O otimismo em torno da inteligência artificial (IA) como motor de crescimento empresarial está sendo colocado em xeque por projeções recentes sobre a sustentabilidade financeira do setor. Segundo relatório da Gartner, divulgado pelo The Register, o ritmo de investimento em infraestrutura de IA, especialmente em datacenters e equipamentos de alto desempenho, deve superar em larga escala a receita gerada por aplicações de IA até 2030. A análise expõe um descompasso que pode provocar uma onda de consolidação, prejuízos bilionários e mudanças profundas no mercado de serviços de infraestrutura.

Investimento em IA: números que incomodam

De acordo com a Gartner, os provedores de IA devem investir quase US$ 1 trilhão em infraestrutura apenas em 2026, com um aporte adicional de US$ 6 trilhões entre 2027 e 2030. Esses valores refletem a corrida por equipamentos, GPUs e datacenters capazes de sustentar modelos cada vez mais sofisticados e exigentes em processamento. No entanto, a consultoria projeta que a receita atribuível a aplicações empresariais e de consumo de IA no mesmo período não passará de US$ 3,6 trilhões, menos da metade do necessário para garantir retorno mínimo aceitável sobre o capital investido.

A métrica usada pela Gartner é o retorno sobre capital investido (ROIC), com o patamar de 12% considerado referência para a maioria das empresas. Para atingir esse nível de retorno, o setor precisaria gerar US$ 8,5 trilhões em receitas, uma meta que o relatório considera fora de alcance com os produtos e casos de uso atualmente identificados.

O risco de uma bolha e a ameaça às neoclouds

O cenário traçado pela Gartner sugere que o excesso de capital investido, sem a contrapartida de receitas proporcionais, pode levar a grandes baixas contábeis, write-downs, e à saída de vários players do mercado. O relatório “Prepare for AI Market Consolidation: Capital Write-Downs Could Exceed $4 Trillion by 2032” estima que até 80% dos chamados neoclouds, provedores de GPU-as-a-service especializados em IA, não sobreviverão como empresas independentes além de 2030.

Segundo Will Sommer, diretor sênior de análise da Gartner, “não é todo mundo que está em apuros. Alguns vão superar a média, outros vão ficar para trás e alguns terão que deixar o mercado”. A consultoria aponta que os grandes provedores globais, os chamados hyperscalers, tendem a resistir melhor à turbulência por terem negócios diversificados além dos serviços de IA.

Mercado financeiro e consultorias soam o alarme

O alerta da Gartner encontra eco em outras análises do setor financeiro e de consultoria. O The Register cita relatório da Bain & Company, que calcula que a indústria da IA precisaria gerar US$ 6 trilhões em receita anual até 2031 para sustentar o ritmo de investimento em infraestrutura. A própria Bain prevê um déficit de receita a menos que surjam novos produtos e casos de uso ainda não identificados.

Além disso, a consultoria McKinsey & Company já havia advertido que empresas neocloud precisam subir na cadeia de valor da IA e diversificar sua oferta para evitar a comoditização e a pressão de preços. O mercado financeiro, por sua vez, começa a demonstrar cautela: o SoftBank, por exemplo, enfrentou custos de captação mais altos ao buscar recursos para investir em IA, enquanto o banco Jefferies aponta que desenvolvedores como OpenAI e Anthropic estão sob ameaça de modelos open source e concorrentes chineses que oferecem preços mais baixos.

O receio de uma bolha não se restringe às consultorias privadas. O Fundo Monetário Internacional (FMI) e o Banco de Compensações Internacionais (BIS) também manifestaram preocupação com o risco de uma bolha de IA e os possíveis impactos sistêmicos caso o setor não consiga entregar o retorno esperado.

Contra-argumentos: otimismo e variáveis não capturadas

Apesar do tom de alerta, há quem defenda que as projeções podem subestimar o potencial de crescimento do setor. O próprio relatório da Bain & Company ressalta que a equação pode mudar caso surjam aplicações disruptivas de IA ou modelos de negócio ainda não previstos. O histórico recente do setor de tecnologia mostra que inovações inesperadas podem criar mercados inteiramente novos, algo difícil de antecipar em modelos financeiros tradicionais.

Outro ponto levantado por analistas otimistas é que a adoção de IA pode gerar ganhos de produtividade e eficiência em setores tradicionais, impulsionando receitas indiretas e criando valor além das métricas de receita direta. No entanto, mesmo esses analistas reconhecem que, no curto prazo, a pressão sobre margens e a necessidade de justificar investimentos bilionários são desafios concretos para operadores de infraestrutura.

O que ainda não se sabe e os riscos para empresas

Há incertezas relevantes sobre a velocidade de adoção de IA em escala empresarial, a evolução dos custos de hardware e energia, e a capacidade de monetização dos serviços baseados em IA. O relatório da Gartner deixa claro que sua projeção se baseia nos produtos e casos de uso atualmente identificados, sem considerar possíveis disrupções futuras. Isso significa que o quadro pode mudar, para melhor ou pior, dependendo de fatores como avanços tecnológicos, regulação e comportamento do mercado.

Para empresas que dependem de infraestrutura de IA, o principal risco é a instabilidade do ecossistema de provedores. A possível saída de neoclouds do mercado pode afetar contratos, disponibilidade de recursos e até mesmo a continuidade de projetos estratégicos. Além disso, a pressão por rentabilidade pode levar a aumentos de preço e revisões de SLA (acordo de nível de serviço), impactando diretamente o custo operacional de organizações que apostam em IA como diferencial competitivo.

Implicações para organizações e o contexto de Manaus

Para quem decide em empresas e órgãos públicos, especialmente em regiões como Manaus e o Polo Industrial, a mensagem é clara: a aposta em IA exige atenção redobrada à sustentabilidade dos fornecedores de infraestrutura. O risco de interrupção de serviços, mudanças abruptas de preço e até mesmo falências de provedores especializados não é mais uma hipótese remota, mas uma possibilidade concreta apontada por múltiplas consultorias e órgãos financeiros globais.

Empresas que dependem de conectividade robusta, baixa latência e disponibilidade garantida para rodar aplicações de IA precisam avaliar com rigor a solidez dos parceiros de infraestrutura. Em mercados periféricos ou de difícil acesso logístico, como o Amazonas, a escolha de fornecedores com presença local e compromisso contratual de SLA ganha peso estratégico, reduzindo a exposição a riscos de descontinuidade e volatilidade de custos.

O debate sobre o equilíbrio entre investimento e retorno em IA está apenas começando, mas o alerta das consultorias é inequívoco: a infraestrutura é o elo crítico que pode definir quem sobrevive e quem fica pelo caminho na corrida da inteligência artificial.

Se a matemática dos investimentos em IA não fecha nem para os gigantes globais, para empresas que dependem de disponibilidade contínua e previsibilidade de custos, a escolha de parceiros com infraestrutura sólida e presença local se torna ainda mais decisiva. Em um cenário de consolidação e incerteza, garantir o acesso a datacenters e conectividade resiliente pode ser o diferencial entre capturar valor real da IA ou arcar com prejuízos de uma aposta mal calculada.