Laboratórios de IA acumulam dívidas à medida que os custos elevados de computação ameaçam a rentabilidade
- A Goldman Sachs estima quase US$ 500 bilhões em emissão de dívida relacionada à IA até o início de agosto de 2026.
- O aumento dos custos de computação, o leasing de chips e a depreciação estão pressionando a lucratividade, apesar do forte crescimento da receita com IA.
- A crescente exposição à dívida pode remodelar a competição global em IA, favorecendo empresas bem financiadas e aumentando os riscos para desenvolvedores menores e para os mercados de crédito.
As empresas de IA estão contraindo mais empréstimos para criar as instalações de computação de que necessitam. Embora as vendas estejam em alta, é incerto se elas conseguirão cobrir os custos crescentes.
O fosso pode ser observado no desempenho financeiro da Anthropic. De acordo com a Reuters, a empresa obteve US$ 4,6 bilhões em vendas, mas registrou uma perda operacional de US$ 8,06 bilhões em 2025.
As suas finanças melhoraram desde então. CNBC reportou que a taxa anualizada de receita da Anthropic atingiu os 65 mil milhões de dólares em julho de 2026, com projeções de 100 mil milhões até ao final do ano. 24/7 Wall St. também reportou um resultado operacional ajustado positivo no segundo trimestre.
Enquanto isso, a OpenAI obteve 6,7 mil milhões de dólares em receitas no segundo trimestre, mas enfrentou uma perda de 12,3 mil milhões de dólares nas suas operações. Em setembro, a sua receita anual estava a caminho dos 70 mil milhões de dólares, conforme reportado por Axios.
Diz-se que a Anthropic está mais próxima de alcançar a lucratividade, embora seus resultados ajustados não incluam certos custos, e o rápido crescimento das receitas não necessariamente leve a lucros sustentáveis.
Endividamento em IA expõe riscos financeiros crescentes
No início de agosto de 2026, Goldman Sachs estimou cerca de 500 mil milhões de dólares em emissões de dívida relacionadas com IA. A CNBC reportou que o JPMorgan antecipa 4,1 mil milhões de dólares em emissões totais até 2030.
Embora se reporte que a Broadcom esteja buscando mais de US$ 50 bilhões para financiar os chips da OpenAI, SpaceX está buscando um adicional de US$ 40 bilhões. A Oracle também está em busca de financiamento para seus data centers. Espera-se ainda que a Broadcom conceda à Anthropic US$ 42 bilhões para o desenvolvimento de seus chips.
Esses acordos levam à distribuição dos riscos financeiros entre credores, fornecedores e desenvolvedores de IA. Assim, a estabilidade financeira dos laboratórios de IA está se tornando relevante para o mercado de empréstimo como um todo.
No entanto, contrair empréstimos é apenas um dos problemas. Os custos de infraestrutura não terminam com a construção. Bryan Musto estima custos anuais de depreciação entre US$ 390 bilhões e US$ 530 bilhões para as cinco maiores empresas hyperscalers até 2028. Seu modelo mostra que as receitas anuais das hyperscalers devem estar na faixa de US$ 675 bilhões a US$ 785 bilhões para cobrir a depreciação e obter um retorno antes dos impostos de 10%, excluindo eletricidade e pessoal.
A expansão da dívida pode remodelar a competição global em IA
De acordo com estimativas da PwC, o montante total do investimento global em data centers pode atingir um impressionante US$ 31,6 trilhões até 2050. Em outra nota, outro estudo considera os cenários potenciais nos quais a dívida relacionada à IA pode chegar a qualquer lugar entre US$ 3 trilhões e US$ 7 trilhões em 2029. Claro, estas são figuras esperadas, não empréstimos reais.
A crescente dependência do endividamento gera preocupações com a estabilidade financeira. O Banco de Compensações Internacionais alerta que uma desaceleração nos investimentos em IA pode impactar o mercado financeiro mais amplo. Pequenas empresas com alto nível de dívidas seriam as mais afetadas. Enquanto isso, gigantes da tecnologia com finanças mais sólidas conseguiriam ganhar ainda mais terreno como resultado dessa situação.
No entanto, uma crise de dívidas não é de forma alguma garantida. O problema muito maior é se as empresas de IA podem gerar receitas suficientes para cobrir suas dívidas, ao mesmo tempo que continuam eliminando infraestruturas de computação dispendiosas.
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Perguntas Frequentes
Por que as empresas de IA estão contraindo dívidas pesadas para construir infraestrutura de computação?
Treinar e operar modelos avançados de IA requerem chips caros, data centers e eletricidade. Contrair dívidas permite que as empresas expandam sua capacidade de computação sem depender inteiramente de reservas de caixa existentes ou de financiamento por ações.
O boom da dívida em IA poderia desencadear uma crise financeira?
Não há certeza quanto a uma crise. No entanto, empréstimos concentrados, arranjos de financiamento interconectados e retornos decepcionantes dos investimentos podem criar vulnerabilidades financeiras. O BIS identifica riscos mais amplos no mercado de crédito caso o investimento em IA desacelere abruptamente.
Como o aumento da dívida em IA pode afetar o mercado global de IA?
Empresas de tecnologia bem capitalizadas podem fortalecer suas posições competitivas ao garantir financiamento e capacidade de computação. Desenvolvedores menores e mercados emergentes podem enfrentar custos de financiamento mais elevados, potencialmente aumentando a concentração do mercado e ampliando as disparidades tecnológicas regionais.
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Micah Abiodun
Micah Abiodun faz bom uso de sua especialização em Engenharia e Gestão Ambiental (MSc) na Universidade de Tecnologia de Tallinn (TalTech) para refinar notícias sobre previsão de preços e conteúdo no Cryptopolitan. Agora em seu 7º ano no espaço de mídia cripto, ele cobre principais criptomoedas, altcoins, DeFi, stablecoins, tendências macroeconômicas e tecnologias emergentes.
