Por que o risco da IA não está no quanto as empresas investem ‐ mas no como

Apesar da disparada dos aportes em chips, data centers, energia e redes, o volume destinado à IA ainda estaria distante do nível que, em outros ciclos de transformação tecnológica, antecedeu uma forte reversão.

Desde o início de 2024, cerca de US$ 500 bilhões foram destinados a chips, US$ 350 bilhões a infraestrutura de energia, US$ 200 bilhões a construções e US$ 100 bilhões a redes, superando os US$ 575 bilhões investidos por todas as empresas do S&P 500 em bens de capital em 2021, antes do lançamento do ChatGPT, da OpenAI.

Amazon, Alphabet (dona do Google), Meta e Microsoft, entre outras empresas, passaram a recorrer também a dívida para financiar a expansão de seus data centers. A expectativa é de, aproximadamente, US$ 2 trilhões em gastos nos próximos dois anos, de acordo com informações divulgadas pela Barron's.

O chefe de pesquisa de tecnologia da Melius Research, Ben Reitzes, vê que o movimento pode ser ainda maior e mais longo do que o mercado imagina. E a história americana mostra que grandes ciclos de investimento em novas tecnologias costumam terminar em excesso, mas raramente no momento em que os investidores começam a temer uma bolha.

Ferrovias no século XIX, eletrificação nos anos 1920 e a expansão da internet nos anos 1990 seguiram trajetórias semelhantes. Uma nova tecnologia impulsiona investimentos, eleva as avaliações das empresas e concentra capital até que algum choque externo ajude a desencadear a reversão.

Uma referência histórica usada para medir esse risco é o chamado "regra dos 25". Em diferentes ciclos de transformação, os Estados Unidos conseguiram absorver investimentos equivalentes a cerca de 25% do Produto Interno Bruto (PIB) antes que o excesso começasse a pesar sobre a economia.

Com um PIB americano próximo de US$ 30 trilhões, isso colocaria a zona de risco em torno de US$ 7,5 trilhões. Como os investimentos domésticos em IA ainda estariam entre US$ 5 trilhões e US$ 6 trilhões abaixo desse nível, o ciclo poderia continuar por alguns anos.

As grandes empresas de tecnologia, conhecidas como hyperscalers, devem investir US$ 3,7 trilhões globalmente até 2029. Nesse ritmo, a barreira do 25 só seria alcançada no início da década de 2030.

O problema está no financiamento

O desafio, porém, não é apenas quanto será investido, mas como esse dinheiro será levantado. Amazon, Alphabet, Meta e Microsoft gastaram juntas cerca de US$ 125 bilhões em plantas e equipamentos em 2021. Em 2026, o valor deve se aproximar de US$ 700 bilhões.

Para 2027, a projeção chega a US$ 1 trilhão, cerca de metade de todo o investimento em capital previsto para as empresas do S&P 500. Esse dinheiro se espalha por toda a cadeia de IA, beneficiando fabricantes de chips, empresas de construção, fornecedores de energia, fabricantes de cabos, conectores e sistemas de refrigeração.

A Nvidia é um dos principais exemplos. A companhia reportou resultados do segundo trimestre acima das expectativas e projetou crescimento de 70% da receita no ano fiscal de 2028.

Há também sinais de que parte desses investimentos começa a gerar receitas em ritmo elevado. O negócio de nuvem da Alphabet cresceu 82% no segundo trimestre. A receita anualizada da Anthropic, dona do Claude, é estimada em mais de US$ 65 bilhões, contra US$ 9 bilhões no fim de 2025.

A SpaceX, que incorporou a xAI em fevereiro, teve US$ 3,2 bilhões em receita relacionada a IA em 2025 e pode superar US$ 60 bilhões em 2027. Parte desse faturamento vem de empresas como Anthropic e Alphabet, que alugam capacidade de data centers da companhia.

Dívida começa a entrar no radar

Para bancar a expansão, o mercado já começa a recorrer a estruturas de financiamento mais complexas. A Nvidia, por exemplo, deve fornecer até US$ 100 bilhões em financiamento à OpenAI para que a empresa utilize unidades de processamento (GPUs) da companhia em até 10 gigawatts de capacidade computacional.

OpenAI, Oracle e SoftBank também lançaram o projeto Stargate, com compromissos de cerca de US$ 500 bilhões para infraestrutura de IA.

A Meta, por sua vez, criou uma estrutura específica para financiar cinco gigawatts de capacidade de computação em Louisiana. O projeto envolve cerca de US$ 27 bilhões em dívida e US$ 3 bilhões em capital. A Meta terá 20% do empreendimento, enquanto investidores de capital privado ficarão com 80%.

Analista do JP Morgan Securities, Tarek Hamid destacou que financiar esse crescimento exigirá uma combinação de mercados acionários, crédito privado e outras fontes. Para ele, os investimentos em data centers de IA podem superar US$ 5 trilhões entre 2026 e 2030.

Desse total, a projeção é de US$ 1,5 trilhão financiados pelo próprio fluxo de caixa das empresas, US$ 500 bilhões por novas emissões de ações, US$ 2,5 trilhões pelos mercados de crédito e US$ 1,4 trilhão por fontes alternativas, incluindo estruturas como a criada pela Meta e recursos governamentais.

Juros se tornam risco maior para financiamentos

É justamente aí que os juros se tornam um risco maior. Os rendimentos dos títulos do Tesouro dos EUA, Treasuries, de longo prazo já estão próximos dos maiores níveis desde 2007. Uma alta adicional das taxas encareceria o financiamento dos projetos de IA e poderia pressionar as ações mais expostas.

O mercado de crédito já dá sinais de cautela. O custo dos "credit default swaps", instrumentos usados como proteção contra calote, praticamente dobrou para Alphabet, Meta e Amazon desde o início do ano. Ainda assim, os níveis permanecem abaixo daqueles considerados preocupantes.

Quem pode ganhar com a próxima fase

Apesar dos riscos, os balanços das quatro grandes hyperscalers continuam sólidos. Juntas, Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft praticamente não possuem dívida líquida e devem gerar cerca de US$ 1 trilhão em lucro antes de juros, impostos, depreciação e amortização (Ebitda, em inglês) em 2027.

A discussão, portanto, começa a mudar de "se" o investimento em IA continuará para "quem" conseguirá capturar os próximos anos desse ciclo, de acordo com dados compilados pela Barron's.

A Alphabet aparece como uma das alternativas mais seguras entre as gigantes do setor. A companhia tem um negócio já estabelecido e deve registrar mais de US$ 170 bilhões em lucro operacional em 2026. As ações negociam a cerca de 20 vezes o lucro esperado para os próximos 12 meses, em linha com o S&P 500.

Mas a tese é que o mercado deixará de olhar apenas para os chips e passará a se concentrar nas chamadas "fábricas de IA", envolvendo memória, redes, energia, refrigeração e software. Amphenol e TE Connectivity são apontadas como beneficiárias da maior complexidade dos sistemas de conexão.

Eaton, fornecedora de soluções de distribuição de energia e refrigeração para data centers, e Vertiv Holdings, especializada em infraestrutura para esses centros, também aparecem entre as empresas favorecidas pelo movimento.

Há, por outro lado, um obstáculo adicional voltado à reação das comunidades à construção de novos data centers, o que pode desacelerar novos projetos e favorecer empresas que já tenham empreendimentos aprovados, como SpaceX, CoreWeave, Nebius e Fermi.