Hyperscalers de IA podem precisar elevar sua produtividade em 2,7 vezes até 2030 para justificar quase US$ 1,1 trilhão em gastos com infraestrutura até 2027, segundo pesquisa recente.
Principais pontos:
- Hyperscalers de IA encaram a meta de elevar a produtividade em 2,7 vezes até 2030 para justificar os investimentos atuais em infraestrutura.
- O Morgan Stanley projeta cerca de US$ 2,9 trilhões em gastos globais com data centers até 2028, dos quais aproximadamente US$ 1,5 trilhão dependerá de capital externo.
- A crescente dependência de dívida e crédito privado pode espalhar o risco da infraestrutura de IA para além das grandes big techs.
A conta de Wachter para a IA
A MIT Technology Review analisou o trabalho da professora de finanças de Wharton Jessica Wachter e de seu coautor Jonathan Wachter, que basearam suas estimativas nos investimentos de Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle.
A análise aponta que o setor precisaria de um aumento de produtividade de 2,7 vezes até 2030, já descontando custo de capital, depreciação e um retorno de 15%. O estudo alerta que, se o boom esperado não se concretizar, a expansão poderá se tornar “a maior alocação equivocada de capital da história”.
A pressão já começa a aparecer no fluxo de caixa corporativo. A Alphabet registrou fluxo de caixa livre negativo de US$ 5,9 bilhões no segundo trimestre de 2026, seu primeiro resultado negativo desde a abertura de capital do Google em 2004, em meio a um salto dos investimentos em capex.
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Risco de crédito à la Gensler
O Morgan Stanley estima que cerca de US$ 2,9 trilhões serão direcionados à construção de data centers globais entre 2025 e 2028, com algo em torno de US$ 1,5 trilhão vindo de capital externo. Esse movimento desloca mais risco da infraestrutura de IA para a dívida corporativa, o crédito securitizado e o mercado de crédito privado.
O projeto Hyperion da Meta, na Louisiana, ilustra como esse modelo de financiamento funciona. Fundos geridos pela Blue Owl Capital detêm 80% de uma joint venture responsável por desenvolver o campus, estimado em cerca de US$ 27 bilhões, enquanto a Meta mantém 20%.
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 ciclo de investimentos em IA como “uma aposta combinada dos mercados de capitais e da economia”.
O estrategista cripto Arthur Hayes sustenta que uma crise de crédito ligada à IA poderia, em última instância, forçar uma política monetária mais frouxa pelo Federal Reserve e impulsionar o Bitcoin (BTC) rumo a US$ 1 milhão — cenário ainda altamente especulativo e não corroborado pela pesquisa de Wharton.
A arrancada dos investimentos vem de anos, à medida que hyperscalers correm para garantir chips, energia e capacidade de data center. A grande incógnita é se produtividade e receita conseguirão subir na mesma velocidade dos compromissos de infraestrutura, cada vez mais apoiados em financiamento de terceiros.
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