Boa ideia? Inteligência artificial financiada a crédito: a transformação da indústria tecnológica por meio de dívidas massivas – Imagem: Xpert.Digital
Um ciclo perigoso: Por que gigantes da tecnologia emprestam dinheiro umas às outras para financiar IA e a aposta arriscada da Meta choca Wall Street
O boom da IA financiado por crédito: como gigantes da tecnologia estão assumindo um risco de trilhões de dólares e a jogada inteligente da Nvidia – como uma corporação lucra com a frenética dívida de IA de outra.
Uma corrida sem precedentes pela supremacia na inteligência artificial tomou conta da indústria de tecnologia. Gigantes como Meta, Microsoft, Google e Amazon estão investindo somas antes inimagináveis para criar a infraestrutura da próxima revolução tecnológica. Mas por trás das promessas deslumbrantes de superinteligência e crescimento ilimitado, esconde-se uma nova e arriscada realidade: todo o setor está financiando seu futuro com crédito. É uma aposta colossal, alimentada por uma montanha de dívidas de proporções históricas, que está abalando os alicerces da indústria e, potencialmente, a estabilidade dos mercados financeiros.
A transformação é fundamental: os investimentos tradicionais, financiados por lucros operacionais, estão sendo substituídos por financiamento agressivo por dívida. Em apenas dois meses de 2025, US$ 75 bilhões em novas dívidas foram investidos em empresas de tecnologia focadas em IA — mais que o dobro da média anual anterior. O dilema central: os gastos com data centers e chips estão explodindo, enquanto as receitas resultantes estão ficando para trás. A lacuna entre o otimismo tecnológico dos CEOs e a realidade econômica está aumentando e se tornando o novo normal.
Mas o verdadeiro perigo reside em algo mais profundo do que os balanços corporativos. Um mercado opaco de empréstimos privados está crescendo em segredo, financiando uma parcela significativa do boom fora do escrutínio público. Ao mesmo tempo, padrões preocupantes de financiamento circular estão emergindo, nos quais empresas como a Nvidia e a OpenAI emprestam dinheiro umas às outras para comprar seus próprios produtos – um frágil castelo de cartas que só se manterá de pé enquanto os preços das ações subirem. Os paralelos com a bolha da internet estão se tornando cada vez mais evidentes e convincentes.
Este artigo analisa as diferentes estratégias das gigantes da tecnologia — desde a aposta arriscada da Meta até a posição mais sólida da Microsoft —, revela os atores que manipulam os bastidores e examina os riscos sistêmicos decorrentes dessa corrida movida a dívidas. Trata-se de um investimento necessário em um futuro inovador ou da maior bolha especulativa de nossa época?
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Por que apostas bilionárias sem retorno garantido estão se tornando o novo padrão?
O setor de tecnologia está passando por uma transformação financeira sem precedentes. Empresas como Meta, Microsoft, Google e Amazon abandonaram seus padrões tradicionais de financiamento fundamental e estão recorrendo massivamente ao mercado de dívida. Esse desenvolvimento não apenas marca uma alta cíclica, mas também sinaliza mudanças estruturais profundas na forma como as empresas mais valiosas do mundo financiam seu futuro. A escala já é impressionante: somente em setembro e outubro de 2025, US$ 75 bilhões em dívida com grau de investimento foram emitidos por empresas de tecnologia focadas em inteligência artificial, mais que o dobro do valor médio anual do setor, de US$ 32 bilhões, entre 2015 e 2024.
Esses números destacam um dilema crucial da nossa época: os investimentos em infraestrutura de IA estão crescendo mais rápido do que as receitas que geram. O otimismo tecnológico está colidindo frontalmente com a realidade econômica. A OpenAI, por exemplo, anunciou planos de investimento totalizando US$ 1,4 trilhão, enquanto simultaneamente acumula bilhões em atrasos. Essa discrepância entre despesas e receitas não é patológica ou absurda em suas circunstâncias excepcionais, mas sim está se tornando a nova normalidade no setor de tecnologia de ponta.
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Meta: O principal exemplo do paradigma de financiamento por dívida.
A Meta Platforms personifica a nova lógica de financiamento da era da IA como nenhuma outra empresa. No outono de 2025, a empresa pertencente ao Facebook anunciou a emissão de US$ 30 bilhões em novos títulos, a maior emissão de títulos de sua história. A estrutura desse pacote de títulos abrange seis tranches com vencimentos que variam de cinco a quarenta anos, ressaltando a natureza fundamentalmente voltada para o futuro dessa estratégia de financiamento. Simultaneamente, a Meta planeja investir entre US$ 70 e US$ 72 bilhões em despesas de capital somente em 2025. Para o ano seguinte, a empresa anunciou sua intenção de aumentar esse valor em até 24%. Isso equivale a um investimento total implícito de até US$ 90 bilhões anualmente.
A estrutura de financiamento da Meta revela um modelo inovador, porém questionável. A empresa captou US$ 27 bilhões de investidores privados como PIMCO, Blue Owl Capital e Apollo Global Management. Esses acordos se enquadram no segmento crescente das chamadas soluções de crédito privado. A vantagem dessa estrutura reside em sua arquitetura contábil: a dívida não é totalmente divulgada no balanço patrimonial público da empresa, mas parcialmente tratada fora do balanço por meio de estruturas complexas. Isso permite que a Meta mobilize grandes quantias de capital sem divulgar integralmente o ônus do financiamento em suas demonstrações financeiras.
O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, justifica essa estratégia agressiva de investimento argumentando que a empresa precisa dar o salto para a superinteligência artificial e, portanto, construir a infraestrutura necessária. Esse argumento contém uma promessa fundamental: que os investimentos de hoje gerarão os modelos de negócios extremamente lucrativos de amanhã. Inicialmente, Wall Street reagiu com ceticismo a esse anúncio. O preço das ações da Meta caiu até 13,5%, e a empresa perdeu temporariamente mais de US$ 220 bilhões em valor de mercado. Essa reação ilustra o dilema central entre o otimismo da administração e a incerteza dos investidores.
A rentabilidade dos investimentos anteriores da Meta em IA permanece incerta. Embora a Meta apresente um fluxo de caixa operacional robusto, com uma margem de lucro líquido próxima dos 40%, o retorno sobre seus investimentos específicos em infraestrutura de IA é desconhecido. Analistas da Bernstein alertam que o período de tolerância da Meta para demonstrar progresso em IA além de seu negócio principal está chegando ao fim rapidamente. A empresa fez investimentos maciços e alocou recursos humanos significativos, mas agora precisa apresentar resultados.
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Microsoft: O capitalista sólido na corrida armamentista da IA
A Microsoft representa a antítese da aposta agressiva da Meta. Embora a empresa também invista somas enormes, ela financia esses investimentos com um balanço patrimonial significativamente mais robusto. No primeiro trimestre do ano fiscal de 2026, a Microsoft gastou um valor recorde de US$ 34,9 bilhões em investimentos, aproximadamente 75% a mais do que no mesmo trimestre do ano anterior. Isso equivale a uma taxa de investimento anual bem superior a US$ 130 bilhões. Grande parte desses recursos foi destinada à expansão de sua infraestrutura de nuvem Azure e a parcerias, como a firmada com a OpenAI.
O balanço patrimonial da Microsoft é impressionante. A empresa ostenta um lucro líquido de US$ 102 bilhões no último ano fiscal e um patrimônio líquido atual de US$ 363 bilhões. A dívida líquida é de apenas US$ 18 bilhões, um valor praticamente insignificante para uma empresa do seu porte. As margens operacionais líquidas variam consistentemente entre 35% e 37%. Isso significa que a Microsoft consegue financiar a maior parte de seus investimentos em infraestrutura de IA com o fluxo de caixa operacional, sem depender de financiamento externo por meio de dívida. Apesar disso, a Microsoft quase triplicou seus passivos de arrendamento financeiro, uma forma de dívida amplamente associada a data centers, de 2023 para 2024, elevando-os para US$ 46 bilhões.
A estratégia da Microsoft é agir rapidamente, mas financiar com cautela. Recentemente, a empresa juntou-se a um consórcio de investidores para adquirir 50 data centers nos EUA e na América Latina por um total de US$ 40 bilhões. Isso demonstra que a Microsoft não depende principalmente de financiamento de dívida de curto prazo, mas sim que consegue crescer por meio de diversos canais, como empréstimos sindicados e capital próprio. A Microsoft também fez um investimento inicial na OpenAI e alugou infraestrutura do Azure para a OpenAI. Esse acordo provou ser altamente lucrativo para a Microsoft, já que a OpenAI aluga poder computacional da Microsoft para seus modelos de IA, tornando-se assim uma das crescentes fontes de receita da Microsoft.
Google e Alphabet: Números de crescimento impressionantes atendem às crescentes necessidades de financiamento.
A Alphabet, empresa controladora do Google, apresenta um cenário mais positivo do que a Meta em muitos aspectos. A empresa alcançou receitas superiores a US$ 100 bilhões pela primeira vez no terceiro trimestre de 2025, especificamente US$ 102,3 bilhões, representando um aumento de 33%. O CEO Sundar Pichai identificou a inteligência artificial como o principal motor de crescimento e anunciou planos para aumentar os investimentos para 2025 para até US$ 93 bilhões. Isso representa um aumento em relação à previsão anterior de US$ 85 bilhões. A maior parte desses investimentos será destinada à expansão de data centers e infraestrutura de IA.
Aproximadamente 60% dos investimentos de capital do Google são destinados a GPUs e servidores, enquanto cerca de 40% são direcionados a ferramentas e equipamentos de data center. O Google anunciou um projeto de data center de US$ 15 bilhões na Índia, o maior fora dos EUA, o que reforça a expansão global de sua infraestrutura de IA. O mercado de ações reagiu de forma muito mais positiva ao anúncio do aumento de investimentos da Alphabet do que ao da Meta, dado o histórico comprovado do Google em monetizar seus produtos de IA. O negócio de buscas do Google se beneficiou da integração da inteligência artificial, e a empresa já demonstrou crescimento de receita comprovado.
Ao contrário da Meta, a Alphabet tem sido mais cautelosa com o financiamento por dívida. A empresa emitiu títulos pela primeira vez desde 2020 em abril de 2025, mas, no geral, sua relação dívida/patrimônio líquido é significativamente menos agressiva. Isso ocorre porque o Google possui fluxos de caixa operacionais massivos. Seus modelos de negócios consolidados em publicidade e infraestrutura em nuvem são consideravelmente mais lucrativos do que os da Meta, cujo principal aplicativo, o Facebook, está sendo revitalizado após anos de estagnação.
Amazon: a gigante silenciosa da infraestrutura de IA
A Amazon é frequentemente ignorada nas discussões sobre o boom do financiamento por dívida, embora a empresa faça alguns dos maiores investimentos do mundo. O CEO Andy Jassy elevou a previsão de investimentos para 2025 para US$ 125 bilhões, destacando que a Amazon adicionou 3,8 gigawatts de capacidade de data center somente nos últimos doze meses. Esses números são impressionantes. Para efeito de comparação, a Microsoft investe cerca de US$ 34,9 bilhões por trimestre, e a Meta, entre US$ 18 e US$ 20 bilhões. O ritmo de investimento da Amazon, de US$ 125 bilhões por ano, é, portanto, muitas vezes superior ao da maioria de seus concorrentes.
A estratégia da Amazon é significativamente mais diversificada. A empresa não está apenas investindo em um programa de infraestrutura de IA, mas também em computação em nuvem por meio da AWS, automação logística, desenvolvimento de seus próprios chips, como o Trainium2, e parcerias como a firmada com a startup de IA Anthropic. A Amazon adquiriu uma participação na Anthropic e gerou um lucro extraordinário de US$ 9,5 bilhões apenas no último trimestre.
Diferentemente da Meta e da OpenAI, a Amazon possui um modelo de negócios diversificado com rentabilidade comprovada. As divisões de e-commerce, nuvem e publicidade da empresa já são altamente lucrativas. A receita líquida cresceu aproximadamente 11%, atingindo US$ 158,9 bilhões, enquanto o lucro aumentou quase 39%, para pouco mais de US$ 21 bilhões. Isso significa que a Amazon pode financiar seus investimentos em IA com um fluxo de caixa robusto, sem depender de estratégias agressivas no mercado de dívida.
A estratégia de financiamento da Amazon se beneficia de uma parceria estratégica com a OpenAI. A empresa firmou um acordo com a OpenAI no valor aproximado de US$ 38 bilhões, concedendo à OpenAI acesso à infraestrutura da AWS com centenas de milhares de GPUs Nvidia e servidores EC2 Ultra. Isso representa uma relação clássica entre cliente e fornecedor, garantindo à Amazon a utilização de seus data centers e, ao mesmo tempo, fornecendo à OpenAI capacidade computacional de curto prazo.
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Oracle: De rei dos bancos de dados a protagonista da infraestrutura de IA
A Oracle apresenta um caso fascinante. A empresa, conhecida há muito tempo como uma empresa de software estável e não volátil, tornou-se repentinamente uma participante agressiva na corrida pela infraestrutura de IA. A explicação reside em uma parceria estratégica com a OpenAI e o grupo japonês SoftBank para o chamado projeto Stargate. Este megaprojeto planeja construir data centers com capacidade total de dez gigawatts, com um investimento estimado em 500 bilhões de dólares.
A Oracle garantiu um financiamento de US$ 38 bilhões de um consórcio bancário liderado pelo JPMorgan Chase e pelo Mitsubishi UFJ. Este é o maior financiamento já obtido para infraestrutura de IA. A estrutura desse financiamento ilustra a complexidade dos acordos de infraestrutura modernos: os US$ 38 bilhões são divididos em duas linhas de crédito sênior garantidas. Um pacote de US$ 23,25 bilhões financia um data center no Texas, enquanto uma linha de crédito de US$ 14,75 bilhões apoia um projeto em Wisconsin. Os vencimentos são de quatro anos e as taxas de juros estão aproximadamente 2,5 pontos percentuais acima das taxas de referência.
A Vantage Data Centers Development é responsável pela construção e operação de ambas as instalações. Essa estrutura revela um padrão fascinante: a própria Oracle é menos a operadora dos data centers e mais uma tomadora de empréstimo e cliente da infraestrutura. No âmbito do acordo Stargate, a empresa se compromete a pagar à OpenAI US$ 300 bilhões nos próximos cinco anos pelo uso desse poder computacional. Assim, a Oracle se torna a financiadora de uma infraestrutura que será usada principalmente por outra empresa. Os chips para esses data centers, por sua vez, são adquiridos da Nvidia.
A estratégia da Oracle revela um profundo problema estrutural: a empresa assumiu um enorme risco de concentração, já que dois terços de toda a receita futura da Oracle dependem de um único cliente, a OpenAI. Essa é uma característica de concentração extrema que acarreta riscos significativos.
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A Nvidia lucra: como os chips se tornam uma fonte de financiamento.
Nvidia: a verdadeira vencedora do boom de financiamento
Enquanto empresas como Meta, Google e Amazon lutam para garantir financiamento para seus data centers, a Nvidia está em uma posição muito mais confortável. A fabricante de chips, cuja tecnologia de GPU é fundamental para todos os investimentos em infraestrutura de IA, tornou-se a verdadeira financiadora do boom da IA. A Nvidia anunciou planos de investir até US$ 100 bilhões na OpenAI. Este não é um investimento comum, mas sim um arranjo financeiro inteligente que serve a múltiplos propósitos.
A estrutura do acordo entre a Nvidia e a OpenAI revela a circularidade do financiamento moderno da IA: o dinheiro da Nvidia é usado para construir novos data centers, que são então equipados com chips da Nvidia. Segundo a fabricante de chips, os chips da Nvidia representam de 60% a 70% do custo total de um novo data center. O cálculo prático é o seguinte: se a OpenAI quiser construir um gigawatt de poder computacional, precisa de chips no valor aproximado de 35 bilhões de dólares. A Nvidia contribui com cerca de 10 bilhões de dólares em capital próprio para cada gigawatt adicional de poder computacional. Isso significa que a OpenAI só precisa pagar por pouco menos de três quartos de seus chips em dinheiro e recebe o restante em troca de participação acionária. A Nvidia, por sua vez, financia diretamente a demanda por seus próprios chips com esse investimento.
Este acordo é ao mesmo tempo engenhoso e problemático. Garante à Nvidia volumes de vendas exponenciais, enquanto simultaneamente fortalece a rede de dívidas da OpenAI, Oracle e outras empresas do setor. A Nvidia também adquiriu uma participação de sete por cento na CoreWeave, outra provedora de nuvem especializada em IA. Curiosamente, a Nvidia se comprometeu a comprar qualquer capacidade excedente que a CoreWeave não consiga disponibilizar no mercado até 2032. Isso equivale a um cheque em branco para seus clientes. A Nvidia também investiu cinco bilhões de dólares na Intel e está desenvolvendo novos chips em conjunto com sua maior concorrente.
As ações da Nvidia subiram aproximadamente 54% em 2025 e estão a caminho de registrar sua maior alta anual desde 1999. Isso reflete a posição da Nvidia como a verdadeira beneficiária do boom da IA. Enquanto outras empresas estão se endividando para comprar chips, a Nvidia está recebendo participações acionárias e estratégicas nas empresas de IA mais valiosas do mundo.
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O segmento de crédito privado: o ponto cego da estabilidade financeira.
Um aspecto frequentemente negligenciado da onda de financiamento da IA é o rápido crescimento do chamado mercado de crédito privado. Esse segmento de empréstimos privados, em rápida expansão e concedido por empresas de investimento, fundos de pensão e outras instituições não bancárias, está financiando cada vez mais centros de dados de IA, segundo o UBS. O UBS estima que os empréstimos privados relacionados à IA poderão quase dobrar nos doze meses que antecedem o início de 2025.
O problema reside na falta de transparência e liquidez desses instrumentos. Embora os empréstimos privados ofereçam mais flexibilidade em termos de condições contratuais do que os empréstimos bancários tradicionais, são difíceis de negociar em tempos de crise. Portanto, podem causar estresse adicional nos mercados financeiros caso a situação econômica se agrave. O Morgan Stanley estima que os mercados de crédito privado poderiam fornecer mais da metade dos US$ 1,5 trilhão necessários para a expansão dos data centers até 2028.
A Meta é um excelente exemplo desse desenvolvimento. A empresa captou entre 27 e 29 bilhões de dólares em capital privado de empresas como PIMCO, Blue Owl Capital e Apollo Global Management. Essas transações permitem que a Meta levante bilhões sem precisar reportar o valor total em seu balanço patrimonial. As estruturas complexas possibilitam reduzir tecnicamente a dívida no balanço, embora o aumento econômico da dívida ainda ocorra.
Títulos de alto risco e a ascensão da dívida especulativa
Outra característica marcante é o crescimento de títulos de baixa classificação no setor de IA. De acordo com o Bank of America, a emissão dos chamados títulos de alto risco por empresas relacionadas à IA aumentou significativamente. Esses títulos possuem classificação de crédito abaixo do grau de investimento e oferecem rendimentos mais altos, mas estão associados a um risco de inadimplência correspondentemente maior. O sinal é claro: o boom do financiamento da IA também está atraindo mais investidores especulativos que buscam retornos mais altos e, portanto, estão dispostos a aceitar riscos correspondentes maiores.
A análise do JP Morgan mostra que as empresas relacionadas à IA agora representam 14% do índice de grau de investimento, ultrapassando os bancos americanos como o setor dominante. Isso ilustra a alarmante concentração de riscos sistêmicos no setor de IA. Um colapso nas avaliações ou na rentabilidade das empresas de IA impactaria, portanto, diretamente grande parte do mercado de crédito.
A lacuna de financiamento e a ilusão de disponibilidade.
O Morgan Stanley prevê uma possível lacuna de financiamento de US$ 1,5 trilhão para a expansão da infraestrutura de IA nos próximos três anos. Trata-se de uma quantia impressionante. Para efeito de comparação, o Produto Interno Bruto (PIB) da Alemanha é de aproximadamente € 4 trilhões, ou US$ 4,3 trilhões. O montante necessário para a infraestrutura de IA é, portanto, equivalente a cerca de um terço da produção econômica total da Alemanha, concentrado em três anos. O estudo da Bain estima que os investimentos anuais chegarão a US$ 500 bilhões até 2030 para atender às necessidades computacionais da indústria.
A disponibilidade efetiva desses fundos é uma incógnita. Enquanto os bancos tradicionais se tornam cada vez mais cautelosos, os setores de capital privado e crédito privado estão entrando em cena. Contudo, isso gera preocupações com a liquidez e aumenta a vulnerabilidade do sistema a choques. Se o fervor especulativo diminuir ou se ocorrerem perdas iniciais nesse setor, os credores poderão rapidamente retornar a avaliações mais racionais.
O enigma da rentabilidade: onde estão as receitas?
O principal enigma de toda a onda de financiamento da IA continua sendo a rentabilidade. Embora os investimentos sejam mensuráveis e espetaculares, as receitas provenientes da IA são muito menos documentadas. A OpenAI, a startup de IA mais valiosa, faturou aproximadamente US$ 13 bilhões em 2024, mas posteriormente sofreu perdas significativas. Esses números contrastam fortemente com os investimentos planejados em infraestrutura, na ordem de cem bilhões de dólares ou mais.
Google e Microsoft já obtiveram sucessos iniciais na monetização de IA. O Google integrou seus recursos de IA à sua função de busca, melhorando assim a eficiência dos negócios de publicidade. A Microsoft vende recursos de IA por meio de sua oferta de nuvem Azure e dos produtos Copilot. A Meta, por outro lado, ainda não definiu caminhos claros de rentabilidade para sua infraestrutura de IA.
O problema reside na clássica discrepância entre os investimentos de capital e sua amortização. Data centers e chips têm ciclos de vida relativamente curtos. Uma GPU dessa geração pode se tornar obsoleta em três ou quatro anos, caso ocorram avanços tecnológicos mais rápidos. Isso significa que investimentos com horizontes de amortização curtos precisam ser financiados, especialmente quando se espera um retorno sobre o patrimônio líquido superior a 15-20%.
Deutsche Bank e o dilema da gestão de riscos
Um caso recente ilustra vividamente os riscos dessa onda de financiamento. O Deutsche Bank concedeu generosamente empréstimos para a construção de centros de dados de IA. Isso representa um risco concentrado para o banco. Segundo o Financial Times, os gestores do Deutsche Bank estão discutindo a possibilidade de apostar na queda dos preços das ações de empresas de IA, já que a queda nos preços poderia indicar dificuldades financeiras no setor, comprometendo os empréstimos.
O banco está considerando duas estratégias: primeiro, usar a venda a descoberto de ações de empresas de IA para compensar perdas com empréstimos com ganhos especulativos. Segundo, estruturar as chamadas transações de transferência sintética de risco (SRT, na sigla em inglês), nas quais terceiros assumem uma parte do risco de crédito. Nesse processo, os compradores de SRT adquirem títulos vinculados a empréstimos específicos e fornecem fundos ao credor. Em troca, recebem taxas de juros relativamente altas. O Deutsche Bank teria que adicionar empréstimos completamente diferentes ou oferecer taxas de juros mais altas para vender os títulos de SRT.
Isso revela um problema sistêmico profundo: os bancos são forçados a diversificar suas concentrações de risco porque as concentrações individuais em empréstimos para infraestrutura de IA estão se tornando excessivas. Isso, por sua vez, aumenta a complexidade do sistema financeiro.
O ciclo vicioso estrutural: Financiamento circular e dependências
O canal de notícias alemão n-tv e o Financial Times apontaram um padrão fascinante, porém preocupante: o boom de financiamento da IA está operando cada vez mais por meio de financiamento circular. As empresas emprestam dinheiro umas às outras para comprar os produtos umas das outras. A OpenAI compra chips da Nvidia por até US$ 100 bilhões e recebe ações da Nvidia em troca. A OpenAI compra chips da AMD por até US$ 100 bilhões e recebe uma opção de compra de 10% das ações da AMD.
A Oracle está construindo data centers no valor de US$ 300 bilhões para a OpenAI e concordou que a OpenAI pagará exatamente esse valor em taxas de faturamento nos próximos cinco anos. A Oracle está comprando os chips para esses data centers da Nvidia. O acordo representa um risco gigantesco de concentração: dois terços de toda a receita futura da Oracle agora dependem de apenas um cliente.
Esses mecanismos de financiamento circular funcionam enquanto as ações das empresas participantes se valorizam. Mas são fundamentalmente frágeis. Se a OpenAI não demonstrar sua lucratividade, ou se as expectativas de receita diminuírem, uma espiral descendente pode se instalar. A Nvidia pode optar por não exercer suas opções, a Oracle pode não gerar receita com a OpenAI e toda a cadeia de financiamento pode entrar em colapso.
Segundo cálculos do Financial Times, a OpenAI adquiriu 20 gigawatts de poder computacional, avaliados em um trilhão de dólares, por meio dos acordos Circle. Isso equivale aproximadamente à eletricidade produzida por 20 reatores nucleares. Apesar disso, a empresa de IA acumula bilhões em prejuízos. Um analista anônimo alerta, em declaração publicada no jornal britânico, que a OpenAI “de forma alguma tem condições” de cumprir sequer um desses compromissos.
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O debate sobre a bolha: comparações com a era da internet.
Observadores e analistas de mercado estão debatendo intensamente se a atual onda de financiamento de IA representa uma bolha, comparável à bolha das empresas ponto-com do final da década de 1990. O Bank of America publicou um estudo no qual 54% dos gestores de fundos entrevistados afirmaram que uma bolha se formou nas ações de IA. Essa porcentagem é alarmante e sugere que até mesmo investidores profissionais têm dúvidas significativas sobre a lógica de avaliação.
O CEO do JPMorgan, Jamie Dimon, alertou que os altos preços dos ativos são “uma categoria de preocupação” e que “muitos ativos” podem entrar em território de bolha. A Pesquisa Global de Gestores de Fundos do Bank of America identificou, pela primeira vez, uma “bolha do mercado de ações impulsionada pela IA” como o risco global de queda mais significativo para gestores de fundos que administram quase US$ 500 bilhões.
Michael O'Rourke, estrategista-chefe da JonesTrading, apresenta um argumento convincente de que existe uma bolha de IA, baseado em megacontratos como o investimento de US$ 15 bilhões do Google em data centers na Índia e o plano estimado de US$ 1,5 trilhão da OpenAI para expandir a infraestrutura de IA, que contrastam fortemente com a receita anual de US$ 13 bilhões da OpenAI e a falta de lucratividade.
No entanto, também existem opiniões mais matizadas. Lale Akoner, analista de mercado global da eToro, argumenta que a alta se baseia em forte convicção, e não em mera complacência. Ela descreve o mercado como estando na fase de "precificação perfeita", onde os investidores estão mais focados em potenciais histórias de sucesso do que na implementação real. Ela observa que muitas empresas de tecnologia têm balanços sólidos, o que sugere uma situação de "precificação perfeita" em vez de uma bolha clássica.
Essa é uma distinção importante. Uma verdadeira bolha é caracterizada por especulação massiva em empresas sem substância operacional. As grandes empresas de tecnologia, por outro lado, têm substância operacional: a Microsoft fatura US$ 102 bilhões anualmente, o Google mais de US$ 70 bilhões e a Meta mais de US$ 50 bilhões. A questão não é se essas empresas são lucrativas, mas se seus investimentos específicos em IA darão retorno.
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Os gargalos na infraestrutura energética
Um problema crítico, porém frequentemente negligenciado, reside na infraestrutura energética. Os centros de dados planejados exigem quantidades colossais de energia. A OpenAI planeja construir dez gigawatts de capacidade computacional, o equivalente aproximado à produção de dez usinas nucleares. Microsoft e Google planejam expansões igualmente massivas. O Banco da Inglaterra alertou que gargalos significativos nas cadeias de suprimento de eletricidade, dados ou matérias-primas podem prejudicar a valorização da IA.
Esses problemas energéticos não são triviais. Eles exigem investimentos maciços em infraestrutura de redes elétricas, geração de energia e sistemas de refrigeração. Esses investimentos devem ser feitos em paralelo com os investimentos em data centers, o que leva a necessidades de capital ainda maiores no geral.
Quem mais está se endividando? A análise detalhada.
Além das grandes empresas de tecnologia, uma segunda onda de participantes também está contraindo dívidas enormes para investir em IA. Trata-se principalmente de provedores de nuvem especializados e startups de infraestrutura de IA. A CoreWeave, provedora de nuvem focada em IA, tomou empréstimos vultosos de fundos de crédito privado e investidores em títulos para comprar chips da Nvidia. A empresa, que abriu seu capital em março, captou aproximadamente US$ 25 bilhões em dívida pública e emitiu ações desde o ano passado.
A Fluidstack, outra startup de computação em nuvem, também está tomando empréstimos vultosos, usando seus chips como garantia. Essa é uma estratégia arriscada, já que os chips podem perder valor rapidamente.
O SoftBank, conglomerado japonês de tecnologia, também está financiando sua participação em uma parceria multibilionária com a OpenAI por meio de dívida. Após a declaração crítica de Elon Musk em janeiro, de que o SoftBank "na verdade não tinha" o dinheiro, a empresa tentou melhorar sua imagem pública. No entanto, a estrutura de financiamento permanece frágil.
Segundo relatos da mídia, a startup xAI, de Elon Musk, está prestes a levantar US$ 12 bilhões em novo financiamento por meio de dívida, após uma rodada de investimentos de US$ 5 bilhões no início deste ano. A Nvidia também planeja participar da nova rodada de financiamento da xAI com um investimento de US$ 2 bilhões, e espera-se que os novos recursos sejam usados para encomendar US$ 20 bilhões em chips da Nvidia.
A dimensão regulatória
Em um relatório, o Banco da Inglaterra alertou para a formação de zonas de risco em partes do sistema financeiro caracterizadas por ativos opacos, de difícil negociação e ilíquidos. Essa é uma crítica clara ao crescente setor de crédito privado. Os reguladores em todo o mundo serão obrigados a monitorar esses riscos mais de perto.
As regulamentações bancárias de Basileia III também podem desempenhar um papel importante. Embora os bancos tradicionais operem sob requisitos de capital mais rigorosos, os fundos de private equity e outras instituições financeiras não bancárias podem assumir mais riscos. Isso cria oportunidades de arbitragem regulatória.
Perspectiva de longo prazo: investimento ou especulação?
A questão central ao final desta análise é: a atual onda de financiamento da IA representa um investimento legítimo em infraestrutura para uma tecnologia transformadora, ou trata-se de uma reação exagerada e especulativa? A resposta provavelmente é: ambas.
Existem, sem dúvida, razões fundamentais e não especulativas para investimentos maciços em infraestrutura de IA. A tecnologia de IA é transformadora e aumentará drasticamente a produtividade. A infraestrutura computacional necessária ainda não existe e precisa ser construída. Isso é legítimo em uma perspectiva de longo prazo.
Ao mesmo tempo, os padrões de financiamento de curto prazo, e especialmente o financiamento circular, são alarmantes. Se a OpenAI não conseguir cumprir suas obrigações, se o retorno sobre os investimentos em infraestrutura for menor do que o esperado ou se os avanços tecnológicos tornarem obsoletos os investimentos planejados, uma crise massiva poderá ocorrer.
O cenário futuro mais provável não é um colapso abrupto, mas sim uma redução gradual do nível de euforia. As empresas diminuirão suas taxas de crescimento se a rentabilidade ficar aquém das expectativas. Isso pode levar a uma fase de ajuste mais lenta, porém mais duradoura. Algumas empresas, principalmente aquelas com situação financeira frágil, como a OpenAI, podem enfrentar dificuldades financeiras significativas.
Para os analistas, este é um período crucial de observação. Os próximos dois a três anos revelarão se os investimentos em infraestrutura de IA se provarão transformadores ou se se revelarão um investimento excessivo em uma tecnologia que ainda não está pronta para o mercado.
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