencial competitivo. Essa evolução introduz um novo cálculo para investimentos em data centers, onde o custo por token de inferência — ou seja, a eficiência com que um sistema pode produzir resultados utilizáveis de IA — emerge como um KPI crítico, substituindo métricas tradicionais como PUE ou densidade de rack como principais indicadores de desempenho.
A inteligência artificial não é diferente das inovações revolucionárias de Henry Ford. Trata-se de uma nova tecnologia que trará ganhos de eficiência em larga escala, ao mesmo tempo em que reduzirá ou eliminará categorias inteiras de empregos. Mudanças dessa magnitude são difíceis de imaginar e, portanto, difíceis de serem assimiladas de forma fluida e lucrativa. Por isso, precisamos "preparar nosso futuro" ao máximo possível, enquanto mantemos o foco nas oportunidades de investimento únicas que a IA está criando.