O ano de 2025 confirmou uma transformação que vinha se desenhando há alguns anos: os setores de jogos e de produção de vídeo no Brasil deixaram de ser apenas consumidores de tecnologia e passaram a ser protagonistas na adoção de inteligência artificial generativa. A análise dos números do mercado mostra um ecossistema em expansão, com receitas bilionárias, uma base de usuários enorme e uma demanda crescente por ferramentas que acelerem a criação de conteúdo audiovisual de alta qualidade.
A seguir, apresentamos um panorama do setor e mostramos por que a produção de vídeo com IA se tornou uma das apostas mais estratégicas para estúdios, agências e criadores independentes no Brasil.
O crescimento do setor de jogos no Brasil
O mercado brasileiro de jogos eletrônicos continua sua trajetória de liderança na América Latina. As projeções para o ano fiscal indicam que o faturamento do setor deve ultrapassar R$ 15 bilhões, puxado principalmente pelos jogos mobile, que respondem por cerca de 60% da receita total. A popularização dos smartphones, os modelos free-to-play e as microtransações criaram um ambiente favorável tanto para grandes publishers quanto para estúdios independentes.
Outro dado relevante é o número de jogadores: mais de 85 milhões de brasileiros estão envolvidos com games, seja em consoles, PC ou dispositivos móveis. O crescimento também é impulsionado pelos eSports, cuja receita deve avançar 18% ao ano até 2027, com patrocínios e merchandising digital ganhando espaço. Esse cenário pressiona a indústria a produzir conteúdo audiovisual em escala: transmissões ao vivo, trailers, clipes de highlights e materiais de marketing exigem uma capacidade de geração que os pipelines tradicionais não conseguem entregar no mesmo ritmo.
A produção de vídeo entra na era da IA generativa
A produção de vídeo no Brasil está passando por uma reestruturação profunda. Em vez de equipes grandes e equipamentos caros, cada vez mais agências e produtoras adotam fluxos de trabalho baseados em IA generativa. Estima-se que 45% dos vídeos de marketing e comunicação interna sejam produzidos, pelo menos em parte, com auxílio de IA, gerando uma economia média de 40% nos custos de produção para empresas de médio porte.
O principal benefício é a velocidade de iteração. Com ferramentas de texto para vídeo e geração a partir de imagens, um criador consegue testar várias versões de um storyboard em poucas horas. Isso muda o perfil profissional exigido: em vez de dominar apenas a edição manual, o produtor precisa saber escrever bons prompts, avaliar resultados e orquestrar diferentes modelos para obter o melhor resultado.
Além da velocidade, a IA traz um nível de controle criativo que antes era restrito a grandes estúdios. A consistência de personagens, a manutenção de keyframes e a reprodução de estilos visuais específicos são agora recursos acessíveis a qualquer usuário com uma conta em uma plataforma de geração. Esse movimento democratiza a produção de qualidade cinematográfica e abre espaço para narrativas locais e autorais.
Infraestrutura digital: o gargalo e a oportunidade
Apesar do avanço, o Brasil ainda enfrenta desafios de infraestrutura para a produção de conteúdo com IA. Modelos generativos exigem alto poder computacional, especialmente GPUs de última geração. Para a maioria dos estúdios e criadores, investir em hardware próprio não é viável. Por isso, as plataformas baseadas em nuvem se tornaram a principal porta de entrada para a AIGC.
Esse modelo de negócio permite que o usuário acesse processamento de ponta sob demanda, pagando apenas pelos recursos utilizados. Além de reduzir o custo inicial, isso evita o problema da obsolescência tecnológica: quando um novo modelo aparece, basta a plataforma atualizar sua infraestrutura para que todos os usuários tenham acesso imediato.
A qualidade da conexão e o uso de nuvens regionais também influenciam diretamente a experiência. Embora a latência ainda seja uma preocupação em algumas regiões, a arquitetura de plataformas modernas, com filas de processamento e gerenciamento eficiente de tarefas, garante estabilidade mesmo em picos de demanda. Para quem trabalha com geração de imagens por IA, esse tipo de estrutura faz a diferença entre um fluxo de trabalho produtivo e um processo cheio de interrupções.
Convergência tecnológica: modelos de geração de alta fidelidade
A evolução dos modelos de geração de vídeo é um dos fatores mais importantes da análise de mercado. Modelos como os da série Kling, Runway, Sora e Seedance elevaram o padrão de realismo e de controle narrativo. A diferença entre eles está na linguagem visual, na capacidade de seguir instruções complexas e na forma como lidam com movimento e física.
Uma das tendências mais fortes é o uso de múltiplos modelos em um mesmo projeto. Um criador pode usar um modelo para gerar o cenário, outro para o personagem e um terceiro para os efeitos especiais. Isso exige um cuidado especial com a consistência visual. Nesse sentido, plataformas que oferecem referências de imagem e fusão de múltiplas imagens ajudam a manter a identidade do projeto do começo ao fim.
Os chamados modelos de imagem, como o GPT Image 2, também têm papel importante nesse ecossistema. Eles permitem gerar assets, referências de estilo e materiais complementares que podem ser usados como base para vídeos ou como parte do design de produção. A combinação entre geração de imagem e vídeo é, na prática, um novo pipeline criativo.
No contexto brasileiro, a adoção dessas tecnologias é impulsionada pela necessidade de produzir conteúdo personalizado para redes sociais e campanhas digitais. O público responde bem a formatos curtos e visualmente marcantes, o que favorece quem consegue combinar velocidade de produção e qualidade estética.
Consistência visual em produções com múltiplos modelos
Um dos maiores desafios da produção com IA é manter a consistência quando diferentes modelos são usados em um mesmo projeto. Se um personagem aparece em uma cena gerada por um modelo e depois em outra gerada por um modelo diferente, o resultado pode parecer desconexo. Para resolver isso, as plataformas desenvolveram técnicas de referência visual que usam keyframes mestres como guia.
Essa funcionalidade é essencial para publicidade e branding, em que a identidade visual da marca precisa ser impecável. Também é um diferencial competitivo para produtoras independentes que desejam criar séries e curtas com aparência profissional. Com as ferramentas certas, é possível harmonizar cores, texturas e iluminação entre cenas, mesmo alternando entre modelos de geração.
A otimização de custos também passa por essa estratégia. Em vez de usar um único modelo premium para todas as cenas, o produtor pode reservá-lo para momentos de maior impacto e usar opções mais econômicas para preenchimentos e planos de fundo. O resultado é um equilíbrio entre qualidade e eficiência de recursos.
Monetização e novos modelos de negócio para criadores
A produção de vídeo com IA também está criando novas fontes de renda. Além de atender clientes como agências e marcas, os criadores podem monetizar seu trabalho de outras formas: vendendo modelos personalizados, oferecendo consultorias de prompt, criando pacotes de assets e distribuindo conteúdo em plataformas de stock.
O conceito de criador-microempreendedor ganhou força. Com uma biblioteca de modelos acessível e ferramentas que facilitam o treinamento de estilos próprios, é possível transformar uma assinatura profissional em um negócio escalável. A chave está em encontrar um nicho — seja um estilo artístico específico, um tipo de narrativa ou uma técnica de pós-produção — e usar a IA para produzir em volume sem perder identidade.
A geração de vídeo com IA também simplifica o ciclo de vida do conteúdo. Desde a ideia inicial até a publicação, o criador pode usar uma única plataforma para gerar storyboards, criar vídeos, produzir variações e exportar materiais otimizados para cada rede social. Isso economiza tempo e permite que o foco fique no que realmente importa: a narrativa e o engajamento com o público.
Como se preparar para o futuro do audiovisual brasileiro
Para empresas e criadores que desejam se posicionar nesse mercado, o caminho é a experimentação contínua. As tecnologias de IA evoluem em ciclos cada vez mais curtos. O que era novidade no início do ano pode se tornar padrão alguns meses depois. Por isso, mais importante do que dominar um modelo específico é entender os princípios de produção com IA: construção de prompts, curadoria de resultados, consistência visual e integração com fluxos de trabalho tradicionais.
A recomendação é começar com projetos pequenos, testar diferentes modelos e identificar quais se adaptam melhor ao seu estilo. Plataformas como a Domer reúnem as principais soluções do mercado em um só lugar, facilitando essa exploração. Modelos como o Seedance 2.0 mostram que a geração de vídeo de alta qualidade está cada vez mais acessível, e a tendência é que essa barreira continue caindo.
O Brasil tem um potencial enorme para se tornar um hub criativo global. A combinação de uma base de usuários engajada, uma indústria de games forte e a adoção rápida de novas tecnologias coloca o país em uma posição privilegiada. Quem aprender a usar a IA como aliada — e não como substituta — estará preparado para liderar a próxima onda de produção audiovisual.
