Os gigantes de computação em nuvem focados em inteligência artificial podem precisar elevar a produtividade em 2,7 vezes até 2030 para justificar quase US$ 1,1 trilhão em gastos com infraestrutura até 2027, de acordo com uma nova pesquisa.
Principais pontos:
- Os hyperscalers de IA enfrentam uma exigência de ganho de produtividade de 2,7 vezes até 2030 para sustentar os compromissos atuais de infraestrutura.
- O Morgan Stanley estima cerca de US$ 2,9 trilhões em investimentos globais em data centers até 2028, com aproximadamente US$ 1,5 trilhão vindo de capital externo.
- A crescente dependência de dívida e crédito privado pode espalhar o risco da infraestrutura de IA para além das grandes empresas de tecnologia.
A conta de Wachter para a IA
A MIT Technology Review analisou um estudo da professora de finanças de Wharton Jessica Wachter e do coautor Jonathan Wachter, que basearam suas estimativas nos planos de investimento 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, após considerar custo de capital, depreciação e um retorno de 15%. O artigo alerta que, se o esperado boom não se materializar, a expansão pode se tornar “a maior alocação equivocada de capital da história”.
A pressão já aparece nos fluxos de caixa corporativos. 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 a uma disparada dos investimentos em capital.
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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, sendo aproximadamente US$ 1,5 trilhão financiados por capital externo. Essa mudança desloca cada vez mais o risco da infraestrutura de IA para os mercados de dívida corporativa, crédito estruturado e crédito privado.
O projeto Hyperion da Meta, em Louisiana, ilustra como esse tipo de financiamento funciona. Fundos geridos pela Blue Owl Capital detêm 80% de uma joint venture que desenvolve o campus, estimado em cerca de US$ 27 bilhões, enquanto a Meta mantém 20%.
O professor da Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh analisou como essa expansão espalha alavancagem por incorporadores, credores e veículos de financiamento estruturado.
O ex-presidente da SEC e professor do MIT Sloan, Gary Gensler, descreveu o ciclo de investimentos em IA como “uma aposta combinada feita pelos mercados de capitais e pela economia”.
O estrategista de criptoativos Arthur Hayes argumenta que uma crise de crédito ligada à IA poderia, em última instância, forçar uma postura mais branda do Federal Reserve e impulsionar o Bitcoin (BTC) rumo a US$ 1 milhão — cenário ainda altamente especulativo, não uma projeção apoiada pela pesquisa de Wharton.
O surto de gastos vem sendo construído há anos, à medida que os hyperscalers correm para garantir chips, energia e capacidade de data centers. A grande questão em aberto é se produtividade e receitas conseguirão crescer rápido o suficiente para acompanhar compromissos de infraestrutura cada vez mais dependentes de financiamento externo.
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