Os sonhos de IA chocam com a dura realidade $7 trln

NOVA IORQUE, 7 de abril (Reuters Breakingviews) - A inteligência artificial está a espremer os recursos do planeta. Ainda não foram respondidas questões sérias sobre se há mão de obra, cobre, água e outras bases suficientes para construir e operar todos os centros de dados agora em consideração. Mesmo que os titãs da IA consigam resolver estes problemas, há uma questão de abastecimento ainda maior e mais “pegajosa” a tratar: dinheiro.

O alarido em torno de grandes modelos linguísticos abriu o novo ano, ​dando continuidade ao que tinha ficado em 2025. Num armazém de 800.000 pés quadrados, o governador do Mississippi Tate Reeves revelou, em 8 de janeiro, abre nova aba o que chamou no investimento único mais significativo da história do estado, um projeto de 20 mil milhões de dólares da ‌xAI do Elon Musk para um complexo alastrado, abre nova aba com quase 2 gigawatts de potência de computação. Ao todo, mais de 50 GW de projetos deste tipo nos EUA foram anunciados, segundo um registo em curso mantido por analistas do Barclays, com um número semelhante a ser divulgado em toda a Europa.

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É uma quantidade impressionante de potência de computação, e uma que é particularmente difícil de compreender dada a existência de compromissos financeiros igualmente imponentes. A dimensão em si reflecte um entusiasmo pela forma como modelos de IA como o ChatGPT da OpenAI e o Gemini da Google vão derrubar a produtividade e o desempenho económico a nível mundial. Uma análise mais de perto, porém, sugere que será extremamente difícil, talvez ​impossível, financiar toda a expansão imaginada.

Os centros de dados são medidos pela quantidade de electricidade de pico necessária para operar e arrefecer os servidores. Aproximadamente 110 GW desses projetos já estão em fases de planeamento, ​pelo menos com base em contagens de declarações públicas. Nvidia (NVDA.O), abre nova aba o chefe Jensen Huang, cuja empresa fornece a maior parte do poder de processamento para treinar e executar IA, estima que custe, abre nova aba entre 60 mil milhões e 80 mil milhões de dólares, ⁠construir um complexo de 1 GW que abriga milhares de racks de servidores. Os seus números são superiores aos da maioria. Usando a cifra de 36 mil milhões de dólares por GW a partir de analistas da Bernstein, isso traduziria em cerca de 4 biliões de dólares para pagar todos os centros de dados actualmente previstos. No ​limite inferior do intervalo de Huang, no entanto, a despesa implícita é de 6,6 biliões de dólares.

A ambição ultrapassa um dos maiores projectos de obras públicas da história. Autorizado pelo Presidente Dwight Eisenhower em 1956, o Sistema de Auto-estradas Interestaduais dos EUA custou, abre nova aba cerca de 500 mil milhões de dólares em valores actuais. Passou consideravelmente ​do orçamento e demorou mais de três décadas a concluir. Os defensores da IA pretendem gastar 13 vezes mais, ou seja, aproximadamente apenas cinco anos.

Sem contribuintes para pagar a factura da nova tecnologia, isso caberá a investidores privados. Embora o hype em torno da IA seja desenfreado e somas com 13 dígitos sejam atiradas casualmente hoje, em referência a tudo, desde avaliações das empresas a pagamentos de juros por parte do governo, é uma quantia implausível de angariar num período tão curto.

As grandes empresas de tecnologia que apostam futuros na IA estão a mobilizar profundos “poços” de dinheiro. Alphabet (GOOGL.O), abre nova aba, Amazon.com (AMZN.O), abre nova aba, Meta Platforms (META.O), abre nova aba, Microsoft (MSFT.O), abre nova aba e Oracle (ORCL.N), abre nova aba ​já comprometeram montantes significativos e, teoricamente pelo menos, terão ainda mais à sua disposição. No total, espera-se que o grupo de cinco gere 5,5 biliões de dólares de fluxo de caixa operacional com a venda de subscrições de software, publicidade, armazenamento em cloud e outros bens e serviços ao longo dos ​próximos cinco anos, de acordo com estimativas recolhidas pela Visible Alpha.

Também estão a recorrer fortemente a empréstimos para competir na corrida aos armamentos de centros de dados, sem tréguas. A Amazon, apenas, angariou, abre nova aba um recorde de 37 mil milhões de dólares nos mercados de obrigações dos EUA no mês passado, seguida por um acordo de 17 mil milhões de euros, abre nova aba. A Alphabet vendeu antes um raro tranche de 100 anos ‌como parte do pacote de dívida de 32 mil milhões de dólares em fevereiro. No total, projecções de analistas do BofA sugerem que é possível emitir cerca de 1 bilião de dólares de dívida com grau de investimento, relacionada com este tipo de investimento de hyperscalers, até 2030.

Fundos de reforma e outros investidores de grande dimensão também vão entrar na acção da IA. Há quase 700 mil milhões de dólares de capital comprometido em fundos de empréstimo directo e de infra-estruturas geridos pela Brookfield Asset Management (BAM.N), abre nova aba, Blackstone (BX.N), abre nova aba e outros, segundo a pesquisa da Preqin.

Há também capacidade adicional de concessão de crédito “escondida” dentro dos mercados. Analistas do Morgan Stanley antecipam cerca de 50 mil milhões de dólares por ano, em média, a partir de títulos lastreados em activos e de títulos de dívida hipotecária comercial lastreados em hipotecas relacionados com a construção de instalações ligadas à IA, nos próximos anos. Obrigações de alto rendimento e empréstimos alavancados deverão fornecer mais 150 mil milhões de dólares até 2030, prevêem analistas do JPMorgan. Alguns dos próprios centros de dados poderão até estar a gerar dinheiro nessa altura, embora, assumindo um rendimento de 9% sobre o custo, os pagamentos de juros da dívida associada venham a “comer” uma fatia considerável.

Somando tudo e, em ⁠papel pelo menos, deveria haver cerca de 7,5 biliões de dólares de financiamento disponível, confortavelmente acima da estimativa de custo de 6,6 biliões de dólares, usando o limite inferior de Huang. Outros factores merecem primeiro uma análise mais atenta.

Por um lado, o excedente assume que hyperscalers como a Microsoft vão afectar cada gota do seu fluxo de caixa operacional dos próximos cinco anos a centros de dados. Os accionistas poderão começar a “resmungar” sobre perdas nas recompra de acções e nos dividendos, para não falar da falta de despesa de capital em qualquer outra coisa. Atribuir cada dólar que está dentro de fundos privados de crédito e de infra-estruturas criaria, do mesmo modo, uma quantidade intolerável de ​risco de concentração e custo de oportunidade.

Além disso, os custos económicos globais podem ainda ser mais elevados. As avaliações por GW excluem potencialmente despesas vastas relacionadas com reforçar a fiabilidade das antigas e sobrecarregadas utilidades para salvaguardar a transmissão de electricidade e garantir que os clientes a retalho não sofram também. Se o limite superior do intervalo de Huang se revelar mais preciso, devido à inflação ou por outras razões, mesmo a totalidade do capital projectado ficará aquém.

Quando somado a algumas das limitações físicas prováveis de colocar em funcionamento tanta capacidade de IA prometida, o ​problema do dinheiro torna-se ainda mais evidente. Os prazos poderiam facilmente ser estendidos, tal como aconteceu com as auto-estradas dos EUA. Engenheiros, ou a própria IA, podem descobrir formas de reduzir significativamente o custo ao longo do caminho. Os ganhos de produtividade e as oportunidades de receitas que a tecnologia promete também podem ser facilmente exagerados, o que reduziria consideravelmente o entusiasmo dos investidores. O resultado mais provável, no entanto, é que uma parte considerável dos planos anunciados de centros de dados acabe por se transformar em mero “vaporware”. Mesmo no mundo de abundância financeira de hoje, colocar 7 biliões de dólares numa única indústria tão rapidamente seria desperdiçar um recurso precioso.

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Edição de Liam Proud; Produção de Pranav Kiran

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Jeffrey Goldfarb

Thomson Reuters

Jeffrey é Editor Global de Corporate Finance, sediado em Nova Iorque, coordenando a cobertura relacionada com acordos. Anteriormente, supervisionou a região Ásia-Pacífico na Reuters Breakingviews, a partir de Melbourne e Hong Kong. Entrou pela primeira vez na Breakingviews em Londres quando a crise financeira global começou e mais tarde passou sete anos em Nova Iorque como Editor dos EUA. Antes de se tornar colunista em 2007, Jeffrey cobriu banca, M&A, media, tecnologia, comércio internacional e saúde para a Reuters e a BNA em Nova Iorque, Washington, Phoenix e por toda a Europa. Tem um mestrado em jornalismo pela Columbia University e uma licenciatura em finanças pela George Washington University.

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