O cenario: mais recursos, menos eficiencia
Um relatorio da Cast AI publicado em abril de 2026, baseado na analise de dezenas de milhares de clusters Kubernetes em AWS, Azure e GCP, revela um paradoxo preocupante: quanto mais as empresas investem em infraestrutura de IA, pior fica a eficiencia dos seus clusters.
Os numeros sao contundentes:
- Utilizacao media de CPU: 8% (era 10% um ano atras)
- Utilizacao media de memoria: 20% (era 23%)
- Utilizacao media de GPU: 5% em workloads de IA/ML
- Over-provisioning de CPU: 69% (saltou de 40% no ano anterior)
Em termos praticos, a cada R$ 100 gastos com compute em Kubernetes, apenas R$ 8 estao efetivamente trabalhando. Para GPUs — que custam ordens de grandeza mais do que CPUs — o desperdicio e ainda mais grave.
Por que isso acontece
A raiz do problema nao e tecnica — e comportamental. Times de engenharia superdimensionam recursos por seguranca: requests de CPU e memoria sao definidos com folga generosa para evitar crashes e degradacao de performance. Essas configuracoes viram templates, sao replicadas entre servicos e raramente sao revisitadas.
O Kubernetes perpetua o ciclo: autoscalers provisionam infraestrutura com base nos requests inflados, nao no uso real. O resultado e um sistema onde a ineficiencia se multiplica ao inves de se corrigir.
Com GPUs, o problema se amplifica. A AWS aumentou precos de instancias H200 Capacity Block em 15% em janeiro de 2026 — uma alta rara em precos de compute. Rodar GPUs a 5% de utilizacao contra esse custo levanta questoes serias sobre o retorno do investimento em infraestrutura de IA.
O contra-intuitivo: menos recursos, mais estabilidade
Um dado do relatorio desafia a intuicao. Em um cluster analisado, havia ate 50 eventos de OOM-kill (out-of-memory) por intervalo de medicao, mesmo com over-provisioning pesado. Apos o rightsizing automatizado reduzir a alocacao de CPU pela metade, os eventos de OOM cairam para perto de zero.
A explicacao: alocacao excessiva pode introduzir instabilidade ao inves de preveni-la. Quando todos os pods pedem mais do que precisam, o scheduler do Kubernetes distribui mal os workloads, gerando contencao em nos que pareciam ter folga.
O que equipes de infra podem fazer
- Implementar rightsizing continuo: ferramentas como o Vertical Pod Autoscaler (VPA) e metricas do Prometheus ajudam a ajustar requests com base no uso real
- Auditar templates de deployment: requests de CPU/memoria definidos ha meses provavelmente estao desatualizados. Reserve tempo recorrente para revisar
- Avaliar Spot Instances para workloads tolerantes a interrupcao: menos de 2% das GPUs rodam em Spot, apesar da economia potencial de 60-90%
- Considerar Arm (AWS Graviton): nos Arm cresceram 3,5x mais rapido que x86 entre 2024 e 2025, com melhor relacao custo-desempenho para workloads containerizados stateless
- Monitorar utilizacao real com dashboards dedicados: ferramentas como Zabbix e Grafana com metricas do kube-state-metrics e node-exporter tornam o desperdicio visivel
O que observar daqui
A tendencia e clara: Kubernetes se consolidou como camada operacional padrao — inclusive para IA — mas a eficiencia nao melhora automaticamente com escala. Organizacoes que tratam configuracao de recursos como atividade recorrente (e nao como decisao pontual no deploy) estao obtendo resultados significativamente melhores. Com precos de GPU subindo e demanda por IA acelerando, otimizar o que ja esta rodando pode ser mais urgente do que provisionar mais capacidade.