Nova Iorque – Elon Musk previu em junho que a inteligência artificial (IA) será mais inteligente do que qualquer ser humano até o final de 2026. Em julho, o CEO da OpenAI, Sam Altman, disse que os produtos da empresa iriam “mudar o curso da história humana”. Mark Zuckerberg imaginou criar “uma superinteligência pessoal que o ajudará a atingir seus objetivos e a criar o que deseja ver no mundo”.
Os CEOs respaldam suas palavras com dólares. Cinco empresas líderes de tecnologia gastarão cerca de 371 mil milhões de dólares (482 mil milhões de dólares) em 2025 nos centros de dados de grande escala necessários para treinar e executar modelos complexos de IA. Espera-se que este número aumente nos próximos anos, com a McKinsey & Company prevendo que os centros de dados necessitarão de 5,2 biliões de dólares em gastos até 2030 para acompanhar as exigências da IA.
Estas despesas levantam a questão: a IA pode gerar receitas suficientes para justificar o seu preço? A matemática é alucinante. Espera-se que as tecnologias de IA gerem receitas de 60 mil milhões de dólares em 2025, de acordo com estimativas de Azeem Azhar e Nathan Warren, redatores do boletim informativo Exponential View, focado em IA. Se as empresas tecnológicas quiserem recuperar os seus custos, esse número terá de aumentar significativamente. A Bain & Company estimou em Setembro que as grandes empresas tecnológicas precisarão de 2 biliões de dólares adicionais em receitas anuais até 2030 para cobrir as despesas com centros de dados, projectando um défice anual de 800 mil milhões de dólares, mesmo em circunstâncias ideais. Se os gigantes da IA e os seus investidores não recuperarem o seu dinheiro, será um momento histórico de construção e investimento excessivos massivos. Pode até haver uma palavra para descrevê-lo.
“Acho que isto é uma bolha”, disse Harris Kupperman, fundador da Praetorian Capital Management, um fundo de hedge que se autodenomina contrário, com cerca de US$ 300 milhões em ativos sob gestão. “Haverá alguma recompensa por isso? Acho que a resposta é ‘muito improvável’.”
Cobre apenas os custos 2025 De acordo com os cálculos de Kupperman, a construção exigirá receitas adicionais de US$ 480 bilhões. Não está claro de onde isso virá, especialmente considerando que o ChatGPT é atualmente gratuito para a maioria dos usuários. “Se eles me cobrassem alguns dólares cada vez que eu consultasse o ChatGPT, não sei se há mercado para eles”, diz Kupperman.
Não ajuda o facto de as unidades de processamento gráfico (GPUs), os chips de computador essenciais para a IA e que constituem uma parte significativa dos custos dos centros de dados, estarem a depreciar-se rapidamente em valor. Em bolhas passadas, como a construção de caminhos-de-ferro no século XIX e o desenvolvimento das telecomunicações no início da década de 2000, os gastos excessivos resultaram na construção de infra-estruturas pelo menos permanentes. Mesmo que as pessoas não usassem os trilhos de trem imediatamente, eles permaneceram úteis por décadas, assim como os cabos de fibra óptica instalados na década de 1990. Em contraste, as GPUs parecem ter uma vida útil de apenas alguns anos antes de precisarem ser realocadas para tarefas mais básicas de IA. Matematicamente, os gastos com IA parecem mais uma roda de hamster do que um volante.
Além disso, existem gargalos que podem impedir a conclusão de muitas fábricas planejadas de IA. De acordo com o Boston Consulting Group, os data centers normalmente levam de dois a três anos para serem construídos, mas conectá-los a uma fonte de energia pode levar até oito anos. Portanto, levará muito mais tempo para que seu data center comece a gerar receita. E isso só se alguma energia estiver disponível. Uma revisão de 2024 realizada pela capital mundial dos data centers, Virgínia, concluiu que atender às demandas irrestritas de energia desta infraestrutura será “extremamente difícil” e que atender até metade dessa demanda será “difícil”.
Os céticos também apontam para o desempenho decepcionante das próprias ferramentas de IA. pesquisas frequentemente citadas Instituto de Tecnologia de Massachusetts O Media Lab descobriu que 95% dos projetos de IA pilotados por empresas não produzem quaisquer benefícios mensuráveis. A McKinsey relata que quase 8 em cada 10 empresas que implementam IA generativa “não viram um impacto material nas receitas”. A OpenAI lançou o GPT-5 em agosto, com críticas mornas, questionando a suposição da indústria de que mais dados são melhores quando se trata de IA.
Finalmente, os observadores preocupados com a bolha da IA apontam para a natureza cíclica das negociações recentes. Por exemplo, a Nvidia está vendendo chips para a OpenAI enquanto também investe na OpenAI, que é afetada pela bolha das telecomunicações.
Estão também preocupados com a crescente opacidade dos mecanismos de financiamento. Em agosto, a Metaplataformas levantou US$ 29 bilhões para data centers de empresas de crédito privadas. Grandes startups como OpenAI e CoreWeave também dependem de crédito privado para financiar seus data centers. Estes acordos assumem frequentemente a forma de veículos com fins especiais vagos que mantêm a dívida fora dos balanços das grandes empresas e dificultam o acompanhamento da saúde dos seus investimentos.
Há também sinais de que os investidores de retalho estão cada vez mais expostos a estas apostas arriscadas, à medida que as empresas de crédito privadas captam dinheiro junto das companhias de seguros e os fundos negociados em bolsa com foco no setor imobiliário investem em centros de dados, disse o investidor e autor Paul Kedrowski. E, claro, qualquer pessoa que possua ações de fundos mútuos provavelmente está apostando em data centers por meio de ações de Big Tech.
Os touros da IA (que, a julgar pelas tendências do mercado de ações, incluem a maioria dos investidores) não estão muito preocupados. Na sua opinião, as receitas provenientes da IA generativa estão a aumentar e continuarão a aumentar. E embora o desenvolvimento de infra-estruturas pareça grande, não é tão grande como certas bolhas do passado, escrevem Azhar e Warren da Exponential View. Em percentagem do produto interno bruto, os gastos com transporte ferroviário durante o boom foram quatro vezes superiores aos gastos actuais em infra-estruturas de IA. Mais importante ainda, as grandes empresas de tecnologia têm muito dinheiro. Eles podem se dar ao luxo de perder centenas de bilhões de dólares. Tanto Altman quanto Zuckerberg sinalizaram que estão focados no jogo de longo prazo, e não nos lucros imediatos.
A questão é por quanto tempo os investidores continuarão a ter a mesma opinião. O problema com as bolhas é que não sabemos quando ou se elas irão estourar. Eric Gordon, professor assistente clínico de estudos de empreendedorismo na Universidade de Michigan, disse que o primeiro sinal de declínio do otimismo provavelmente virá no financiamento de capital de risco para startups de IA. “O tamanho das rodadas de financiamento pode ser reduzido”, diz ele. Os preços das ações públicas provavelmente seguirão o exemplo. (Por enquanto, ainda está subindo.)
Até então, a explosão da IA é como um teste de Rorschach. O que você vê depende de quão amplamente você vê o cenário da IA. Os que odeiam há muito argumentam que o boom é economicamente insustentável. Aqueles que acreditam no potencial desta tecnologia parecem acreditar que a tecnologia ainda crescerá e melhorará com rapidez suficiente para recuperar os seus custos, mesmo que as leis tradicionais do mercado indiquem o contrário. Bloomberg
