A corrida global aos data centers de IA: está a formar-se uma grande bolha? O segredo bem guardado das verdadeiras taxas de utilização dos gigantes da IA

Alugar em vez de construir: porque é que a Anthropic, vencedora secreta em IA, não tem os seus próprios centros de dados

Em 2026, o campo de batalha decisivo da inteligência artificial terá mudado drasticamente. Já não se trata apenas de qual o modelo de linguagem que gera os textos mais inteligentes, cria as imagens mais criativas ou escreve o código mais isento de erros. A verdadeira corrida, muito mais implacável, acontece agora no mundo físico: sob a forma de gigantescos centros de dados, escassez de energia e triliões de dólares em investimentos em infraestruturas. Gigantes da tecnologia como a Microsoft, a Google e a Meta, bem como empresas chinesas emergentes, estão a investir somas inimagináveis ​​na construção das chamadas "gigafábricas de IA". O volume global de investimentos ultrapassa agora a produção económica de nações inteiras. Mas, nos bastidores desta batalha sem precedentes pelos recursos, estão a surgir graves problemas estruturais. Enquanto startups como a Anthropic são forçadas a depender de modelos flexíveis de aluguer, um estrangulamento dramático está a tornar-se evidente em todo o mundo, resultante não principalmente dos tão badalados chips de IA, mas da questão prosaica do fornecimento de energia, dos custos exorbitantes de refrigeração e da falta de ligações de rede. Nesta luta titânica entre os EUA e a China, a Europa corre o risco de ficar definitivamente para trás devido às regulamentações rigorosas e à escassez de capital. A questão mais premente, porém, é: será que é aqui que está a ser construída a indispensável base física da futura economia global – ou será que a maior e mais cara bolha de investimento da nossa década está a insuflar-se diante dos nossos olhos?

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Quando o poder computacional se torna mais importante do que o próprio modelo

Quem acompanha as notícias sobre inteligência artificial no verão de 2026, depressa percebe que a verdadeira concorrência já mudou há muito tempo. O poder de mercado já não é determinado apenas pelo modelo de linguagem que oferece as respostas mais inteligentes, mas sim pela simples disponibilidade física de poder computacional, eletricidade e capacidade de refrigeração. Os anúncios da OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Meta e de um número crescente de fornecedores chineses como a Alibaba, DeepSeek, Moonshot e Z.ai assemelham-se agora menos a lançamentos de produtos e mais a relatórios de construção da indústria pesada. Os números de gigawatts, os prazos de entrega dos transformadores e os pedidos de ligação à rede elétrica tornaram-se as verdadeiras métricas da corrida da IA, enquanto os próprios modelos, por mais poderosos que sejam, aparecem cada vez mais como software intercambiável numa infraestrutura física escassa e cara. Esta mudança é economicamente significativa porque está a remodelar o equilíbrio de poder em todo o sector tecnológico e a imobilizar capital a uma escala impensável há poucos anos.

Porque é que a capacidade já não pode ser medida em unidades?

Um problema metodológico central assola qualquer análise séria deste campo. Qualquer pessoa que tente determinar o número de "data centers de IA" por fornecedor ou modelo rapidamente se depara com um limiar que nem mesmo os observadores de mercado especializados, como a Epoch AI ou o AI Data Center Index, conseguem resolver. A razão reside na própria natureza da infra-estrutura. Um único campus de data centers serve frequentemente múltiplos propósitos em simultâneo, suportando cargas de treino para um modelo e cargas de inferência para outro, sendo operado por um hiperescalador, mas parcialmente alugado a um concorrente, e alterando a sua alocação à medida que novos contratos são assinados. A Anthropic, por exemplo, praticamente não tem campus de formação próprios, mas aluga capacidade à Amazon através dos seus chips proprietários Trainium, da Google através de compromissos TPU à escala de gigawatts, da Microsoft, de fornecedores especializados em neocloud como a CoreWeave, Fluidstack e Nscale, e até do seu concorrente direto xAI, cujo cluster Colossus em Memphis aloca capacidade a múltiplos clientes em simultâneo. Um número fiável de quantos centros de dados a Anthropic opera simplesmente não existe, porque o seu modelo de negócio é baseado no aluguer, e não na propriedade. Esta falta de clareza está generalizada em praticamente todo o setor e torna evidente que as declarações fiáveis ​​devem basear-se em números de megawatts e gigawatts, locais específicos e acordos documentados contratualmente, e não em números supostamente precisos.

A dimensão trilionária da aposta nas infraestruturas

A escala do investimento direcionado para este setor dificilmente pode ser compreendida utilizando as categorias tradicionais de finanças empresariais. Os observadores do mercado prevêem um volume de investimento acumulado pelos principais fornecedores de hiperescala em 2026 que varia entre 630 mil milhões de dólares e 830 mil milhões de dólares. Embora os valores exatos variem consoante a metodologia, todas as estimativas partilham uma mensagem subjacente comum: isto representa um aumento de aproximadamente 60% em comparação com o ano anterior. O Goldman Sachs estima o gasto acumulado para o período entre 2026 e 2031 em cerca de 7,6 triliões de dólares, enquanto a McKinsey tinha anteriormente projetado uma necessidade de investimento de aproximadamente 5,2 triliões de dólares até 2030 apenas para data centers com inteligência artificial. Estas somas excedem a produção económica dos países industrializados de média dimensão e levantam a questão fundamental de saber se os retornos esperados dos serviços de IA poderão justificar este desembolso de capital. A Amazon planeia investir cerca de 220 mil milhões de dólares em despesas de capital este ano, a Alphabet entre 180 e 200 mil milhões de dólares, a Microsoft entre 175 e 190 mil milhões de dólares e a Meta entre 125 e 145 mil milhões de dólares. Juntamente com a Oracle, cujos investimentos totalizam aproximadamente 50 a 56 mil milhões de dólares, isto delineia um cenário em que cinco empresas estão efetivamente a financiar a base física global da revolução da IA, enquanto fornecedores mais pequenos como a OpenAI e a Anthropic continuam dependentes da sua própria infraestrutura ou de locadores especializados.

As gigafábricas americanas como declaração geopolítica

A realidade física desta onda de investimento é mais evidente nos Estados Unidos, onde o projecto Stargate, da OpenAI, Oracle e SoftBank, está a criar uma rede de data centers. O seu anúncio inicial de dez gigawatts e 500 mil milhões de dólares revelou-se consideravelmente mais complexo na prática. O centro de dados de Abilene, no Texas, já está em funcionamento, enquanto outros em Michigan, Wisconsin, Ohio e Novo México estão em construção ou em fase de planeamento. Os analistas estimam que a capacidade atualmente planeada nos EUA se situe na faixa de alguns gigawatts, significativamente abaixo do anúncio original. Paralelamente, a Microsoft lançou o seu próprio cluster, concebido como um único supercomputador e baseado na arquitetura GB200, no seu campus de Fairwater, no Wisconsin, em junho de 2026, reforçando a independência da empresa em relação a parcerias com clientes individuais, como a da OpenAI. A xAI, por sua vez, construiu uma capacidade de cerca de um gigawatt com o seu complexo Colossus em Memphis e Southaven, erguendo vários edifícios. A empresa não utiliza as instalações exclusivamente para os seus próprios treinos do Grok, mas também aluga poder computacional a concorrentes como a Anthropic e a Google — um facto que revela a estreita interdependência económica mesmo entre laboratórios aparentemente rivais. A Meta aumentou a capacidade planeada para o seu projeto Hyperion na Louisiana para cinco gigawatts e um volume de investimento superior a 50 mil milhões de dólares em julho de 2026, embora as primeiras fases de expansão não devam entrar em vigor antes de 2028. Este atraso é típico de todo o setor, onde os anúncios ocorrem frequentemente anos antes do início das operações, e os investidores dependem, na prática, da promessa de capacidade futura.

O caminho paralelo da China através dos chips domésticos

Enquanto o desenvolvimento americano depende fortemente do hardware da Nvidia, a China está a seguir um caminho deliberadamente diferente, inicialmente forçado pelas restrições à exportação dos EUA, mas que desde então evoluiu para uma estratégia de política industrial independente. De acordo com os relatórios da Bloomberg, a Z.ai, anteriormente conhecida como Zhipu, inaugurou parcialmente um campus de um centro de dados de um gigawatt em julho de 2026, operando exclusivamente com chips chineses, embora a sua localização exata permaneça em segredo. A empresa afirma que o modelo GLM-5.3-Flash aí treinado será executado em mais de 100.000 chips produzidos internamente para inferência, um número que ainda não foi verificado de forma independente. A DeepSeek anunciou planos em julho de 2026 para construir o seu próprio centro de dados de um gigawatt em Ulanqab, Mongólia Interior, com operação parcial prevista para o final de 2027 ou início de 2028, evidenciando o seu atraso em relação aos projetos americanos. A Moonshot AI, empresa responsável pelos modelos Kimi, optou por uma abordagem mais pragmática, assinando um contrato de arrendamento com a Alibaba Cloud no verão de 2026 para aproximadamente 20.000 processadores gráficos da Nvidia. Isto demonstra que mesmo os fornecedores chineses, apesar das tensões políticas, continuam a ter acesso a hardware ocidental se encontrarem uma solução legal ou logística. Reportagens de investigação que alegam que a Moonshot obteve acesso à mais recente geração Blackwell de chips da Nvidia através de países terceiros no Sudeste Asiático, particularmente a Tailândia, permanecem como alegações não confirmadas, sem o suporte de provas credíveis da cadeia de fornecimento ou declarações oficiais das empresas envolvidas. A própria Alibaba opera atualmente 105 zonas de disponibilidade em 32 regiões do mundo e investiu 53 mil milhões de dólares na expansão da sua infraestrutura de cloud. O supercomputador Ulanqab é um dos cinco chamados super data centers e é utilizado tanto para o seu próprio modelo Qwen como para clientes externos como a Moonshot. Um exemplo mais concreto desta escala é o supernó Lingjun Zhenwu M890 em Ulanqab, lançado comercialmente em agosto de 2026. A sua arquitetura HPN 8.0 subjacente aumenta a escalabilidade da interligação de 16 para 64 GPUs por nó, com uma largura de banda de 800 gigabytes por segundo, permitindo teoricamente clusters com até 130.000 GPUs heterogéneas e o potencial de expansão para uma rede mesh com milhões de mapas. Isto qualifica a instalação para treinar e inferir modelos com até dez triliões de parâmetros. A concorrente chinesa Z.ai, por outro lado, depende exclusivamente de aceleradores produzidos internamente pela Huawei, Cambricon e Moore Threads no seu campus de gigawatts, que está parcialmente operacional desde julho de 2026. Isto porque a empresa está na lista de controlo de exportação dos EUA desde o início de 2025 e, portanto, está completamente impedida de aceder ao hardware da Nvidia. Cada cluster individual na instalação, segundo os relatos, é composto por mais de 10.000 chips. A DeepSeek, no entanto, continua indecisa e politicamente controversa em relação à composição de chips para o seu planeado centro de dados em Ulanqab. Isto acontece após a alegação de um representante do governo dos EUA, em fevereiro de 2026, de que a empresa teria utilizado ilicitamente chips Nvidia Blackwell numa instalação na Mongólia Interior — uma alegação que a DeepSeek nega e que não pode ser verificada de forma independente. Como estimativa aproximada de custos para um data center de gigawatt com tecnologia de aceleração de última geração, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, citou um valor de aproximadamente 50 mil milhões de dólares, uma estimativa geral que, no entanto, não se baseia num valor de investimento específico confirmado pela própria DeepSeek. Um indicador indireto interessante da relativa relação custo-benefício da infraestrutura chinesa é fornecido pelos preços das APIs dos respetivos modelos: enquanto o GLM 4.7 Flash da Z.ai, a cerca de 0,06 dólares por milhão de tokens de entrada, e o DeepSeek V4 Flash, a cerca de 0,09 dólares, estão entre as ofertas mais baratas do mercado, o código Kimi K2.7 da Moonshot, a cerca de 0,74 dólares, é significativamente mais caro. Isto pode ser parcialmente atribuído à dependência de GPUs Nvidia alugadas, uma vez que a própria Moonshot não tem nenhuma instalação própria de grande escala conhecida, mas, de acordo com as suas próprias declarações, alugou cerca de 20.000 GPUs da Alibaba Cloud.

A tentativa da Europa de assumir uma posição independente

A União Europeia encontra-se numa posição estruturalmente mais frágil nesta corrida global, devido tanto à menor capacidade de capital das suas empresas tecnológicas nacionais como à acentuada resistência regulamentar. A empresa francesa Mistral AI opera atualmente uma unidade perto de Paris, enquanto uma segunda unidade na Suécia está em construção, com o objetivo declarado de atingir uma capacidade de 200 megawatts até 2027 e um gigawatt até 2030. É importante notar que, em julho de 2026, a Microsoft assinou um contrato de arrendamento plurianual para a capacidade da Mistral na Europa. Embora o valor exato não tenha sido divulgado, a Reuters refere que se situa nas dezenas de milhares de milhões de euros. Este acordo lança uma luz reveladora sobre os limites da reivindicação europeia de soberania, uma vez que um dos principais inquilinos da suposta infra-estrutura europeia de IA é nada mais nada menos do que a gigante tecnológica americana, cujos processadores gráficos ainda são predominantemente fabricados nos EUA. Em resposta a esta dependência estrutural, a Comissão Europeia lançou, em julho de 2026, um processo para estabelecer sete das chamadas gigafábricas de IA, para as quais foram atribuídos aproximadamente 30 mil milhões de euros em financiamento público e privado. No entanto, este projeto encontra-se atualmente na fase de formação de consórcios e ainda não gerou qualquer capacidade operacional. Ao mesmo tempo, o ambiente regulamentar para os novos centros de dados na Europa está a tornar-se cada vez mais rigoroso, como demonstra o exemplo de Espanha, onde foi apresentado um projeto de lei em agosto de 2026, exigindo que as novas instalações com capacidade superior a um megawatt demonstrem gerar pelo menos 80% de eletricidade renovável adicional por hora. Tais exigências aumentam significativamente os custos de localização dentro da União Europeia e podem levar a uma parcela crescente da capacidade global de formação em IA localizada permanentemente fora do continente.

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A eletricidade como o verdadeiro estrangulamento da década

Aqueles que reduzem o debate público em torno da infraestrutura de IA apenas às unidades de processamento gráfico (GPUs) não compreendem a verdadeira dinâmica do setor. Numerosos especialistas e analistas salientam agora que o factor limitativo decisivo não é a disponibilidade de chips, mas sim a disponibilidade de electricidade e da infra-estrutura de rede associada. Em junho de 2026, a FERC (Comissão Federal Reguladora de Energia) americana emitiu diretrizes destinadas a agilizar a ligação das chamadas grandes cargas à rede elétrica — uma admissão direta de que os processos de aprovação de ligação à rede existentes já não são adequados para os planos de expansão dos operadores de data centers. Simultaneamente, em julho de 2026, a Casa Branca alargou o Ratepayer Protection Pledge (Compromisso de Proteção do Consumidor), um compromisso político dos operadores de centros de dados de não repercutirem os custos adicionais da rede gerados pelas suas instalações nos consumidores residenciais de eletricidade. Esta medida política surgiu como resposta directa à crescente resistência pública ao aumento dos preços da electricidade em regiões com elevada densidade de centros de dados e demonstra que a expansão da infra-estrutura de IA já se tornou um assunto politicamente sensível. O exemplo da xAI, que utilizou temporariamente turbinas a gás móveis em Memphis para garantir o fornecimento de energia às suas instalações sem ter de esperar por uma ligação regular à rede eléctrica, ilustra a intensidade da pressão temporal na corrida pela capacidade computacional. Os analistas do think tank BloombergNEF estimam que a capacidade global de data centers em construção já ultrapasse os 23 gigawatts, enquanto o volume de investimentos apenas das maiores operadoras deverá aproximar-se dos 750 mil milhões de dólares em 2026. Estes números deixam claro que o verdadeiro estrangulamento nos próximos anos não está na indústria de semicondutores, mas sim no setor energético e nos seus respetivos processos de licenciamento, incluindo os prazos de entrega de transformadores e outros componentes críticos da rede elétrica, que podem agora estender-se por vários anos.

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O mistério que envolve o uso real da capacidade

Uma dimensão frequentemente negligenciada no debate diz respeito à utilização real da capacidade instalada em relação à carga nominal ligada. Os valores em gigawatts que circulam nos relatórios públicos descrevem, geralmente, a capacidade máxima instalada de um site, mas pouco informam sobre quanto dessa capacidade é efetivamente utilizada para treinos produtivos ou execuções de inferência e quanto permanece ocioso como reserva ou devido a estrangulamentos técnicos. Esta distinção é economicamente significativa, pois impacta diretamente o retorno real do investimento nestes projetos multibilionários. Um data center que possua formalmente um gigawatt de carga conectada, mas que seja utilizado em apenas 60% ou 70% devido a problemas de refrigeração, otimização de software ou simplesmente falta de procura, irá naturalmente gerar um retorno significativamente inferior ao sugerido nas apresentações aos investidores. Os dados fiáveis ​​e verificados independentemente sobre a utilização real de sites individuais são praticamente inexistentes, uma vez que os operadores não divulgam esta informação por motivos de concorrência. Esta falta de transparência não só dificulta a avaliação externa das decisões de investimento, como também alimenta o crescente cepticismo de alguns observadores do mercado, que vêem sinais de reacção especulativa exagerada nos fluxos de capitais actuais, comparáveis ​​às fases anteriores de investimento excessivo em infra-estruturas no sector das telecomunicações no início da década de 2000.

A Anthropic é um excelente exemplo da abordagem de baixo investimento em ativos

Particularmente revelador para a compreensão da lógica económica deste sector é o caso da Anthropic, cujo modelo de negócio assenta deliberadamente na propriedade física mínima e na máxima flexibilidade contratual. Em agosto de 2026, a empresa assinou um contrato com o fornecedor britânico de neocloud Nscale para 460 megawatts de capacidade na Virgínia Ocidental, cujo valor total, segundo a Bloomberg, deverá atingir cerca de 45 mil milhões de dólares ao longo de seis anos. Ao mesmo tempo, a Anthropic mantém contratos de capacidade paralelos com a Amazon, cujos chips Trainium, desenvolvidos internamente, se estão a tornar cada vez mais uma alternativa ao hardware da Nvidia; com a Google, cujos compromissos com TPUs também estão na casa dos gigawatts; e com outros fornecedores especializados, como a Fluidstack, e ainda com o seu concorrente xAI, cujo data center Colossus aluga capacidade a vários clientes em simultâneo. Esta estratégia permite à Anthropic financiar o seu crescimento sem os enormes investimentos iniciais que empresas como a Meta ou a OpenAI têm de gerir sozinhas, mas, ao mesmo tempo, transfere um risco significativo para o locador e torna a empresa estruturalmente dependente do poder de negociação e das decisões de capacidade de terceiros. Do ponto de vista económico, esta abordagem representa uma aposta de que os custos da capacidade computacional alugada não aumentarão mais rapidamente do que as receitas da própria empresa a longo prazo — um pressuposto que está longe de ser garantido, considerando a atual escassez de chips de alto desempenho e capacidade energética.

Visão geral do tamanho dos centros de dados de IA mais importantes

Embora, como explicado acima, não seja possível especificar um número exato e universalmente aceite de centros de dados de IA por fornecedor de modelos, já existem aproximações fiáveis ​​para o desempenho, volume de investimento e stock de chips para os maiores clusters. Esta informação é documentada por rastreadores especializados, como o Epoch AI e o AI Data Center Index, bem como por dados de empresas e documentos regulamentares. A visão geral que se segue resume a ordem de grandeza das localizações mais importantes, distinguindo sempre entre a capacidade operacional atual e a capacidade final projetada.

É necessária cautela ao interpretar estes números, uma vez que praticamente todas as especificações de desempenho ou capacidade são quantificadas de forma diferente por diversas fontes. O exemplo do Colossus ilustra-o de forma vívida, com relatos que variam entre 300.000 e mais de um milhão de processadores gráficos, e entre 500 megawatts e 1,4 gigawatts, dependendo da data e do método de contagem. A Epoch AI, uma das empresas de monitorização mais transparentes metodologicamente, atinge uma capacidade total de TI de aproximadamente 13,3 gigawatts e cerca de 14,6 milhões de equivalentes H100 para todo o seu conjunto de dados de 86 centros de dados de IA em todo o mundo, distribuídos por 18 proprietários diferentes. Como regra geral para a intensidade de capital, a Epoch AI calcula um investimento típico de aproximadamente 30 a 44 mil milhões de dólares americanos por gigawatt de capacidade de servidor, sendo a maior parte destinada ao hardware em si, e o restante para edifícios, refrigeração e conectividade de rede. Esta figura ilustra porque é que um único centro de computação de gigawatt já atinge um volume de investimento que supera o total do balanço dos grupos industriais de média dimensão, e porque é que a corrida à capacidade computacional está cada vez mais concentrada em alguns intervenientes financeiramente fortes que têm o acesso necessário ao capital.

A regulação como segunda frente da concorrência

Juntamente com a infra-estrutura física, a regulamentação está a tornar-se cada vez mais um factor competitivo independente, influenciando significativamente as decisões estratégicas dos fornecedores. Nos Estados Unidos, a OpenAI lançou inicialmente o seu modelo GPT-5.6 nas variantes Sol, Terra e Luna como uma versão de pré-lançamento estritamente limitada em junho de 2026, após consulta ao governo norte-americano — uma medida sem precedentes que demonstra a relação cada vez mais próxima entre os principais laboratórios de IA americanos e os líderes políticos. Este envolvimento do governo nas decisões de aprovação de produtos comerciais de IA representa uma clara ruptura com a prática anterior de lançamentos de modelos relativamente abertos e pode ser interpretado como uma resposta às preocupações de segurança relacionadas com as capacidades de sistemas cada vez mais poderosos. Na União Europeia, o chamado Pacote Autocarro de IA entrou em vigor em julho de 2026. Embora adie os prazos para o cumprimento de regulamentos mais rigorosos para sistemas de IA de alto risco, deixa inalterada a arquitetura regulamentar fundamental da legislação de IA. Este adiamento é amplamente bem-vindo pela indústria, pois proporciona tempo adicional para adaptação, mas criticado pelas organizações de defesa do consumidor, pois adia ainda mais a aplicação efetiva de importantes regulamentos de segurança. Além disso, em agosto de 2026, o governo dos EUA emitiu uma ordem executiva relativa a equipamentos de rede estrangeiros, cuja consequência prática poderá ser o aumento ainda maior dos já longos prazos de entrega de transformadores e outros componentes críticos da rede, o que, por sua vez, provavelmente abrandará a expansão da capacidade de novos centros de dados nos Estados Unidos.

Os limites da informação publicamente disponível

Apesar do detalhe minucioso dos relatórios, é importante notar que uma parcela significativa dos dados divulgados publicamente sobre data centers de IA se baseia em fontes anónimas, comunicados das próprias empresas ou sistemas de monitorização com metodologias diversas, cuja composição não pode ser facilmente comparada. O número exato de edifícios no centro de dados Colossus da xAI, a quantidade precisa de processadores gráficos e se a instalação atingiu realmente dois gigawatts ou significativamente mais são quantificados de forma diferente dependendo da fonte, sem qualquer possibilidade de verificação independente. O mesmo se aplica à localização exata do campus de gigawatts da Z.ai na China, cuja existência foi noticiada por vários órgãos de comunicação social, mas cuja localização geográfica ainda não foi confirmada publicamente. Da mesma forma, a infraestrutura de formação de fornecedores mais pequenos, mas comercialmente relevantes, como a MiniMax de Xangai, cujos números financeiros mostram um forte crescimento das receitas aliado a elevados prejuízos e gastos em investigação, permanece fora de qualquer avaliação pública fiável, uma vez que a empresa não divulga os seus recursos de data center. Esta falta sistemática de transparência não é uma coincidência, mas segue a lógica competitiva de um sector em que a própria infra-estrutura física se tornou um segredo estratégico, comparável ao secretismo que envolve as capacidades de produção industrial noutros sectores de alta tecnologia.

O que significa este desenvolvimento para os próximos anos

Uma análise abrangente da informação disponível sugere uma avaliação matizada, mas claramente justificável. O actual boom na construção de centros de dados de IA representa, sem dúvida, uma das maiores vagas de investimento industrial da história económica recente, cuja escala já ultrapassa, em termos absolutos, os investimentos em ciclos tecnológicos anteriores, como a expansão das redes de fibra óptica no final da década de 1990 ou a electrificação de regiões inteiras no início do século XX. Ao mesmo tempo, uma análise mais detalhada revela que uma parcela significativa dos números de capacidade divulgados publicamente são mais anúncios do que realidade fiável, que a utilização real das instalações construídas permanece oculta e que o verdadeiro factor limitante já não é a disponibilidade de semicondutores, mas sim a disponibilidade de energia eléctrica e a capacidade de ligação à rede. Para a Europa, este desenvolvimento representa um desafio estrutural, dado que o continente não possui os recursos de capital dos hiperescaladores americanos nem o poder de investimento estatal dos fornecedores chineses, ao mesmo tempo que enfrenta desvantagens competitivas adicionais devido a regulamentações ambientais e energéticas mais rigorosas. Resta saber se os imensos investimentos previstos para os próximos anos poderão ser justificados pelos correspondentes retornos económicos das aplicações de IA. A resposta dependerá significativamente de se a infra-estrutura construída será efectivamente utilizada de forma produtiva ou se partes dela se revelarão capacidade ociosa, cuja depreciação económica provavelmente onerará as empresas envolvidas durante muitos anos.

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