Nem OpenAI, nem Anthropic. São as empresas que constroem os data centers que ficam com 80% do dinheiro movimentado no atual boom tecnológico 0.5x 1x 1.25x 1.5x 2x 00:00 00:00 Fábrica da companhia taiwanesa de semicondutores TSMC em Nanquim, na China — Foto: AFP O ChatGPT chegou em 2022 prometendo impactar profundamente a economia, trazendo prosperidade e riqueza, principalmente para as próprias empresas de inteligência artificial (IA). Os lucros recentes das companhias que enveredaram pelo mesmo caminho da OpenAI mostram que a IA está dando dinheiro, mas não na mesma proporção para todos os envolvidos. De cada US$ 10 arrecadados pelos serviços de IA, US$ 8 fluem para a infraestrutura de processamento. No fim do arco-íris da economia da IA, só duas empresas sorriem abraçadas a um generoso pote de ouro — e não são a OpenAI, a Anthropic ou qualquer outra big tech. Nesse funil, as grandes vencedoras são as desconhecidas TSMC e ASML, sem as quais não há chips de alta capacidade para a inteligência artificial. Na face mais visível da era da IA, as empresas que protagonizam a atual corrida tecnológica com seus aplicativos e modelos de fronteira retêm uma fatia muito pequena do que movimentam. Segundo a consultoria Exponential View, apps e modelos ficaram com 18% da receita das empresas de IA no primeiro trimestre deste ano. O restante foi para a camada de infraestrutura, evidenciando a massiva transferência de capital em curso entre as indústrias de software (IA) e de hardware (chips e semicondutores). — Na corrida do ouro, ganha dinheiro quem vende pá e picareta — ilustra Isac Costa, professor do Insper. — Os modelos melhoram conforme ganham escala, então as empresas têm incentivos para gastar com infraestrutura em função da característica da tecnologia. Isso gera uma pressão constante por investimentos. Infográfico sobre o fluxo do dinheiro na cadeia da IA — Foto: Editoria de Arte Capacidade computacional Ao brigar por novos usuários, as empresas de IA precisam garantir que os seus serviços vão funcionar. Não adianta ter um ótimo modelo capaz de gerar as melhores respostas se não houver recursos computacionais suficientes para que o processamento das interações seja rápido e sem engasgos. Essas duas faces da corrida da IA afetam tanto a velha guarda do Vale do Silício, como Google, Meta, Microsoft e Amazon, quanto a nova geração de big techs americanas, como OpenAI e Anthropic. Mas há um peso extra para essas novatas: elas não têm infraestrutura. Precisam alugar capacidade computacional sem que a receita com assinaturas e planos corporativos consiga cobrir os montantes necessários para garantir máquinas que possam dar conta da demanda computacional exigida pelos seus sistemas de IA. Segundo o site The Information, a OpenAI, companhia de capital fechado, teve receita de US$ 5,7 bilhões e gasto de US$ 3,7 bilhões no primeiro trimestre deste ano. Ambos triplicaram em relação ao mesmo período do ano passado, mas a dona do ChatGPT queimou 65% do que entrou principalmente com infraestrutura. Em fevereiro, a receita anualizada da empresa chegou a US$ 25 bilhões, e o prejuízo em 2025 foi de US$ 38,5 bilhões. A OpenAI ainda planeja investir US$ 750 bilhões em data centers até 2030. A Anthropic, apesar da receita anualizada de US$ 47 bilhões, projetou ao menos US$ 425 bilhões em gastos na construção de data centers e locação de capacidade. O único dos contratos de longo prazo hoje é com a AWS, braço de computação da Amazon, que pode se estender por dez anos. — O que a gente está vivendo é semelhante ao que foi na geração de energia elétrica. Quem vai suportar esse futuro não vai ser a Anthropic, a OpenAI ou outras empresas do setor. São as empresas de infraestrutura. A tendência é a gente ter uma alta concentração desse movimento de mercado em algumas pouquíssimas empresas com muita predisposição para investimento de caixa — explica Hugo Tadeu, professor da Fundação Dom Cabral. Investimento vai para fabricantes de semicondutores Para atender às suas necessidades computacionais, as empresas de IA procuram os gigantes que operam infraestrutura massiva, conhecidos como hyperscalers, como Amazon (AWS), Google, Meta, Microsoft (Azure) e Oracle. No entanto, na economia da IA, essas empresas também são parte de um duto que só serve de passagem para o capital. Além de responder às demandas de clientes, os hyperscalers precisam de poder computacional para treinar seus próprios modelos de IA e dar respostas aos serviços associados a eles. Não há outro caminho que não seja erguer mais data centers. E a maior parte desse investimento vai para fabricantes de semicondutores. De acordo com a Exponential View, os semicondutores já correspondem a 60% do custo de um data center — em 2021, era de 40%. Chips de memória, que correspondiam a 2% dessa infraestrutura de servidores, subiram para 18% enquanto os superchips de processamento foram de 38% para 42%. A bolada paga pelos hyperscalers em semicondutores já foi chamada de “transferência geracional de caixa livre” pelo Bank of America. Além da queima de caixa, a corrida por infraestrutura está alterando os balanços dos hyperscalers de outras maneiras, evidenciando que chips e data centers estão sendo financiados por dívida, algo raro para o setor. Segundo o Goldman Sachs, os sete maiores gastadores em infraestrutura de IA (Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Oracle, Nvidia e SpaceX) ofereceram aos investidores US$ 244 bilhões em títulos neste ano, mais que o dobro do total do ano passado e 14 vezes o nível de 2024. Para Isac Costa, do Insper, o que não está nos livros também ilustra o movimento: — Há mecanismos de contabilidade criativa para fazer investimentos em infraestrutura, sem registrá-los como dívida. O melhor candidato para monitorar uma possível bolha é o quanto de dívida essas empresas têm fora do balanço. Segundo o jornal Nikkei Asia, esse número é de US$ 1,65 trilhão para Google, Microsoft, Amazon, Meta e Oracle. E cresceu oito vezes em quatro anos, ultrapassando a soma da dívida registrada nos balanços. Se a maior parte do dinheiro da IA vai para a indústria de semicondutores, é fácil imaginar que a Nvidia seja a grande vencedora, mas não é bem assim. Boa parte do capital termina em duas empresas, uma em Hsinchu (Taiwan) e outra em Veldhoven (Holanda). Margem de lucro recorde Valendo em torno de US$ 5 trilhões, a Nvidia tem cerca de 80% do mercado dos chips de IA, mas é responsável por projetá-los. Eles são fabricados pela TSMC, maior fabricante terceirizada de semicondutores do mundo, que concentra 85% da produção da Nvidia, incomodando o governo de Donald Trump nos EUA. No primeiro trimestre, a taiwanesa chegou a 72,3% desse mercado de fundição, o que lhe dá uma condição altamente vantajosa. No segundo trimestre, a TSMC faturou US$ 40 bilhões, com margem de lucro recorde de 67,7%. Segundo o Nikkei Asia, a companhia já avisou a seus clientes, entre eles Nvidia, Apple, Google, Amazon, Qualcomm, Arm e MediaTek, que vai reajustar seus preços em até 10% — chips premium terão um adicional que varia entre 10% e 15%. Já a holandesa ASML é a única fabricante de litografia EUV do mundo, o maquinário imprescindível para a produção de chips avançados como os da TSMC. No segundo trimestre, a ASML teve receita acima do esperado e elevou pela segunda vez sua projeção anual, agora para a faixa de US$ 49 bilhões a US$ 51 bilhões em vendas. Decidiu ampliar a produção do maquinário EUV em 30% em cada um dos próximos dois anos, e o CEO Christophe Fouquet avisou que tudo o que está previsto para sair da fábrica em 2027 já está vendido. Não à toa, a China — onde a TSMC tem fábricas e que vem surpreendendo com modelos de IA que demandam infraestrutura mais modesta — anunciou que começou a fabricar equipamentos de litografia. — As big techs fazem barulho, mas não dão mais as cartas como antigamente. E o motivo é que os produtos que elas ofereciam não dependiam tanto de hardware. Era software. Só que agora a demanda é por hardware — diz Costa, do Insper.