Crise da infraestrutura de IA nos Estados Unidos: quando expectativas infladas encontram realidades estruturais.

Escassez de energia nos centros tecnológicos tradicionais e os custos ocultos do boom da IA

No epicentro da revolução global da IA, os Estados Unidos, prevalece uma mentalidade de corrida do ouro desenfreada. Bilhões de dólares em investimentos, tecnologias inovadoras e a promessa de uma nova era de produtividade e prosperidade dominam a imagem pública. Empresas e governo competem entre si com visões de um futuro transformado pela inteligência artificial. Mas por trás dessa fachada brilhante de onipotência tecnológica, uma crise fundamental está se formando, uma que ameaça abalar os próprios alicerces do boom da IA ​​nos Estados Unidos. O sonho de crescimento ilimitado está colidindo com a dura realidade de uma infraestrutura sobrecarregada.

Uma análise mais detalhada dos bastidores revela uma cascata de gargalos sistêmicos que se reforçam mutuamente. O calcanhar de Aquiles da estratégia americana de IA não é a falta de algoritmos brilhantes, mas sim a incapacidade de atender aos requisitos mais básicos: a rede elétrica, projetada para décadas de estagnação, enfrenta um choque de demanda de proporções históricas. Ao mesmo tempo, a necessidade de milhões de especialistas em IA está explodindo, um número que o sistema educacional sequer consegue começar a formar. Recursos críticos como a água estão se tornando mercadorias ferozmente disputadas em regiões já assoladas pela seca, enquanto as cadeias de suprimentos de chips essenciais de alto desempenho sofrem com a pressão global.

Neste artigo, analisamos a profunda crise de infraestrutura nos EUA e demonstramos como a discrepância entre as expectativas infladas e as realidades estruturais está se tornando uma ameaça existencial para o boom da IA. Da escassez de energia e da falta de mão de obra qualificada à crescente resistência pública e à ameaça iminente de uma bolha especulativa, emerge um quadro de uma indústria à beira do colapso devido às suas próprias necessidades não atendidas. A questão não é mais se haverá uma correção, mas sim qual será a profundidade do choque da desilusão quando a revolução digital se deparar com suas limitações físicas.

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Entre a febre da corrida do ouro e o choque iminente da desilusão

Os Estados Unidos estão envolvidos em uma corrida sem precedentes pela supremacia em inteligência artificial. Mas por trás da fachada brilhante de superioridade tecnológica e dos bilhões de dólares em investimentos, esconde-se uma complexa combinação de desafios estruturais que estão abalando cada vez mais os alicerces do boom da IA ​​nos Estados Unidos. Enquanto empresas e governos exaltam incansavelmente o poder transformador da tecnologia, torna-se cada vez mais evidente que a infraestrutura não consegue acompanhar essas ambições e que a visão para o futuro pode estar sendo construída sobre areia movediça.

A principal ironia da revolução da IA ​​nos Estados Unidos é que a própria nação que se considera líder incontestável em tecnologia corre o risco de falhar nos níveis mais básicos. Eletricidade, pessoal, infraestrutura física e regulamentações estão se tornando gargalos para um setor que considera o crescimento exponencial como algo garantido. Essa discrepância entre a visão tecnológica e a realidade infraestrutural pode se revelar o calcanhar de Aquiles da estratégia americana de IA.

O paradoxo energético da revolução digital

A questão energética emerge como talvez o desafio mais fundamental para o desenvolvimento da IA ​​nos Estados Unidos. Após duas décadas de consumo de eletricidade praticamente estagnado, o sistema energético americano enfrenta um choque de demanda de proporções históricas. Analistas da Deloitte preveem que a demanda por eletricidade proveniente de data centers de IA poderá aumentar dos atuais quatro gigawatts para 123 gigawatts até 2035. Esse aumento de mais de trinta vezes transformaria fundamentalmente todo o sistema energético dos Estados Unidos.

A magnitude de alguns projetos desafia qualquer compreensão anterior. Enquanto os maiores data centers existentes dos principais hiperescaladores consomem atualmente menos de 500 megawatts de energia, instalações com dois gigawatts de capacidade estão em fase de planejamento ou construção. Particularmente impressionantes são os projetos em estágios iniciais de planejamento, previstos para serem construídos em 50.000 acres e que exigiriam cinco gigawatts. Esses data centers individuais consumiriam mais eletricidade do que as maiores usinas nucleares ou a gás dos EUA produzem e poderiam abastecer cinco milhões de residências.

O problema estrutural reside não apenas na quantidade absoluta da demanda, mas também na natureza da carga. Os data centers de IA geram uma demanda contínua de carga base, 24 horas por dia, 7 dias por semana, combinada com concentrações espaciais massivas. Na Virgínia, o maior mercado de data centers do mundo, já ocorreram distorções harmônicas na rede elétrica, alertas de corte de energia, incidentes que quase resultaram em falhas e desligamentos de usinas. Os tempos de espera para conexões à rede elétrica chegaram a sete anos, enquanto o setor precisa de soluções em meses, não em anos.

A escassez de energia está forçando as empresas a tomarem medidas drásticas. O data center da xAI em Memphis evita esperas de meses utilizando geradores móveis a gás, que são significativamente mais caros de operar do que usinas de energia conectadas à rede. Essa solução emergencial ressalta a urgência com que as empresas precisam aumentar sua capacidade computacional, mesmo que isso não seja economicamente ideal. A velocidade de acesso à energia emergiu como o fator de localização mais importante, superando critérios tradicionais como preço da eletricidade ou disponibilidade de terreno.

A distribuição geográfica da escassez de energia é extremamente desigual. Virgínia, Texas e Califórnia, juntos, representam cerca de 80% da capacidade dos data centers americanos. Esse efeito de concentração agrava drasticamente a sobrecarga da rede elétrica regional. Na Virgínia, os data centers consumiram aproximadamente 26% do fornecimento total de eletricidade em 2023; concentrações semelhantes são observadas em Dakota do Norte (15%), Nebraska (12%), Iowa (11%) e Oregon (11%). A infraestrutura local está cada vez mais atingindo seus limites físicos.

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A crise energética revela um problema sistêmico mais profundo. Durante décadas, a infraestrutura energética foi projetada para uma demanda moderada ou mesmo estagnada. O sistema americano é estruturalmente inadequado para um crescimento rápido. O licenciamento, o planejamento e a construção de novas linhas de transmissão levam de cinco a dez anos. A nova capacidade de geração de energia enfrenta prazos semelhantes. As filas de interconexão estão 95% preenchidas com projetos de energia renovável e armazenamento, enquanto a capacidade de geração de base está diminuindo.

A situação energética é agravada por problemas na cadeia de suprimentos de componentes críticos da rede elétrica. Transformadores, interruptores e disjuntores estão enfrentando uma demanda sem precedentes. As turbinas a gás natural estão praticamente esgotadas até o final da década. A indústria deposita suas esperanças em tecnologias nucleares avançadas, mas estas não estarão comercialmente disponíveis antes da década de 2030, no mínimo. A lacuna entre a necessidade e a disponibilidade de soluções está aumentando continuamente.

O êxodo silencioso para o interior.

A escassez de energia nos tradicionais polos tecnológicos está catalisando uma reorganização geográfica silenciosa da infraestrutura de IA dos Estados Unidos. O Centro-Oeste está vivenciando um crescimento sem precedentes como local para data centers. A Amazon Web Services está investindo US$ 7,8 bilhões em Ohio, a Microsoft está injetando bilhões na região e o Google está interessado em Indiana. Essa mudança não reflete principalmente estratégias de redução de custos, mas sim a busca desesperada pelos quatro recursos essenciais: terra, energia, água e conectividade.

O Meio-Oeste oferece vantagens estruturais que as regiões costeiras não conseguem replicar. A eletricidade custa de 20 a 40% menos em Iowa, Nebraska e Dakota do Sul do que no litoral. A região gera mais de 60% da sua eletricidade a partir de fontes renováveis, principalmente energia eólica. Terrenos adequados para a indústria estão disponíveis em quantidades praticamente ilimitadas. Além disso, um clima mais frio reduz significativamente os custos de refrigeração e possibilita técnicas de resfriamento gratuito que utilizam o ar ambiente para dissipação de calor.

A economia política da seleção de localização está passando por uma mudança fundamental. Os estados e municípios do Centro-Oeste americano desenvolveram processos de licenciamento simplificados que reduzem os prazos dos projetos em seis a doze meses, em comparação com os mercados de primeira linha. Incentivos fiscais, garantias de infraestrutura e programas de desenvolvimento da força de trabalho aumentam ainda mais o atrativo da região. O contraste com as regiões costeiras dificilmente poderia ser maior, onde uma resistência organizada aos projetos de data centers está surgindo cada vez mais.

Essa mudança geográfica, no entanto, cria novos desafios. A latência para os principais pontos de troca de internet aumenta. A disponibilidade de profissionais altamente especializados é mais limitada do que em polos tecnológicos consolidados. A infraestrutura social e econômica das regiões rurais não está preparada para o súbito influxo de investimentos em tecnologia. A transformação está acontecendo mais rápido do que as comunidades locais conseguem se adaptar, o que gera tensões.

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A armadilha do pessoal na indústria da IA

Paralelamente à crise energética, a grave escassez de mão de obra qualificada está se tornando um segundo desafio fundamental. Um relatório da Casa Branca estima que a falta de especialistas em IA ultrapasse os quatro milhões. Esse número não é uma projeção hipotética, mas reflete necessidades concretas. 36% de todas as vagas relacionadas à IA nos EUA permanecem em aberto. Em algumas áreas especializadas, as empresas praticamente não encontram candidatos qualificados.

A demanda por profissionais com habilidades em IA está crescendo a um ritmo impressionante. Entre 2015 e 2023, as vagas de emprego que exigiam conhecimentos em IA aumentaram 257%, enquanto o número total de vagas cresceu apenas 52%. Em 2024, as vagas relacionadas à IA representaram 1,8% do total de vagas nos EUA, um aumento de 28,6% em relação ao ano anterior. A oferta de profissionais qualificados está longe de acompanhar esse crescimento.

Organizações líderes em pesquisa de IA, como a OpenAI e o Google DeepMind, estão em constante processo de recrutamento. O treinamento de um único modelo de IA pode custar mais de US$ 100 milhões. Para atrair os melhores talentos, os principais laboratórios de IA destinam entre 29% e 49% de seus orçamentos para contratação de pessoal. Essa competição por talentos de ponta está elevando os salários a patamares astronômicos. Profissionais com especialização em IA recebem um adicional salarial de 56% em comparação com cargos semelhantes sem essa especialização.

O setor de hardware também sofre com a escassez de talentos. Data centers e cadeias de suprimentos de semicondutores exigem engenheiros altamente especializados. Em 2021, os investimentos em data centers nos Estados Unidos atingiram US$ 48 bilhões, mas a demanda anual por profissionais qualificados cresce a uma taxa de 3%. A maioria dessas vagas exige formação acadêmica avançada, mas o sistema educacional não está formando profissionais suficientes. A cadeia de suprimentos de semicondutores é particularmente afetada, já que o projeto, a fabricação, a embalagem e os testes exigem conhecimento especializado. Mais de 50% da força de trabalho requer, no mínimo, um diploma de bacharelado ou pós-graduação.

As instituições de ensino não conseguem acompanhar o ritmo do desenvolvimento tecnológico. A inteligência artificial está evoluindo mais rápido do que os currículos conseguem se adaptar. O Fórum Econômico Mundial estima que 40% das habilidades necessárias para a força de trabalho mundial se tornarão obsoletas nos próximos cinco anos. Os currículos tradicionais são estruturalmente incapazes de oferecer a flexibilidade necessária. A lacuna entre a demanda da indústria e a produção acadêmica está aumentando constantemente.

Os Estados Unidos são estruturalmente dependentes de talentos estrangeiros. Mais de 50% dos cientistas da computação com pós-graduação empregados nos EUA nasceram no exterior. Quase 70% dos estudantes de doutorado em ciência da computação são de origem estrangeira. Aproximadamente 80% dos estudantes de doutorado em áreas relacionadas à inteligência artificial formados nos EUA permanecem no país. Essa dependência cria vulnerabilidade. Políticas de imigração mais rigorosas ou o aumento da concorrência de outros países por esses talentos poderiam enfraquecer fundamentalmente a posição americana.

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A escassez de chips como inibidor de crescimento

A escassez de GPUs está se consolidando como o terceiro gargalo crítico. A demanda crescente por poder computacional para IA está colidindo com restrições fundamentais na cadeia de suprimentos. Os prazos de entrega para aceleradores de ponta aumentaram para seis a nove meses. Os custos da nuvem variam em até 95% entre provedores tradicionais e novas alternativas. Empresas sem orçamento para hiperescala praticamente não têm acesso à capacidade computacional suficiente.

As causas dessa escassez são multifacetadas. A demanda sem precedentes de gigantes da tecnologia que buscam treinar modelos de IA cada vez maiores é o fator mais óbvio. O devastador terremoto em Taiwan em 2025 danificou wafers semicondutores críticos, agravando drasticamente a situação. Tensões geopolíticas levaram a tarifas disruptivas e controles de exportação, fragmentando os fluxos de produção estabelecidos. O poder computacional se transformou de um recurso técnico em uma vantagem competitiva estratégica.

O quase monopólio da Nvidia no mercado de GPUs para IA é amplamente unificado pelo seu ecossistema CUDA. Essa dependência de um único fornecedor agrava significativamente a escassez de suprimentos. A produção utiliza processos de ponta de 5 ou 7 nanômetros, mas a capacidade de wafers disponível é limitada. Tecnologias avançadas de encapsulamento, como a integração de memória de alta largura de banda e o encapsulamento CoWoS, criam gargalos adicionais. As GPUs Blackwell de próxima geração da Nvidia já estão com a produção esgotada por um ano ou mais, com hiperescaladores como Microsoft, Google e Meta dominando as alocações.

O mercado de memórias de alta largura de banda está enfrentando seus próprios gargalos dramáticos. A HBM3, padrão de memória para aceleradores de IA com alta demanda de dados, é produzida por apenas três fabricantes: SK Hynix, Samsung e Micron. Essas empresas estão operando quase em plena capacidade e relatando prazos de entrega de seis a doze meses. Somado aos requisitos de encapsulamento especializados, especialmente para a integração CoWoS da TSMC, os prazos de entrega às vezes se estendem ainda mais. Os preços da HBM3 já aumentaram de 20% a 30% em comparação com o ano anterior, uma tendência que deve continuar até 2025.

A capacidade de produção das fábricas está sob extrema pressão. Embora a TSMC esteja se expandindo agressivamente, novas fábricas levam anos para entrar em operação e custam dezenas de bilhões de dólares. Gargalos de capacidade de curto prazo foram relatados em 2024 e 2025, com as entregas ainda mais prejudicadas por falhas de projeto nos chips. Essa situação normalmente leva a excessos na demanda e à exploração da escassez na cadeia de suprimentos. Espera-se que a TSMC estenda seus investimentos em capacidade além das necessidades estritamente de curto prazo. Isso pode levar a uma supercapacidade temporária, seguida por novos gargalos alguns anos depois, quando a demanda reprimida diminuir.

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A questão da água como um conflito subestimado

Embora a energia e os chips recebam a atenção da mídia, a água está emergindo como uma terceira crise de recursos subestimada. Os data centers de IA consomem quantidades enormes de água para o resfriamento dos servidores. Um data center típico de 100 megawatts requer até dois milhões de litros de água por dia, o equivalente ao consumo de 6.500 residências. O data center da Meta, na Geórgia, consome cerca de 500.000 galões por dia. Espera-se que as novas instalações projetadas para IA exijam milhões de galões diariamente.

A distribuição geográfica agrava significativamente o problema. Uma análise da Bloomberg revelou que mais de dois terços dos novos centros de dados construídos desde 2022 estão localizados em regiões com escassez hídrica. Aproximadamente 160 novos centros de dados focados em IA foram construídos nos EUA nos últimos três anos, um aumento de 70% em relação aos três anos anteriores. Estados como o Texas e o Arizona, que já enfrentam secas históricas, estão testemunhando projetos massivos de novos centros de dados, incluindo um campus da OpenAI de US$ 100 bilhões em Abilene, no Texas.

A Agência Internacional de Energia alerta que os centros de dados em todo o mundo já consomem aproximadamente 560 bilhões de litros de água anualmente. Esse número pode dobrar até 2030. Os centros de dados especializados em IA contribuem de forma desproporcional, com o consumo aumentando de 30 bilhões para 338 bilhões de litros até 2030. A taxa média de consumo de água aumentará de 0,36 litros por quilowatt-hora em 2023 para 0,48 litros por quilowatt-hora em 2030, impulsionada pelas maiores densidades de potência dos centros de dados de IA.

O condado de Newton, na Geórgia, exemplifica o impacto local. Após a construção do centro de dados da Meta, avaliado em US$ 750 milhões, os poços na área circundante secaram. Um relatório previu que o condado poderia enfrentar um déficit hídrico até 2030. A menos que a companhia de água local modernize sua infraestrutura, os moradores podem ter que racionar o consumo de água. Os preços da água devem subir 33% nos próximos dois anos, em comparação com os habituais 2% ao ano. Problemas semelhantes estão surgindo no Texas, Arizona, Louisiana e nos Emirados Árabes Unidos.

A crise hídrica revela uma falha de governança mais profunda. Embora os municípios possam expandir a capacidade energética por meio de novas usinas solares, eólicas ou nucleares, os recursos hídricos são fundamentalmente limitados. No Condado de Newton, o abastecimento depende de um reservatório próximo que é reabastecido apenas pela chuva. As empresas de tecnologia priorizam locais com baixos custos de energia, mesmo quando essas regiões sofrem com secas. A água continua sendo uma questão secundária para as empresas de tecnologia; a atitude é: Alguém vai resolver isso depois.

Resistência organizada à expansão de centros de dados

A combinação da pressão sobre os recursos e dos impactos locais está catalisando uma crescente resistência da comunidade. Mais de US$ 64 bilhões em projetos de data centers foram bloqueados ou atrasados ​​nos últimos dois anos. Aproximadamente US$ 18 bilhões em projetos foram cancelados por completo e outros US$ 46 bilhões foram adiados. O Data Center Watch identificou 142 grupos ativistas locais dedicados a desacelerar o desenvolvimento. A resistência abrange duas dezenas de estados e une um amplo espectro político.

A oposição é notavelmente bipartidária. Aproximadamente 55% dos funcionários públicos que se opõem aos centros de dados são republicanos, e 45% são democratas. Esse raro fenômeno bipartidário reflete o fato de que os impactos locais transcendem as fronteiras ideológicas. Os moradores estão se organizando em torno de preocupações com ruído, consumo de água, congestionamento da rede, tráfego, poluição luminosa e impacto ambiental. As críticas raramente são unidimensionais, mas combinam múltiplos fatores.

Exemplos concretos ilustram a dimensão do problema. O projeto de US$ 14 bilhões da Tract no Arizona foi retirado em maio de 2024, após moradores pressionarem autoridades locais a não aprovarem o rezoneamento necessário. O projeto de US$ 12 bilhões da Culpeper Acquisitions na Virgínia foi rejeitado por unanimidade pela Comissão de Planejamento, que citou preocupações com a preservação rural e os impactos nos parques estaduais. O projeto da Amazon em Warrenton, Virgínia, atraiu mais de 500 pessoas para uma reunião do conselho municipal, incluindo o ator vencedor do Oscar, Robert Duvall. Todos os membros do conselho municipal que apoiaram o projeto perderam suas respectivas eleições.

As batalhas judiciais estão se tornando cada vez mais sofisticadas. No Condado de Fairfax, Virgínia, um grupo de cidadãos está lutando contra um projeto de US$ 12 bilhões por meio de múltiplos processos judiciais relacionados a licenciamento, e-mails retidos e recursos. Um tribunal ordenou a paralisação do projeto por pelo menos um ano. Esses precedentes estão incentivando a resistência em outros lugares. As estruturas organizacionais estão se profissionalizando, com campanhas coordenadas, conhecimento jurídico e comunicação com a mídia.

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O impacto climático do boom da IA

O impacto ambiental da infraestrutura de IA vai muito além do consumo de água. Os data centers contribuíram com cerca de 1,5% do consumo global de eletricidade em 2024, mas essa participação pode dobrar para 945 terawatts-hora até 2030, o equivalente ao consumo total de eletricidade do Japão. Nos EUA, os data centers já representam 4,4% do consumo de energia. Esse percentual pode subir para 9% até 2030, ultrapassando as projeções iniciais da Administração de Informação Energética (EIA) em 150 terawatts-hora.

As emissões de gases de efeito estufa estão crescendo em conformidade. Os data centers contribuem atualmente com cerca de um por cento das emissões globais relacionadas à energia e estão entre as fontes de emissão de crescimento mais rápido. Até 2035, o aumento do consumo de energia dos data centers poderá levar a um adicional de 0,4 a 1,6 gigatoneladas de CO2 equivalente. As emissões globais de CO2 provenientes de data centers poderão aumentar de 212 milhões de toneladas em 2023 para 355 milhões de toneladas em 2030. A infraestrutura específica para inteligência artificial terá um aumento particularmente drástico, de 29 milhões de toneladas para 166 milhões de toneladas, e ultrapassará os data centers tradicionais até 2030.

Projetos individuais geram poluição atmosférica local significativa. O data center da xAI em Memphis emite entre 1.200 e 2.000 toneladas de óxidos de nitrogênio anualmente, sendo um dos maiores emissores da região. Altas concentrações de óxidos de nitrogênio prejudicam a saúde humana e os ecossistemas naturais. Algumas empresas burlam as regulamentações por meio de estruturas inteligentes. Essa prática compromete as metas de emissões e os compromissos com as políticas climáticas.

A própria produção de chips contribui significativamente para a poluição ambiental. As instalações de fabricação exigem quantidades enormes de água e energia. A maioria das fábricas está localizada em regiões com fontes de energia baseadas em combustíveis fósseis. Novas fábricas de semicondutores em todo o mundo estão gerando infraestrutura energética adicional baseada em gás. O processo de fabricação envolve etapas complexas, desde a extração da matéria-prima até a produção do chip, cada uma contribuindo para as emissões de gases de efeito estufa. A pegada de carbono das GPUs é ainda mais agravada pelo transporte e pela fabricação do produto.

O custo total do treinamento de IA é impressionante. Pesquisas da Universidade de Massachusetts mostram que o treinamento de um único modelo de IA gera mais de 626.000 libras de CO2, o equivalente a cinco carros ao longo de sua vida útil. A fase de treinamento do GPT-3 consumiu 1.287 megawatts-hora de eletricidade e produziu 502 toneladas de emissões de carbono, comparável a 112 carros a gasolina rodando por um ano. As operações de inferência geram impactos ambientais contínuos. Uma única consulta no ChatGPT consome 100 vezes mais energia do que uma busca típica no Google.

Um jogo especulativo com um resultado incerto.

Com o agravamento dos problemas de infraestrutura, crescem as dúvidas sobre a sustentabilidade econômica do boom da IA. Prevê-se que os gastos globais com IA alcancem US$ 375 bilhões em 2025 e cheguem a US$ 500 bilhões em 2026. Essa concentração de capital sem precedentes reflete a confiança dos investidores na transformação proporcionada pela IA, mas a seletividade do mercado aumentou significativamente. O financiamento está cada vez mais focado em estágios de desenvolvimento mais avançados e em modelos de negócios comprovados. Os dias de financiamento fácil para estágios iniciais acabaram.

As analogias com a bolha da internet são impressionantes. Mais de 1.300 startups de IA ostentam atualmente avaliações superiores a US$ 100 milhões, incluindo 498 unicórnios com avaliações acima de US$ 1 bilhão. Esses números lembram o final da década de 1990. Ao contrário da era da bolha da internet, no entanto, os líderes de IA de hoje geram fluxos de caixa e lucros substanciais. Amazon, Meta e Microsoft estão investindo bilhões na expansão de seus data centers usando a receita operacional. A estabilidade fundamental das empresas líderes contrasta fortemente com a especulação da virada do milênio.

No entanto, os alertas estão se tornando cada vez mais frequentes. Um relatório do MIT mostra que aproximadamente 95% dos esforços comerciais com IA generativa fracassam, com apenas 5% alcançando um crescimento significativo de receita. Entre 70% e 85% das iniciativas atuais de IA não atingem os resultados esperados. Embora 78% das empresas relatem usar IA generativa, a maioria não relata nenhum impacto significativo nos resultados financeiros. Essa discrepância entre adoção e resultados ressalta o paradoxo da IA ​​generativa: uso generalizado, mas valor mensurável limitado.

Os ganhos de produtividade estão se mostrando difíceis de alcançar. Um estudo do governo britânico, conduzido pelo M365 Copilot da Microsoft, não encontrou ganhos de produtividade perceptíveis, com algumas tarefas acelerando, enquanto outras desaceleravam. Pesquisas nos EUA mostraram que empresas investiram de US$ 35 a US$ 40 bilhões em iniciativas de IA generativa, mas 95% delas não obtiveram retorno algum. Uma pesquisa de Stanford indica uma queda de 13% em vagas de nível inicial em atendimento ao cliente, contabilidade e desenvolvimento de software desde 2022, mas a esperada revolução da produtividade em larga escala não se concretizou.

As avaliações das ações estão atingindo níveis perigosos. O S&P 500 está sendo negociado a 23 vezes o lucro projetado, enquanto o FTSE 100 está sendo negociado a 14 vezes. O índice CAPE (preço/lucro) de Shiller ultrapassou 40, pela primeira vez desde o estouro da bolha da internet. As cinco maiores empresas de tecnologia agora representam 20% do índice MSCI World, o dobro da participação que detinham durante a bolha da internet. Historicamente, períodos de concentração tão extrema têm apresentado retornos futuros ruins. Desde 1957, as 10 principais ações do S&P 500 tiveram um desempenho inferior ao do restante do índice em uma média de 2,4% ao ano.

A Capital Economics prevê que a bolha do mercado de ações impulsionada por IA estourará em 2026, com o aumento das taxas de juros e da inflação pressionando as avaliações. Lisa Shalett, diretora de investimentos da Morgan Stanley Wealth Management, alertou para um "momento Cisco" semelhante ao estouro da bolha da internet, possivelmente nos próximos 24 meses. Paul Kedrosky fala de manipulação financeira, com empresas de hiperescala usando truques contábeis para reduzir gastos com infraestrutura e inflar lucros, além de transferir grandes despesas para empresas de propósito específico.

A fragmentação regulatória como um freio à inovação

O ambiente regulatório agrava ainda mais os desafios. Ao contrário da regulamentação centralizada da UE por meio da Lei de Inteligência Artificial (AI Act), os EUA desenvolveram uma estrutura complexa de decretos federais e legislação estadual histórica. Essa abordagem fragmentada significa que as organizações precisam navegar por uma rede cada vez mais complexa de requisitos que variam entre as jurisdições.

Nos últimos dois anos, mais de 60 leis federais sobre IA foram aprovadas. Mais de dez estados consideraram legislação sobre danos e discriminação algorítmica. Todos os 50 estados estavam considerando medidas relacionadas à IA em 2025. O Colorado aprovou o regime mais abrangente, que entrará em vigor em fevereiro de 2026. Utah, Texas e Califórnia desenvolveram suas próprias estruturas. Essas políticas divergentes criam custos de conformidade para empresas que operam em diferentes estados.

O nível federal não adota uma abordagem legislativa coerente, mas sim regula por meio de leis existentes e diretrizes de agências. O governo Trump enfatizou a remoção de barreiras à liderança americana em IA. A Ordem Executiva "Removendo Barreiras à Liderança Americana em Inteligência Artificial" orientou as agências federais a revisar e revogar políticas que supostamente dificultam a inovação em IA, a priorizar a competitividade americana na dominância global em IA e a agilizar as aprovações para infraestrutura de IA.

Essa abordagem de governança e gestão de riscos, baseada em mecanismos regulatórios rigorosos, prioriza a rápida adoção. O plano enfatiza que o gargalo para o pleno aproveitamento do potencial da IA ​​não é a disponibilidade de modelos, mas sim a adoção limitada e lenta, particularmente em grandes organizações já estabelecidas. A falta de confiança ou compreensão da tecnologia, os complexos cenários regulatórios e a ausência de padrões claros de governança são identificados como os principais obstáculos.

As tensões entre os estados e o governo federal estão se intensificando. O governo Trump pode tentar se sobrepor às decisões estaduais, de forma semelhante a conflitos anteriores sobre neutralidade da rede ou emissões de veículos. A Califórnia gastou pelo menos US$ 41 milhões durante o primeiro mandato de Trump defendendo políticas nos tribunais. A falta de clareza nas diretrizes federais está forçando os estados a assumirem papéis mais importantes na política de IA, resultando em uma governança fragmentada e no enfraquecimento da posição dos EUA internacionalmente.

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• A Solução de IA Gerenciada - Serviços de IA Industrial: A chave para a competitividade nos setores de serviços, engenharia industrial e mecânica

Monopolização pelas grandes empresas de tecnologia

A concentração de mercado está exacerbando ainda mais os problemas estruturais. Entre 2017 e 2025, a participação na receita combinada das cinco maiores empresas digitais dobrou, passando de 21% para 48%. Sua participação no total de ativos aumentou de 17% para 35%. Essa dominância se reflete em toda a cadeia de valor da IA, desde chips e serviços em nuvem até ferramentas de desenvolvimento e implementação de modelos. As barreiras de entrada para empresas menores estão aumentando continuamente.

A IA generativa exige enorme poder computacional, chips, serviços em nuvem, talentos e dados, tudo controlado por gigantes da tecnologia. Microsoft, Google e Amazon estão se posicionando como provedores essenciais de serviços de IA por meio de suas plataformas em nuvem. AWS, Azure e Google Cloud tornaram-se fundamentais para a cadeia de suprimentos de IA, fornecendo poder computacional, data centers e ferramentas especializadas para treinamento e implantação. A escala de investimento dessas empresas supera em muito a de pequenas empresas e startups.

As parcerias estratégicas estão aumentando a concentração de mercado. A parceria da Microsoft com a OpenAI, os investimentos do Google na Anthropic e as participações da Amazon em startups de IA estão criando uma rede de interdependências. Mais de 90 parcerias e investimentos estratégicos entre Google, Apple, Microsoft, Meta, Amazon e Nvidia no mercado de modelos fundamentais de IA generativa foram identificados. Essas interconexões limitam a independência de empresas menores e concentram o poder de decisão.

Em 2025, as startups de IA atraíram US$ 89,4 bilhões em capital de risco global, representando 34% de todos os investimentos de capital de risco, apesar de corresponderem a apenas 18% das empresas financiadas. Essa concentração de capital sem precedentes reflete a confiança dos investidores, mas a seletividade do mercado aumentou significativamente. O financiamento está cada vez mais focado em empresas em estágio avançado e com modelos de negócios comprovados. Startups sem acesso à computação em nuvem, dados e capital de grandes players têm dificuldades para escalar. Algumas são adquiridas por grandes empresas de tecnologia, consolidando ainda mais o controle.

Os limites de eficiência da arquitetura de IA

Os desafios técnicos vão além da escassez de recursos. Os requisitos de refrigeração do hardware de IA moderno estão atingindo limites físicos. Os sistemas tradicionais de refrigeração a ar (CRAC e CRAH) não conseguem lidar com as cargas térmicas do hardware de IA. O setor está passando por uma rápida transição para tecnologias avançadas de refrigeração líquida, incluindo refrigeração direta no chip e refrigeração por imersão, onde servidores inteiros são submersos em líquidos termicamente condutores.

Essas soluções exigem projetos de instalações, instalações e protocolos operacionais completamente novos. A integração dos sistemas de refrigeração com as cargas de trabalho de TI deve ser dinâmica. Quando um cluster de GPUs é ligado para treinamento de modelos, o sistema de refrigeração deve responder instantaneamente para evitar superaquecimento. Plataformas inteligentes de gerenciamento de data centers vinculam a atividade da carga de trabalho aos controles ambientais, permitindo respostas automatizadas e reduzindo o desperdício de energia. A refrigeração pode representar até 60% do consumo total de energia de um data center.

A arquitetura de 48 volts está ganhando importância em resposta às exigências de eficiência. O aumento da tensão de 12 para 48 volts reduz a corrente necessária na mesma proporção. As perdas na linha diminuem em um fator de 16, pois são proporcionais ao quadrado da corrente. Isso melhora a eficiência, reduz a dissipação de calor e permite o uso de barramentos menores. Ao mesmo tempo, muitos sistemas e componentes ainda requerem energia regulada de 12 volts. A transformação da distribuição de energia em data centers exige investimentos maciços em infraestrutura.

Os requisitos de latência adicionam ainda mais complexidade. A inferência de IA exige cada vez mais respostas em tempo real. A computação de borda e as arquiteturas de data center distribuídas visam minimizar a latência, mas isso multiplica o número de locais e a complexidade da coordenação. A transferência geográfica de carga entre data centers requer previsões avançadas e dados globais, dificilmente refletindo a situação real da maioria dos operadores. Os próprios modelos de transferência de carga exigem um tempo de computação significativo e não são adequados para requisitos de agendamento em tempo real.

A iminente quebra do mercado e a consolidação

A sustentabilidade econômica do atual boom da IA ​​está sendo cada vez mais questionada. Os investimentos em IA são atualmente o único fator que impede a economia dos EUA de entrar em recessão, com a infraestrutura de data centers e o desenvolvimento de modelos compensando os altos custos de empréstimo. O economista-chefe da Apollo Global Management observou que praticamente não há crescimento nos gastos de capital corporativos fora do setor de IA. Contrariando os padrões típicos de investimento, os gastos com IA não diminuíram apesar dos aumentos nas taxas de juros do Fed, já que os investimentos em data centers são, em última análise, financiados pela valorização das ações das sete maiores empresas do setor.

Essa dependência parece perigosa. Uma análise do Deutsche Bank, de setembro de 2025, argumentou que, sem investimentos relacionados à IA, a economia dos EUA já poderia estar em recessão. O crescimento do PIB é impulsionado quase que inteiramente por gastos de capital em IA. Jason Furman, economista e ex-diretor adjunto do Conselho Econômico Nacional, estimou que 92% da demanda econômica nos dois primeiros trimestres de 2025 veio de equipamentos e softwares de processamento de informações. O índice S&P 500 está bastante desequilibrado, criando o risco de um colapso nos investimentos.

O retorno sobre o investimento permanece incerto. Embora as empresas estejam direcionando parcelas impressionantes de seus fluxos de caixa operacionais, cerca de 50%, para iniciativas de IA, os retornos reais podem não ser aparentes por mais de um ano. A OpenAI comprometeu aproximadamente um trilhão de dólares em transações de IA, incluindo um projeto de data center de 500 bilhões de dólares, mas projeta gerar apenas 13 bilhões de dólares em receita. A discrepância notável entre os lucros esperados e os investimentos atuais parece semelhante a uma bolha.

A Gartner prevê uma consolidação do mercado de IA, visto que o número de fornecedores de IA agora excede a demanda. A consolidação é provável nos próximos dois a três anos devido à redução do financiamento de capital de risco e ao aumento de saídas para líderes bem capitalizados. A ABI Research acredita que a consolidação no cenário de software de IA é inevitável, já que os fornecedores de serviço único dominam o mercado e grandes empresas adquirem startups para facilitar a entrada no mercado e a consolidação de soluções. O desenvolvimento de plataformas MLOPS de ponta a ponta impulsionará os gastos com fusões e aquisições.

Os paralelos históricos com os invernos anteriores da IA ​​são inegáveis. A história da inteligência artificial já inclui diversos períodos em que o entusiasmo pelo aprendizado de máquina diminuiu e os investimentos em produtos, empresas e pesquisas de IA secaram. O último desses invernos terminou na década de 1990. Se outro vier, poderá trazer consequências devastadoras, visto que o boom da IA ​​generativa movimenta centenas de bilhões de dólares, muito mais do que os ciclos anteriores.

A distribuição desigual do ônus

As disparidades regionais nos EUA agravam o problema. Enquanto o Centro-Oeste se beneficia de investimentos, a Virgínia arca com um ônus desproporcional. O território da Dominion Energy Service no norte da Virgínia garantiu contratos para 40 gigawatts de capacidade de data center até o final de 2024, um aumento significativo de 21 gigawatts em relação aos seis meses anteriores. A concessionária propôs novas estruturas tarifárias para clientes de alto consumo a fim de reduzir o ônus financeiro para os clientes residenciais, bem como aumentos nos preços da eletricidade para os demais clientes para cobrir os custos.

A concentração gera crises locais. Na Virgínia, as restrições de recursos podem limitar severamente o crescimento planejado. A EirGrid, na Irlanda, e a Dominion, nos EUA, foram identificadas como particularmente vulneráveis. A concentração geográfica intensifica a pressão sobre as redes regionais. Quinze estados, especialmente Virgínia, Texas e Califórnia, registraram cerca de 80% da carga nacional de data centers em 2023. Esse efeito de concentração agrava a sobrecarga das redes locais.

Os impactos socioeconômicos são distribuídos de forma desigual. Regiões mais ricas se beneficiam de empregos na área de tecnologia e da arrecadação de impostos, enquanto áreas mais rurais arcam com os encargos ambientais sem benefícios proporcionais. Comunidades negras no sul dos EUA estão particularmente afetadas pelos custos ocultos dos data centers. Existem 1.200 data centers no sul, com US$ 200 bilhões em projetos adicionais em desenvolvimento. Essas comunidades sofrem impactos ambientais desproporcionais decorrentes da poluição do ar, do consumo de água e da sobrecarga da rede.

Os efeitos no mercado de trabalho variam significativamente por região. Regiões com ecossistemas tecnológicos consolidados se beneficiam de empregos bem remunerados em IA. Regiões rurais com novos centros de dados apresentam principalmente empregos na construção civil e em funções operacionais de baixa qualificação. A transformação do emprego pela IA revela diferenças regionais. Em regiões desenvolvidas com alta concentração de profissionais altamente qualificados, a estrutura de emprego se otimiza em favor desses trabalhadores. Em outras regiões, a IA leva à perda de empregos sem a devida criação de novas oportunidades.

O futuro entre consolidação e realinhamento

A convergência desses desafios pinta um quadro complexo do futuro da IA ​​nos Estados Unidos. Problemas de infraestrutura, pessoal, regulamentação e economia se reforçam mutuamente. A crise energética limita as opções geográficas, a escassez de mão de obra retarda o desenvolvimento, a fragmentação regulatória aumenta os custos e a incerteza econômica desestimula o investimento. A soma desses fatores pode comprometer fundamentalmente o domínio americano em IA.

O futuro mais provável situa-se entre os extremos de um colapso catastrófico e um crescimento ininterrupto. A consolidação do mercado parece inevitável. Empresas mais fracas, startups sobrevalorizadas sem modelos de negócio claros e projetos sem um retorno sobre o investimento (ROI) mensurável serão eliminados. Essa seleção natural será dolorosa para os afetados, mas poderá abrir caminho para um desenvolvimento mais sustentável. Os participantes restantes serão aqueles que resolvem problemas reais de negócios e entregam valor mensurável.

A redistribuição geográfica continuará. O Centro-Oeste e outras regiões anteriormente subdesenvolvidas ganharão ainda mais importância. Essa descentralização poderá aumentar a resiliência do ecossistema de IA americano, distribuindo riscos e liberando novos talentos. Ao mesmo tempo, polos consolidados como o Vale do Silício e o norte da Virgínia manterão sua relevância por meio de efeitos de rede e concentração de talentos, ainda que de forma modificada.

O desenvolvimento tecnológico se concentrará cada vez mais na eficiência. A era de modelos cada vez maiores, com demandas de recursos que crescem exponencialmente, está se aproximando de seus limites físicos e econômicos. Inovações em arquitetura de modelos, quantização, destilação e chips especializados serão priorizadas. A indústria aprenderá a fazer mais com menos, impulsionada não pela consciência ambiental, mas pela necessidade econômica.

O panorama regulatório precisará ser esclarecido. A atual fragmentação é insustentável a longo prazo. Ou será estabelecida uma legislação federal que equilibre a diversidade estadual com a coerência nacional, ou a fragmentação se consolidará, com todas as consequências negativas para os custos de conformidade e a competitividade internacional. A economia política dessa decisão permanece incerta, mas a indústria exigirá cada vez mais clareza.

A aceitação pública está se tornando uma variável crítica. A resistência organizada aos centros de dados reflete preocupações mais profundas sobre justiça distributiva, impacto ambiental e participação democrática nas decisões tecnológicas. As empresas de tecnologia precisam aprender a tratar as comunidades locais como partes interessadas, e não como obstáculos. Isso exige transformação cultural e participação genuína, não apenas exercícios de relações públicas.

A dimensão internacional continua sendo crucial. Enquanto os EUA lidam com problemas internos, a China investe pesadamente em infraestrutura de IA. No ano passado, a China adicionou mais de 400 gigawatts de nova capacidade de geração de energia à rede elétrica, em comparação com algumas dezenas de gigawatts nos EUA. Essa diferença na velocidade de implantação de infraestrutura pode ter implicações estratégicas. A capacidade dos EUA de manter a liderança em IA depende da resolução de seus desafios internos.

A questão fundamental não é se os EUA conseguirão superar os desafios atuais, mas a que custo e com que consequências. Os investimentos necessários em infraestrutura somarão trilhões na próxima década. As transformações sociais resultantes da implementação da IA ​​serão profundas. Os impactos ambientais exigem séria consideração. As questões de distribuição relativas à participação democrática e aos ganhos econômicos permanecem sem solução.

O boom da IA ​​nos Estados Unidos está em um ponto de inflexão. A fase de entusiasmo acrítico e recursos aparentemente ilimitados está chegando ao fim. O que se segue é um período de consolidação, realinhamento e ajustes potencialmente dolorosos. A tecnologia em si sobreviverá e evoluirá. A questão é quais empresas, regiões e modelos de negócios resistirão à transformação e qual será o cenário resultante. As decisões tomadas nos próximos anos moldarão a arquitetura da economia impulsionada pela IA pelas próximas décadas.

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