O mercado corporativo de tecnologia vive hoje uma crença quase inabalável: investir em infraestrutura para inteligência artificial (IA) é garantia de retorno acelerado. No entanto, projeções recentes desafiam esse otimismo. Segundo relatório da Gartner, publicado pelo The Register, o volume de capital que será alocado em datacenters e infraestrutura de IA até o fim da década não encontrará respaldo suficiente na receita gerada por aplicações de IA, ao menos até 2030. A consultoria estima que 80% dos chamados neoclouds, provedores especializados em GPU como serviço para IA, não sobreviverão como empresas independentes nesse horizonte.

Investimentos trilionários e retorno aquém das expectativas

De acordo com a Gartner, os provedores de IA devem investir quase US$ 1 trilhão em infraestrutura apenas em 2026, com mais US$ 6 trilhões previstos entre 2027 e 2030. O analista Will Sommer, diretor sênior da consultoria, afirma que, para atingir um retorno sobre o capital investido (ROIC) de 12%, patamar considerado aceitável por muitas empresas –, seria necessário que os datacenters de IA gerassem US$ 8,5 trilhões em receitas no período. No entanto, a previsão da Gartner é que esse valor não ultrapasse US$ 3,6 trilhões.

O descompasso é significativo: mesmo considerando apenas a receita atribuída diretamente a aplicações de IA em ambientes corporativos e de consumo, o volume não cobre o investimento, tampouco o custo de financiamento. O resultado, segundo a consultoria, será uma onda de desvalorizações de ativos e consolidação de mercado, com empresas sendo adquiridas ou encerrando operações.

Consolidação e risco para neoclouds

O impacto mais severo, de acordo com o relatório, recairá sobre os neoclouds, empresas que oferecem infraestrutura de GPU sob demanda, voltada para cargas de trabalho de IA. A Gartner prevê que 80% desses players deixarão de existir como negócios independentes até 2030, seja por aquisição ou falência. O motivo central é a dificuldade em competir com os chamados hyperscalers, gigantes da nuvem como AWS, Microsoft e Google, que possuem operações diversificadas e podem absorver flutuações do mercado de IA.

Will Sommer destaca que “nem todos estão em apuros”, indicando que alguns provedores podem superar as expectativas, enquanto outros ficarão aquém ou precisarão abandonar o setor. Mas o consenso é que o cenário se tornará mais restrito, com menos opções para empresas que dependem de infraestrutura de IA terceirizada.

Pressão financeira e temor de bolha

A preocupação com a sustentabilidade financeira dos investimentos em IA não é exclusiva da Gartner. Segundo o The Register, consultorias como McKinsey & Company e Bain & Company também vêm alertando para o risco de commoditização dos serviços de IA e a necessidade de diversificação de portfólio para evitar margens decrescentes. A Bain estima que o setor precisaria gerar US$ 6 trilhões em receita anual até 2031 para sustentar o ritmo de investimento previsto, um patamar que, segundo suas projeções, não será alcançado sem que surjam novos produtos e casos de uso ainda não identificados.

O mercado financeiro já manifesta cautela. O SoftBank, por exemplo, enfrentou custos de captação mais altos ao buscar recursos para investir em IA, sinalizando que o apetite dos investidores está diminuindo diante das incertezas sobre retorno. O banco de investimentos Jefferies publicou relatório apontando que desenvolvedores como OpenAI e Anthropic sofrem pressão de modelos abertos e concorrentes chineses, que oferecem soluções a preços mais baixos e ameaçam a rentabilidade dos líderes de mercado.

Instituições como o Fundo Monetário Internacional (FMI) e o Banco de Compensações Internacionais também expressaram preocupação com uma possível bolha de IA, cujos efeitos poderiam se espalhar por toda a economia global caso os retornos não se materializem conforme o esperado.

O contra-argumento: oportunidades ainda não mapeadas

Apesar do tom de alerta, há quem sustente que o potencial da IA ainda está sendo subestimado pelas projeções. O próprio relatório da Bain & Company sugere que a indústria pode encontrar novas fontes de receita à medida que produtos e aplicações inovadoras sejam desenvolvidos. Esse argumento, porém, depende da capacidade do setor de criar demandas que justifiquem o investimento massivo em infraestrutura, algo incerto, dado o ritmo acelerado de lançamentos e a rápida obsolescência de hardware, especialmente GPUs.

Outro ponto levantado por consultorias como a McKinsey é que empresas que conseguirem subir na cadeia de valor da IA, oferecendo não apenas infraestrutura, mas também soluções completas e integradas, podem capturar margens superiores e sobreviver à consolidação. No entanto, para a maioria dos neoclouds, a janela de oportunidade para essa transição é curta e exige capital e expertise que nem todos possuem.

O que ainda não se sabe: volatilidade e riscos para empresas usuárias

O cenário traçado pelas consultorias deixa em aberto questões críticas para quem depende de IA em operações empresariais. Não está claro, por exemplo, como a consolidação dos provedores de infraestrutura afetará preços, disponibilidade e qualidade do serviço. Empresas que hoje apostam em múltiplos fornecedores para garantir redundância e barganha podem se ver diante de um mercado mais concentrado, com menos alternativas e maior poder dos hyperscalers.

Outro ponto de incerteza é a velocidade com que a obsolescência de hardware, impulsionada por sucessivas gerações de GPUs, pode obrigar provedores a depreciar ativos antes do retorno esperado, pressionando custos para os clientes finais. Além disso, o surgimento de modelos abertos e concorrência internacional pode tanto reduzir preços quanto elevar riscos de fragmentação tecnológica e falta de suporte.

Para organizações que operam em regiões como Manaus, onde a infraestrutura de conectividade já é um desafio logístico, a instabilidade do mercado de IA pode se traduzir em riscos adicionais: desde a indisponibilidade de recursos computacionais até a necessidade de migrar workloads críticos entre provedores em curto prazo.

Implicações práticas para empresas: revisão de estratégias e contratos

Diante desse quadro, gestores de TI, compradores corporativos e decisores públicos precisam reavaliar premissas sobre o retorno do investimento em IA. A expectativa de que a infraestrutura adquirida hoje será plenamente utilizada e rentabilizada nos próximos anos está sob questionamento. A recomendação implícita dos analistas é que contratos de longo prazo com provedores de infraestrutura de IA sejam revisados, priorizando flexibilidade, cláusulas de saída e garantias de continuidade de serviço.

Empresas que dependem de processamento intensivo para IA devem considerar estratégias de diversificação, combinando recursos próprios (on-premises) e nuvem, e monitorar de perto a saúde financeira dos fornecedores. Em mercados menos atendidos por hyperscalers, como o Polo Industrial de Manaus, a escolha de parceiros com presença local e capacidade comprovada de adaptação pode ser fator crítico para mitigar riscos de descontinuidade.

O alerta das consultorias é claro: a matemática dos investimentos em IA não fecha para todos, e a volatilidade do setor pode impactar diretamente operações que não podem parar. Para quem decide, o próximo passo é garantir que a infraestrutura contratada seja não só robusta, mas também flexível e alinhada com a realidade de um mercado em rápida transformação.