Investimento em infraestrutura de IA cria déficit de trilhões de dólares, alertam analistas
Estudos independentes e documentos de empresas mostram gastos com chips e data centers muito acima da receita prevista, o que aumenta risco de desvalorizações e aperto de crédito.
Relatórios da consultoria Gartner e de um estudo acadêmico ligado ao Brookings, publicados na quarta-feira, calculam que os planos de investimento em infraestrutura de inteligência artificial geram um déficit de vários trilhões de dólares em relação à receita prevista. A Gartner identifica uma lacuna de cerca de US$4,9 trilhões até 2030, enquanto o estudo associado ao Brookings estima trilhões adicionais até 2032.
Bancos e casas de análise projetam que os hyperscalers vão elevar o investimento em infraestrutura de IA para mais de US$600 bilhões em 2026 e para perto de US$1 trilhão ou mais em 2027, ampliando ainda mais o descompasso entre desembolsos de capital e retornos prováveis.
Arquivos corporativos e prospectos mostram compromisso com valores enormes e muitas vezes não canceláveis em serviços de nuvem, contratos de leasing de chips e acordos de data center, que podem ocultar passivos contingentes e deixar tomadores e garantidores expostos caso a demanda fique abaixo do esperado.
Limites físicos já aparecem: projetos foram adiados ou abandonados porque redes elétricas locais não conseguem fornecer a energia necessária para ampliar data centers, deixando parte da capacidade ociosa e acelerando o risco de desvalorizações (write‑downs).
Os mercados reagiram com queda nas ações de semicondutores e empresas ligadas à IA, e aumento do custo do crédito para provedores especializados. Analistas alertam que essas pressões podem forçar write‑downs, levar à consolidação de empresas de infraestrutura de nicho e provocar efeitos de contágio mais amplos no crédito.