O futuro da computação de IA já está claro. O método anterior de modelos estáticos pré-treinados offline, sem considerar os custos de energia, irá gradualmente evoluir para arquiteturas de sistemas em tempo real e de aprendizagem contínua. Essa mudança não é apenas uma questão técnica — envolve uma reformulação de todo o paradigma de computação. Os futuros sistemas de IA deverão operar na borda e em escala global, com eficiência energética passando de um fator "pode ser ignorado" para um indicador central de design. Em outras palavras, quem conseguir reduzir o consumo de energia mantendo o desempenho, terá a vantagem competitiva da próxima geração. Isso terá um impacto profundo na arquitetura de hardware, na otimização de algoritmos e até mesmo em todo o ecossistema.