Empresas de inteligência artificial estão numa corrida para construir enormes centros de dados, mas a receita gerada não está acompanhando o ritmo. Esse é o alerta da Bain & Co., que afirma que a lacuna na receita pode ser muito maior do que muitos supunham anteriormente.
Em seu relatório anual Global Technology Report, a Bain estima que, até 2030, os provedores de IA precisarão de cerca de US$ 2 trilhões em receita anual combinada para sustentar a capacidade computacional necessária para atender à demanda. A empresa afirma que a receita real deverá ficar bem abaixo dessa meta em aproximadamente US$ 800 bilhões, já que os esforços para gerar receita não acompanham o ritmo dos investimentos em capacidade de data centers e infraestrutura relacionada.
A previsão levanta novas dúvidas sobre avaliações e modelos de negócios em todo o setor. O interesse em produtos como o Gemini do Google e o ChatGPT, juntamente com os investimentos em IA por empresas em todo o mundo, está elevando drasticamente a necessidade de capacidade computacional e eletricidade. No entanto, a economia e a nova receita que a IA pode proporcionar não estão crescendo tão rapidamente quanto os custos, afirma a Bain.
“Se as atuais leis de escala se mantiverem, a IA pressionará cada vez mais as cadeias de suprimentos em todo o mundo”, disse David Crawford, presidente da área de tecnologia global da Bain.
Os gastos com IA disparam à medida que a OpenAI prioriza o crescimento em detrimento do lucro
A OpenAI está acumulando prejuízos bilionários anualmente, priorizando o crescimento em vez do lucro por enquanto, embora espere atingir cashpositivo até 2029. A Bain não avaliou o que pode acontecer com as principais empresas de IA se a lucratividade continuar sendo difícil de alcançar à medida que 2030 se aproxima. Um dia antes, a Nvidia e a OpenAI anunciaram uma parceria para construir data centers gigantescos, conforme noticiado pelo Cryptopolitan.
Os planos de investimento continuam a acelerar. Amazon, Microsoft e Meta devem elevar seus gastos anuais combinados com IA para mais de US$ 500 bilhões até o início da década de 2030, de acordo com a Bloomberg Intelligence. Uma onda de novos modelos da OpenAI e da chinesa DeepSeek, entre outros, está impulsionando a demanda por serviços de IA e incentivando todo o setor a investir mais.
Segundo a Bain, a necessidade global de computação para IA poderá saltar para 200 gigawatts até 2030, com os Estados Unidos respondendo por aproximadamente metade desse total. Embora avanços em hardware e algoritmos possam aliviar a demanda, gargalos na cadeia de suprimentos ou disponibilidade limitada de energia ainda podem retardar o progresso, afirma a empresa.
Além dos investimentos em computação, as principais empresas de IA estão investindo pesado no desenvolvimento de produtos. Um dos focos principais são os agentes de IA capazes de executar tarefas complexas com pouca orientação, de forma a simular partes do fluxo de trabalho humano.
Nos próximos três a cinco anos, a Bain estima que as empresas dedicarão até 10% de seus orçamentos totais de tecnologia ao desenvolvimento de recursos essenciais de IA, incluindo plataformas de agentes.
A Bain prevê crescimento exponencial e testes iniciais com robôs
A Bain prevê crescimento na computação quântica, um campo emergente que, segundo a empresa, poderá desbloquear cerca de US$ 250 bilhões em valor de mercado nos setores financeiro, farmacêutico, logístico e de ciência dos materiais. Em vez de um único avançomatic , a empresa espera uma curva de adoção gradual, com uso inicial em domínios específicos na próxima década, seguido por uma adoção mais ampla.
Robôs humanoides estão atraindo investimentos e aparecendo com mais frequência em projetos-piloto, mas a implantação no mundo real ainda está em fase inicial e depende muito da supervisão humana, afirma a Bain. O sucesso comercial dependerá da prontidão do ecossistema circundante — fornecedores de hardware, plataformas de software e operações com os clientes — e as empresas que realizarem projetos-piloto mais cedo provavelmente ditarão o ritmo do setor.
Em conjunto, as descobertas da Bain descrevem uma necessidade crescente de poder computacional e energia, aliada a uma receita que pode não acompanhar esse ritmo. O cenário é de rápida expansão, monetização e novas tecnologias surgindo em etapas, não todas de uma vez, com os pioneiros em posição de definir os rumos futuros.
