O mercado corporativo de tecnologia vive um momento de aposta massiva: hiperescaladores como Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle estão investindo cifras sem precedentes na construção de data centers dedicados à inteligência artificial (IA). Embora a narrativa dominante seja de otimismo sobre o potencial transformador da IA, análises recentes, como a publicada pela MIT Technology Review Brasil, expõem uma tensão incômoda: os números de receita e ganhos de produtividade ainda não justificam o ritmo frenético desses aportes. A crença confortável de que a infraestrutura de IA se pagará sozinha está sendo posta à prova, e quem subestima o risco pode ser surpreendido por impactos que vão muito além do setor de tecnologia.

O tamanho da aposta: trilhões em infraestrutura para IA

Segundo levantamento citado pela MIT Technology Review, apenas até 2027, os hiperescaladores devem desembolsar cerca de US$ 1,1 trilhão em data centers de IA. Projeções de mercado apontam que, somando os próximos quatro anos, esse valor pode ultrapassar US$ 5 trilhões, configurando um dos maiores investimentos de capital já realizados por qualquer setor na história econômica recente.

Para dimensionar o impacto, Gary Gensler, ex-presidente da SEC e professor no MIT, destaca que a receita total de IA em 2024 deve ficar entre US$ 150 bilhões e US$ 200 bilhões, uma fração dos gastos planejados. O descompasso entre despesas e receitas é consenso entre os especialistas ouvidos pela publicação: trata-se de uma aposta combinada entre mercados de capitais e a economia real, cujos resultados ainda são incertos.

Pressão por produtividade e riscos de retorno insuficiente

Jessica Wachter, professora de finanças da Wharton School, calculou que, para justificar os investimentos até 2030, as empresas de IA precisariam multiplicar sua produtividade em 2,7 vezes. Isso equivaleria ao crescimento econômico observado durante o boom da tecnologia da informação nos Estados Unidos nos anos 1990, mas concentrado em um período muito mais curto.

O cenário é ainda mais desafiador quando se considera o custo do capital: além de cobrir os investimentos, as empresas precisam garantir retornos de pelo menos 10% a 15% para satisfazer investidores e credores, segundo estimativas do professor Stijn Van Nieuwerburgh, da Columbia Business School. Para isso, as receitas anuais do setor teriam de chegar a US$ 3,7 trilhões em 2032, um salto que depende de fatores ainda não comprovados.

O risco de desequilíbrio é real. Se a produtividade não acompanhar, Wachter alerta que a atual expansão pode ser “a maior alocação equivocada de capital da história”. O endividamento crescente, mais da metade dos US$ 2,9 trilhões previstos entre 2025 e 2028 será financiado com capital externo, segundo o Morgan Stanley, amplia o risco de inadimplência e de efeitos sistêmicos, já que bancos, fundos de pensão e seguradoras estão expostos, muitas vezes sem ter plena consciência disso.

Chips, depreciação acelerada e o risco dos ativos ociosos

Outro ponto crítico destacado pela MIT Technology Review é a rápida obsolescência dos chips de GPU, que respondem por cerca de 60% dos custos dos data centers de IA. O desempenho desses componentes dobra a cada dois anos, exigindo reinvestimentos bilionários para manter a competitividade. Mihir Kshirsagar, da Universidade de Princeton, adverte que data centers que não acompanharem essa evolução podem se tornar “estruturas abandonadas”, ativos de altíssimo custo sem utilidade prática.

Esse ciclo de depreciação acelerada impõe um desafio adicional: mesmo que a demanda por IA cresça, as margens podem ser comprimidas pela necessidade constante de atualização tecnológica. Se a demanda esfriar ou migrar para soluções mais baratas, os prejuízos podem se espalhar para toda a cadeia financeira que sustenta esses empreendimentos.

O contra-argumento: sinais de otimismo e apostas no efeito rede

Apesar do tom de alerta, há vozes que enxergam sinais positivos. Pesquisas recentes com cerca de 6 mil executivos nos Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha e Austrália revelam que 90% ainda não perceberam ganhos de produtividade nos últimos três anos, mas esperam um aumento médio de 1,45% até 2027, chegando a 2,25% entre americanos. Além disso, os planos de investimento em IA seguem firmes, com estimativa de US$ 280 bilhões em gastos privados até 2026.

O argumento otimista aposta que, à medida que a IA se disseminar, os ganhos de eficiência e a criação de novos produtos podem destravar receitas exponenciais. No entanto, mesmo os defensores dessa visão reconhecem que o ciclo de adoção pode ser mais lento do que o previsto, e que a pressão por resultados concretos tende a aumentar à medida que os custos se acumulam.

O que ainda não se sabe: incertezas e interdependências

Uma das principais conclusões do levantamento da MIT Technology Review é que as apostas dos hiperescaladores são interdependentes: é preciso que os data centers gerem receitas suficientes, que a IA impulsione o crescimento econômico em larga escala e que as soluções mais caras se mantenham competitivas frente a alternativas mais acessíveis. Se qualquer uma dessas condições falhar, os retornos prometidos podem não se materializar.

Além disso, há incertezas sobre o impacto social da IA. Se o aumento de produtividade vier principalmente da redução de empregos, a reação negativa da sociedade pode travar investimentos e limitar receitas. Por outro lado, se a produtividade for capturada por modelos abertos ou mais baratos, as receitas dos hiperescaladores podem despencar, colocando em risco a sustentabilidade dos data centers.

Outro ponto indefinido é a real demanda futura por capacidade computacional. A tecnologia pode evoluir para ser mais eficiente, reduzindo a necessidade de poder de processamento bruto, ou o mercado pode saturar rapidamente, tornando parte dos investimentos obsoletos antes do previsto.

Implicações para empresas e gestores: o que muda na decisão de infraestrutura

Para quem decide em empresas ou órgãos públicos, o cenário de investimentos trilionários em IA exige cautela redobrada na avaliação de infraestrutura. A abundância de data centers não garante, por si só, disponibilidade ou custo competitivo no médio prazo. O risco de ativos ociosos, repasse de custos financeiros e pressão por atualização tecnológica pode afetar contratos, SLAs (acordos de nível de serviço) e até a continuidade de serviços críticos.

No contexto de Manaus e do Polo Industrial, onde a conectividade de missão crítica é diferencial competitivo, a dependência de data centers distantes ou de fornecedores com alta alavancagem financeira pode aumentar a exposição a riscos de interrupção ou degradação de serviço. Empresas que precisam de estabilidade, latência controlada e suporte local devem considerar não apenas a capacidade declarada dos provedores, mas também sua solidez financeira e o alinhamento entre investimentos e receitas reais.

Em síntese, a onda de investimentos em IA abre oportunidades, mas também amplia incertezas estruturais. O desafio para gestores é separar o hype das entregas concretas e garantir que a infraestrutura contratada seja resiliente a choques de mercado e à rápida evolução tecnológica.

O ciclo atual de investimentos em data centers de IA mostra que a infraestrutura digital está cada vez mais atrelada a apostas financeiras de alto risco, cujos desdobramentos podem afetar toda a cadeia produtiva. Para empresas que dependem de conectividade robusta e previsível, a escolha de parceiros com engenharia local, SLA garantido e controle sobre sua própria infraestrutura torna-se uma decisão estratégica diante de um cenário global de incertezas e volatilidade.