Investimento em data centers de IA enfrenta risco de rentabilidade

Um grupo de gigantes de tecnologia conhecidas como hiperescaladores está direcionando volumes sem precedentes de capital para a construção de data centers de inteligência artificial. Segundo análises de Jessica Wachter, professora de finanças da Escola Wharton da Universidade da Pensilvânia, e do professor do MIT Gary Gensler, ex-presidente da Comissão de Valores Mobiliários dos Estados Unidos (SEC), os investimentos totais de capital em IA por empresas como Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle podem ultrapassar US$ 5 trilhões nos próximos quatro anos. O ritmo de expansão, no entanto, expõe um descompasso financeiro: os gastos com infraestrutura ainda não contam com receitas equivalentes no setor.

Desproporção entre gastos e receitas de IA

Estimativas destacadas pela reportagem indicam que os hiperescaladores devem desembolsar cerca de US$ 750 bilhões na implantação de estruturas computacionais neste ano. Por outro lado, Gary Gensler aponta que a receita total gerada pela inteligência artificial ficará entre US$ 150 bilhões e US$ 200 bilhões no mesmo período. A alta alocação de recursos causou impacto no balanço financeiro da Alphabet, que registrou um déficit de fluxo de caixa livre de cerca de US$ 5,9 bilhões no trimestre mais recente devido aos gastos com infraestrutura de IA — seu primeiro resultado negativo nesse indicador desde que o Google abriu capital em 2004.

Para justificarem esses gastos diante de investidores e pagarem empréstimos, a pesquisa de Wachter calcula que as empresas de IA precisarão aumentar a própria produtividade em um fator de 2,7 até 2030. A projeção considera o custo de capital, os juros sobre dívidas, a depreciação de ativos e um retorno de 15%. Segundo os pesquisadores, caso o aumento de produtividade não aconteça, a atual construção de infraestrutura pode se tornar a maior alocação equivocada de capital da história econômica, superando cenários normais de mercado em um contexto no qual o uso de IA eleva custos operacionais.

Depreciação de hardware e empréstimos

Além da necessidade de aumentar o faturamento, as companhias enfrentam a depreciação acelerada dos equipamentos. Os chips de GPU representam cerca de 60% dos custos de um data center, e seu desempenho dobra aproximadamente a cada dois anos. Conforme Mihir Kshirsagar, do Centro de Política de Tecnologia da Informação da Universidade de Princeton, para manter a competitividade, os proprietários de data centers que entrarem em operação precisaram gastar bilhões de dólares adicionais em novas gerações de chips até o fim da década. Sem esse aporte contínuo, as instalações correm o risco de se tornarem estruturas abandonadas e inativas.

O risco financeiro se estende à economia geral à medida que as empresas tomam volumes crescentes de empréstimos e os fluxos de caixa livre tendem a entrar em território negativo. Caso a demanda por poder computacional diminua, ou se os clientes optarem por modelos mais baratos que exijam menos processamento bruto, as companhias ainda precisarão arcar com o pagamento de juros de suas dívidas. No entanto, o ritmo exato da demanda futura e a extensão do avanço de eficiência dos novos modelos permanecem incertos.