Leonardo Luz: 'Assimetria nos investimentos em IA exige lucros futuros maiores'

Com investimentos recordes e forte concentração de mercado, a inteligência artificial redesenha a economia global e eleva a pressão para que os lucros acompanhem o ritmo da expansão

Desde 2022, a economia global passou a conviver com um inédito choque assimétrico de mercado, provocado pela aceleração do desenvolvimento da inteligência artificial generativa. Assimétrico por seus efeitos não se distribuírem de forma homogênea entre setores, países ou empresas; e choque por alterar preços relativos, estruturas de custo, decisões de investimento e expectativas de lucro em uma velocidade muito superior à observada em ciclos tecnológicos anteriores. Diferentemente da internet dos anos 1990 ou da computação móvel dos anos 2000, a inteligência artificial não surge como um setor isolado, mas como uma camada transversal que atravessa toda a cadeia produtiva – da energia elétrica à linguagem, do hardware pesado aos serviços intangíveis, e tem como destrave último de valor os ganhos de eficiência em todo o sistema produtivo. O resultado é um rearranjo profundo da economia global, com vencedores claros no curto prazo, incertezas estruturais no médio e um debate crescente sobre o risco de estarmos inflando uma nova bolha de ativos.

            Na base dessa cadeia está a energia. Modelos de linguagem de grande escala demandam volumes extraordinários de eletricidade para treinamento e inferência, deslocando a discussão energética do campo ambiental abstrato para o centro da competitividade industrial, e com grande ênfase na segurança de oferta. Data centers tornaram-se infraestruturas críticas, comparáveis a portos, ferrovias ou refinarias, demandando energia em larguíssima escala. Empresas de tecnologia passaram a negociar contratos de fornecimento de longo prazo com geradoras, pressionando redes de transmissão e reacendendo o interesse por fontes firmes e previsíveis de energia, como a nuclear, que tem na Constellation Energy um dos principais players que estão reposicionando seu portfólio para aumentar exposição a contratos longos de exclusividade. Não por acaso, ativos ligados à geração elétrica, especialmente aqueles capazes de fornecer energia contínua em grande escala, passaram a ser reavaliados pelo mercado. A inteligência artificial funciona, nesse sentido, como um multiplicador de demanda energética, antecipando investimentos que, de outro modo, ocorreriam de forma mais gradual.

            Dados confirmam que o consumo de energia dos data centers – especialmente aqueles voltados a cargas intensivas de inteligência artificial – entrou em uma trajetória de crescimento acelerado e estrutural. De acordo com a International Energy Agency (IEA), em 2024 os data centers consumiram cerca de 415 TWh de eletricidade no mundo, algo próximo de 1,5% do consumo global. Em 2025, esse número avançou para aproximadamente 485 TWh, um crescimento anual próximo de 17%, acima da média histórica da demanda mundial de energia. A IEA destaca que os data centers dedicados à IA foram o principal vetor dessa expansão, com crescimento expressivo do uso de eletricidade associado a servidores de alta densidade, aceleradores gráficos e sistemas avançados de resfriamento. Nas projeções mais recentes, a agência estima que a demanda elétrica total dos data centers poderá mais do que dobrar até 2030, aproximando-se de 950 TWh – cerca de 3% da eletricidade consumida globalmente –, volume comparável ao consumo anual de países industrializados de grande porte. Esses números reforçam que a IA deixou de ser apenas um tema digital e passou a exercer pressão direta sobre sistemas elétricos, planejamento energético e investimentos de longo prazo.

            No elo da infraestrutura física, que envolve semicondutores, servidores, redes ópticas, sistemas de refrigeração e armazenamento, o choque assimétrico se manifesta de forma ainda mais visível. A liderança da NVIDIA tornou-se emblemática, com seus chips especializados em computação acelerada transformados em gargalo estratégico da economia digital. Entre 2022 e 2024, a empresa registrou crescimento extraordinário de receitas e lucros, com margens operacionais incomuns para a indústria de hardware. A valorização de mercado refletiu não apenas resultados correntes, mas a expectativa de que a demanda por capacidade computacional continue elevada pelos próximos anos. Em paralelo, fabricantes como AMD e Intel reposicionaram suas estratégias, enquanto chinesas se tornaram ainda mais centrais para a geopolítica da tecnologia, em busca de atingir a capacidade de processamento que as empresas ocidentais já possuem.

            Essa infraestrutura pesada exige volumes crescentes de capital, favorecendo empresas com balanços robustos e acesso privilegiado a financiamento. O investimento em data centers passou a competir diretamente com grandes projetos industriais tradicionais, absorvendo o capital disponível, inclusive, via fundos especializados em infraestrutura digital que investem em empresas de engenharia voltadas a eficiência energética e refrigeração, que passaram a atrair fluxos significativos de capital. As barreiras à entrada e a predação tecnológica geraram, aqui, uma assimetria que se traduz em forte concentração, com poucos fornecedores que capturam parcela relevante do valor, enquanto as barreiras à entrada se elevam rapidamente e retroalimentadas pela demanda cada vez maior por capital.

            No elo da computação em nuvem, a adoção explosiva de aplicações baseadas em inteligência artificial transformou o cloud computing em núcleo estratégico da economia digital. Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform dominam amplamente o mercado global de nuvem pública, concentrando a maior parte da receita e da capacidade instalada. Essa concentração reflete não apenas escala financeira, mas a capacidade técnica de suportar cargas intensivas de IA, que exigem processamento massivo, redes de alta performance e serviços gerenciados complexos. A crescente migração de workloads corporativos para a nuvem tem sustentado taxas elevadas de crescimento de receita, reforçando o papel do cloud como um dos principais motores financeiros do setor.

            No segmento de memória e armazenamento, empresas como Micron Technology, Samsung e SK Hynix ocupam posição central ao fornecer DRAM e NAND essenciais para servidores de alto desempenho. Em 2025, a Micron reportou receita consolidada próxima de US$ 37 bilhões, impulsionada pela recuperação cíclica e pela forte demanda de data centers e aplicações de IA. A estrutura desse mercado é altamente concentrada, com os três grandes players controlando mais de 80% da oferta global de DRAM, o que confere poder significativo de precificação e torna a dinâmica de oferta e demanda especialmente sensível a ciclos de investimento.

            No nível seguinte da cadeia estão os próprios modelos de linguagem. Desde o lançamento de sistemas generativos de uso amplo, a IA deixou de ser uma ferramenta restrita à pesquisa acadêmica e passou a integrar o cotidiano de empresas e consumidores. A OpenAI, apoiada financeiramente pela Microsoft, simbolizou essa transição ao transformar modelos avançados em produtos amplamente comercializados. Em resposta, Google e Meta intensificaram investimentos bilionários para preservar relevância em um mercado que redefine busca, publicidade e interação digital.

            Embora a OpenAI tenha liderado a primeira onda de adoção em larga escala, há sinais de que a Anthropic passou a ocupar posição de destaque na fronteira tecnológica. Sustentada por parcerias estratégicas profundas com Amazon e Google, a empresa vem sendo percebida por grandes clientes corporativos como referência em confiabilidade, segurança e desempenho em tarefas complexas — atributos críticos para aplicações empresariais.

            Esse movimento consolidou uma estrutura de mercado claramente oligopolista, marcada por barreiras à entrada extremamente elevadas e forte integração vertical entre modelos, infraestrutura e canais de distribuição. Poucos atores concentram capacidade computacional, dados, capital humano e acesso a clientes, capturando a maior parte do valor gerado. Essa concentração amplia ganhos de eficiência no curto prazo, mas eleva riscos concorrenciais, regulatórios e sistêmicos.

            O elo final da cadeia — as aplicações — é onde a capacidade dos modelos se converte efetivamente em receita e produtividade. Empresas como Salesforce, Adobe, SAP, Oracle e GitHub já monetizam IA ao integrar modelos generativos a softwares corporativos e criativos, muitas vezes por meio de planos premium. Apesar da maior fragmentação desse mercado final, uma parcela relevante do valor continua sendo capturada pelos elos de infraestrutura e modelos, reforçando o caráter concentrador da cadeia.

            Toda essa transformação é financiada por um volume de capital sem precedentes. Entre 2022 e 2025, o capex combinado de grandes empresas de tecnologia saltou de cerca de US$ 160 bilhões para algo próximo de US$ 450 bilhões. Para 2026, projeções indicam investimentos entre US$ 600 bilhões e US$ 700 bilhões, mesmo em um ambiente de juros elevados. Trata-se de uma mobilização industrial em escala rara na história recente.

            Essa avalanche de investimentos alimentou uma forte valorização dos ativos ligados à IA. A NVIDIA, por exemplo, multiplicou seu valor de mercado desde 2022, alcançando capitalização próxima de US$ 5,8 trilhões em 2026, tornando-se uma das empresas mais valiosas do mundo. Outras gigantes, como Microsoft, Alphabet e Amazon, também se beneficiaram, embora com desempenho mais heterogêneo, refletindo preocupações crescentes com o equilíbrio entre capex e retorno.

            Esse movimento reacende o debate sobre bolhas tecnológicas, alimentando o temor de estarmos vivendo uma. Na virada do século, a bolha das pontocom foi marcada por múltiplos extremos — frequentemente 20 a 50 vezes a receita — aplicados a empresas sem lucro ou modelo de negócio viável. Quando o crescimento de usuários não se converteu em caixa, o ajuste foi brutal, com o Nasdaq caindo cerca de 78% entre 2000 e 2002.

            No ciclo atual, contudo, as principais empresas envolvidas têm apresentado receitas e lucros reais, e robustos. Companhias líderes exibem múltiplos elevados, mas ainda ancorados em fundamentos e, por vezes, operando a métricas de preço mais baixas do que no início do boom. Assim, o risco não está na inexistência de valor imediato, posto que o capex tem sido remunerado com lucros crescentes, mas na precificação de um crescimento que pode levar mais tempo a se materializar. Se a rentabilização não acompanhar o ritmo do investimento, o ajuste virá não como colapso generalizado, mas como reprecificação seletiva.

            O choque assimétrico da inteligência artificial, portanto, reorganiza cadeias produtivas, redefine estratégias corporativas e reconfigura fluxos de capital. O desafio central não é tecnológico, mas econômico, transformando um potencial inegável em crescimento sustentável, sem que a euforia antecipe resultados que ainda precisam ser construídos.