Os gigantes de infraestrutura de inteligência artificial podem precisar aumentar a produtividade em 2,7 vezes até 2030 para justificar quase US$ 1,1 trilhão em investimentos em infraestrutura até 2027, segundo nova pesquisa.
Principais pontos:
- Os hyperscalers de IA encaram a meta de elevar a produtividade em 2,7 vezes até 2030 para justificar os atuais compromissos de capex.
- O Morgan Stanley estima cerca de US$ 2,9 trilhões em gastos globais com data centers até 2028, com aproximadamente US$ 1,5 trilhão vindo de capital externo.
- A maior dependência de dívida e crédito privado tende a espalhar o risco da infraestrutura de IA para além das big techs.
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 afirma que o setor precisará de um ganho de produtividade de 2,7 vezes até 2030, já descontados custos de capital, depreciação e uma taxa de retorno de 15%. O trabalho alerta que, se o boom esperado não se materializar, a expansão poderá se tornar “a maior alocação equivocada de capital da história”.
A pressão já aparece 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 trimestre no vermelho desde a abertura de capital do Google, em 2004 — em meio a uma forte aceleração do capex.
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Risco de crédito à la Gensler
O Morgan Stanley projeta cerca de US$ 2,9 trilhões em investimentos na construção de data centers globais entre 2025 e 2028, dos quais cerca de US$ 1,5 trilhão devem vir de capital externo. Esse movimento transfere cada vez mais o risco da infraestrutura de IA para a dívida corporativa, o crédito estruturado e o mercado de crédito privado.
O projeto Hyperion da Meta, na Louisiana, ilustra esse modelo de financiamento. Fundos geridos pela Blue Owl Capital detêm 80% de uma joint venture que desenvolve um campus estimado em cerca de US$ 27 bilhões, enquanto a Meta mantém 20%.
O professor da Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh vem estudando como essa expansão reparte a alavancagem entre incorporadores, 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 dos mercados de capitais e da economia”.
O estrategista de cripto Arthur Hayes argumenta que uma recessão no crédito ligado à IA poderia acabar forçando uma política monetária mais branda pelo Federal Reserve e, assim, levar o Bitcoin (BTC) em direção a US$ 1 milhão — cenário altamente especulativo e que não é sustentado pela pesquisa de Wharton.
A escalada dos gastos vem de anos, na corrida dos hyperscalers por garantir chips, energia e capacidade de data center. A grande incógnita é se produtividade e receitas conseguirão crescer no mesmo ritmo dos compromissos de infraestrutura, que dependem cada vez mais de financiamento externo.
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