Empresas de tecnologia estão investindo bilhões de dólares em gigantescos projetos de supercomputação para impulsionar a próxima geração de inteligência artificial. A Meta está desenvolvendo os projetos Prometheus e Hyperion, a xAI, de Elon Musk, está criando o Colossus e a OpenAI está focada no Stargate — cada um desses projetos está avaliado em mais de US$ 100 bilhões.

No entanto, esses investimentos representam apenas uma parte do gasto necessário para construir os data centers que sustentarão a era da IA, um dos maiores movimentos de capital da história moderna.

Segundo Rob Horn, chefe global de infraestrutura da Blackstone, uma das maiores gestoras de fundos de private equity, o capital demandado e necessário é imenso. “A escala da oportunidade está esgotando os recursos de qualquer mercado financeiro, exigindo uma abordagem de 'tudo ao mesmo tempo’”, com a participação de investidos privados.

Estima-se que Google, Amazon, Microsoft e Meta gastarão mais de US$ 400 bilhões em data centers em 2026 – cifra ainda superior aos já impressionantes US$ 350 bilhões deste ano. Essa enorme movimentação também gera preocupações, por exemplo, sobre a existência de uma bolha ou os retornos desses investimentos.

Impacto na economia global e fontes de financiamento

Historicamente, a maior parte dos gastos das big techs em serviços de nuvem e infraestrutura, necessários para o desenvolvimento e a escalabilidade de novas ferramentas e aplicações, como os de Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud, foram pagos com dinheiro próprio – incluindo cerca de US$ 200 bilhões no ano passado.

Embora o capital esteja fluindo rapidamente para essa área, também surgem preocupações sobre excesso de capacidade, o caixa das empresas, a lucratividade a longo prazo e a demanda por energia. “Muitas das empresas que estão tentando construir data centers vão falhar”, comentou ao Financial Times um banqueiro especializado em financiamento de infraestrutura de IA.

Até 2029 os investimentos globais em data centers devem totalizar quase US$ 3 trilhões, segundo analistas do Morgan Stanley. Destes, US$ 1,4 trilhão deve vir de gastos com capital das big techs, com a outra metade dos investimentos precisando ser coberta, seja por financiamento de capital privado ou de risco, fundos soberanos de ditaduras do Golfo Pérsico, empréstimos bancários ou uma quantidade significativa de dívidas.

Em um exemplo notável, a Meta levantou US$ 29 bilhões — sendo US$ 26 bilhões em dívidas — de investidores privados, liderados pela Pimco, para financiar seus data centers em Ohio e Louisiana.

Por outro lado, a Oracle irá, em parceria com a startup Crusoe, construir um novo data center de 2GW em Abilene, no Texas, mas também firmou um contrato com a OpenAI para fornecer 4,5GW de poder computacional por US$ 30 bilhões ao ano. Com isso, as duas empresas não carregarão dívidas com a nova instalação em seus balanços.

Riscos e desafios

Apesar da corrida para construir data centers e o aumento da demanda por chips de alta performance, o risco de obsolescência tecnológica e excesso de capacidade é significativo. A rápida evolução dos chips da Nvidia, usados para treinamento de IA, pode deixar equipamentos antigos obsoletos mais rapidamente do que o esperado.

Empresas como as big techs têm a capacidade de proteger suas operações devido à economia de escala e à urgência de participar da corrida pela IA. No entanto, para empresas menores ou com recorrentes prejuízos, como a OpenAI, o futuro é um pouco mais incerto.

Há risco de quedas nos retornos se a demanda por IA desacelerar ou se surgirem novas tecnologias mais eficientes, especialmente com o aumento da oferta de ferramentas de código aberto, muitas delas vindo da China.

Por enquanto, a corrida pelo domínio da infraestrutura de IA continua, com enormes volumes de capital sendo direcionais para ele, mas o caminho à frente está repleto de incertezas e desafios econômicos. Nesse cenário, até uma aproximação com o setor de defesa dos Estados Unidos está em curso, afinal, o orçamento previsto para o próximo ano é de US$ 1 trilhão.