Há mais de um século, Henry Ford transformou a indústria com a sua linha de montagem móvel. Embora não tenha inventado o automóvel, Ford foi pioneiro num método revolucionário de produção em massa que tornou os veículos acessíveis a milhões. Após várias tentativas e erros, em 1913, Ford implementou com sucesso a linha de montagem móvel na sua fábrica de Highland Park, permitindo que o trabalho fosse levado até aos operários, em vez de serem estes a deslocar-se em torno do veículo.
Esta inovação revolucionou a indústria ao possibilitar a produção em massa de automóveis a velocidades e eficiências sem precedentes. Antes da linha de montagem de Ford, a produção de automóveis envolvia artesãos especializados a montar 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 os custos de produção.
Em 1913, a Ford Motor Company fez história ao ser a primeira a utilizar a linha de montagem móvel na produção automóvel. Foi uma mudança radical: o tempo necessário para produzir um único veículo caiu de mais de 12 horas para cerca de 90 minutos. Esta redução dramática abriu caminho à acessibilidade, permitindo que os Model T fossem vendidos a preços ao alcance da classe trabalhadora.
Hoje, está a emergir um novo tipo de fábrica — uma que produz inteligência em vez de bens físicos. "O mundo está numa corrida para construir fábricas de IA de última geração e à grande escala", explicou Jensen Huang, cofundador e CEO da NVIDIA, na recente NVIDIA GTC 2025. "Lançar uma fábrica de IA é uma proeza extraordinária de engenharia, exigindo dezenas de milhares de trabalhadores de fornecedores, arquitetos, empreiteiros e engenheiros para construir, transportar e montar quase 5 mil milhões de componentes e mais de 320 mil quilómetros de fibra."
Estas fábricas de IA utilizam modelos fundacionais, dados seguros de clientes e ferramentas de IA como matérias-primas para alimentar a produção. Através de serviços de inferência, prototipagem e afinação, moldam modelos poderosos e personalizados prontos para implementação. À medida que estes modelos são aplicados no mundo real, aprendem continuamente com novos dados, que são armazenados, refinados e reintroduzidos no sistema através de um ciclo dinâmico de dados. Este ciclo de optimização garante que a IA se mantém adaptável, eficiente e em constante melhoria — impulsionando a inteligência empresarial a uma escala sem precedentes.
Nesta visão, as GPUs são os motores, os dados são a matéria-prima e o resultado não é um produto físico, mas sim poder preditivo numa escala nunca antes vista. A capacidade de computação torna-se um ativo estratégico e a rapidez na iteração de modelos de IA passa a ser um fator diferenciador competitivo. Esta evolução introduz um novo cálculo para o investimento em data centers, onde o custo por token de inferência — ou seja, a eficiência com que um sistema consegue produzir resultados de IA utilizáveis — emerge como um KPI crítico, substituindo métricas tradicionais como PUE ou densidade de racks como principais indicadores de desempenho.
A inteligência artificial não é muito diferente das inovações revolucionárias de Henry Ford. Trata-se de uma nova tecnologia que irá gerar ganhos de eficiência generalizados, ao mesmo tempo que reduz ou elimina categorias inteiras de emprego. Mudanças desta magnitude são difíceis de imaginar e, por isso, difíceis de adotar de forma fluida e lucrativa. Por isso, devemos "preparar o futuro" das nossas vidas tanto quanto possível, mantendo o foco nas oportunidades de investimento únicas que a IA está a criar.