Hyperscalers de IA podem precisar aumentar sua produtividade em 2,7 vezes até 2030 para justificar quase US$ 1,1 trilhão em gastos com infraestrutura até 2027, segundo nova pesquisa.
Principais pontos:
- Hyperscalers de IA enfrentam uma exigência de ganho de produtividade de 2,7 vezes até 2030 para sustentar seus compromissos atuais de infraestrutura.
- O Morgan Stanley estima cerca de US$ 2,9 trilhões em investimentos globais em data centers até 2028, dos quais aproximadamente US$ 1,5 trilhão dependerão de capital externo.
- A crescente dependência de dívida e crédito privado tende a espalhar o risco da infraestrutura de IA para além das grandes empresas de tecnologia.
A conta da IA segundo Wachter
A MIT Technology Review analisou o trabalho da professora de finanças de Wharton Jessica Wachter e do coautor Jonathan Wachter, que basearam suas estimativas nos investimentos de Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle.
A análise conclui que o setor precisa de um aumento de produtividade de 2,7 vezes até 2030, já considerando custo de capital, depreciação e um retorno de 15%. O estudo alerta que, se o boom esperado não se confirmar, a expansão pode se tornar “a maior alocação equivocada de capital da história”.
A pressão já aparece no fluxo de caixa corporativo. A Alphabet reportou fluxo de caixa livre negativo de US$ 5,9 bilhões no segundo trimestre de 2026, seu primeiro trimestre no vermelho desde a abertura de capital do Google em 2004, em meio à disparada do capex.
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Risco de crédito à la Gensler
O Morgan Stanley calcula que cerca de US$ 2,9 trilhões serão destinados à construção de data centers globais entre 2025 e 2028, com algo em torno de US$ 1,5 trilhão vindo de capital externo. Essa mudança desloca cada vez mais o risco da infraestrutura de IA para a dívida corporativa, crédito estruturado e mercados de crédito privado.
O projeto Hyperion da Meta, na Louisiana, ilustra esse modelo. Fundos geridos pela Blue Owl Capital detêm 80% de uma joint venture responsável pelo desenvolvimento de um campus de aproximadamente US$ 27 bilhões, enquanto a Meta mantém os 20% restantes.
O professor da Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh estuda como essa expansão distribui alavancagem entre incorporadoras, credores e veículos de finanças estruturadas.
O ex-presidente da SEC e professor do MIT Sloan, Gary Gensler, descreveu o atual ciclo de investimentos em IA como “uma aposta combinada pelos mercados de capitais e pela economia”.
O estrategista cripto Arthur Hayes argumenta que uma correção de crédito ligada à IA poderia, em última instância, forçar uma postura mais branda do Federal Reserve e levar o Bitcoin (BTC) em direção a US$ 1 milhão — cenário ainda altamente especulativo, sem respaldo direto na pesquisa de Wharton.
A onda de gastos vem se formando há anos, à medida que hyperscalers correm para garantir chips, energia e capacidade de data centers. A grande incógnita é se produtividade e receitas crescerão rápido o suficiente para sustentar compromissos de infraestrutura que dependem, cada vez mais, de financiamento externo.
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