MIT alerta para bolha da IA e risco de milhares de milhões
A economista da Wharton Jessica Wachter calcula que Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle terão de aumentar fortemente a sua produtividade em IA para recuperar os investimentos em centros de dados.
Pontos principais
- A MIT Technology Review alerta que os gastos em IA dos hyperscalers podem descambar se os retornos ficarem aquém.
- A economista da Wharton Jessica Wachter estima quase 1,1 bilião de dólares em gastos com centros de dados até 2027.
- O financiamento está a deslocar-se cada vez mais para dívida e private credit, o que também pode afetar mercados mais amplos e a criptomoeda.
A MIT Technology Review alerta que os grandes gastos em IA dos hyperscalers podem acabar numa fatura enorme se os retornos ficarem aquém. Segundo uma análise da economista da Wharton Jessica Wachter, as grandes tecnológicas terão de quase triplicar a sua produtividade até 2030 para recuperar o investimento em centros de dados. Isso torna o debate sobre os gastos em IA relevante não só para a Big Tech, mas também para mercados mais amplos, onde circula muito capital alheio e capital de pensões.
A conta por trás dos gastos em IA
Wachter e um coautor trabalharam com gastos confirmados da Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle. A sua estimativa aponta para quase 1,1 bilião de dólares (€1 bilião) em gastos com centros de dados até 2027. Nessa conta foram incluídos os custos de capital, um retorno de 15% e a depreciação dos ativos.
O resultado é claro. Wachter conclui que a atual construção de infraestrutura de IA não pode sustentar-se sem um crescimento suficiente da produtividade. Chegou mesmo a classificar a atual implementação como o maior desperdício de capital da história, caso os retornos esperados não se concretizem.
A dívida transfere o risco
O financiamento desta vaga de IA depende cada vez menos apenas dos fluxos de caixa. A Morgan Stanley estima que os hyperscalers pagarão mais de metade dos seus planeados 2,9 biliões de dólares (€2,5 biliões) em gastos com centros de dados até 2028 através de financiamento externo. Na prática, isso significa cada vez mais dívida, private credit e estruturas que ficam fora do balanço das grandes tecnológicas.
Um exemplo disso é a Meta, que no Louisiana transferiu uma participação de 80% no seu centro de dados Hyperion para a empresa de private credit Blue Owl Capital. Segundo o professor da Columbia Business School Stijn Van Nieuwerburgh, este tipo de dívida espalha-se ainda mais por fundos de pensões e veículos de private credit, o que faz com que a exposição seja muito mais ampla do que apenas as grandes tecnológicas.
Também a própria infraestrutura está sob pressão. O rápido crescimento dos centros de dados de IA sobrecarrega as redes elétricas americanas e leva as empresas de serviços públicos a fazer investimentos adicionais, enquanto os custos de energia para os consumidores podem subir. Além disso, o setor dos chips aponta para um chamado giga cycle, no qual os gastos em IA podem empurrar o mercado global de semicondutores para mais de 1 bilião de dólares (€0,9 bilião) até 2028 ou 2029.
Porque é que isto também afeta a criptomoeda
Para os leitores de criptomoedas, isto é relevante porque a mesma apetência pelo risco e os mesmos fluxos de capital também podem afetar o mercado de criptomoedas. Se o financiamento dos projetos de IA se tornar mais apertado ou a qualidade do crédito piorar, isso pode repercutir-se de forma mais ampla nos instrumentos de investimento de risco. O estratega de criptomoedas Arthur Hayes associou anteriormente um cenário destes ao bitcoin, embora o momento de uma eventual correção continue incerto, segundo a fonte. Também o crescimento do mercado obrigacionista da IA mostra quão fortemente esta vaga de investimento já está a ser financiada através dos mercados de capitais.
