A revolução da inteligência artificial (IA) está a acelerar, alimentada por uma procura insaciável de centros de dados cada vez maiores para alimentar algoritmos complexos e modelos de formação. Embora gigantes da tecnologia como Google e Amazon tradicionalmente financiem esses enormes projetos de infraestrutura com seus próprios vastos lucros, uma nova onda de pequenos participantes ansiosos por conquistar um pedaço da IA está crescendo. torta estão se voltando cada vez mais para o financiamento da dívida. Esta mudança para empréstimos de milhares de milhões de dólares, potencialmente atingindo 1 bilião de dólares até 2028, levantou preocupações sobre riscos insustentáveis dentro da indústria em expansão.
A ascensão dos data centers financiados por dívida começou com empresas como a Meta em parceria com fornecedores especializados. Por exemplo, a Meta concordou em comprar US$ 14,3 bilhões em poder de computação da CoreWeave, uma empresa relativamente desconhecida que recentemente abriu o capital. O modelo de negócios da CoreWeave depende fortemente de empréstimos; por cada 5 mil milhões de dólares que planeia vender em poder computacional nos próximos quatro anos, precisa de contrair 2,85 mil milhões de dólares em empréstimos.
Esta tendência vai além dessas parcerias. OpenAI, a empresa por trás do chatbot viral ChatGPT, está liderando uma onda de projetos ambiciosos de data center. Apesar de gerar milhares de milhões anualmente, o seu CEO, Sam Altman, prevê rentabilidade apenas até 2029. No entanto, a OpenAI, juntamente com parceiros como a Oracle e a SoftBank, planeia gastar mais de 400 mil milhões de dólares na construção de centros no Texas, Novo México, Ohio e Wisconsin – grande parte destes provavelmente financiados através de dívida. A escala exacta dos empréstimos permanece incerta, mas os analistas estimam que só a Oracle necessitará de empréstimos anuais de 25 mil milhões de dólares durante os próximos quatro anos para cumprir os seus compromissos.
Para aumentar ainda mais a complexidade, estes projetos envolvem frequentemente estruturas de financiamento complexas. Por exemplo, no primeiro data center da OpenAI no Texas, a Oracle cuida do hardware do computador, enquanto a Crusoe constrói a infraestrutura física, garantindo um empréstimo de US$ 15 bilhões da Blue Owl Capital e de outros investidores para cobrir sua parte. Enquanto isso, o SoftBank e o OpenAI estão supostamente se apoiando em dívidas para instalações em Ohio e Texas.
A OpenAI tomou outras medidas ousadas para garantir fundos, incluindo a venda de uma enorme participação à fabricante de chips Nvidia por US$ 100 bilhões e a aceitação de um pacote significativo de ações da AMD – potencialmente valendo dezenas de bilhões a mais. Estes acordos envolvem compromissos de compra de chips de computador de ambas as empresas, mas estes acordos oferecem uma cláusula de escape se as necessidades da OpenAI mudarem. Contudo, mesmo que existam tais fugas, a própria dívida poderá tornar-se problemática.
Esta dependência da dívida introduz vários riscos. Em primeiro lugar, a garantia que apoia muitos empréstimos são muitas vezes os próprios chips de computador, que se depreciam rapidamente. Em segundo lugar, uma vasta gama de instituições — desde bancos e credores privados a empresas que investem diretamente em facilidades — detêm estas dívidas, criando vulnerabilidade sistémica em todo o panorama financeiro. A opacidade que rodeia muitas destas negociações torna difícil avaliar completamente a escala potencial de exposição.
“A alavancagem no sistema é o que impulsiona o risco”, alerta Jeremy Kress, professor de direito empresarial da Universidade de Michigan, especializado em instabilidade financeira. “E é difícil saber quanta alavancagem existe no sistema.”
Os paralelos com o boom das pontocom no final da década de 1990 são impressionantes. A pressa para construir infra-estruturas de fibra óptica alimentada pela dívida levou à falência generalizada quando os retornos prometidos não se concretizaram. Embora o potencial da IA seja inegável, os especialistas alertam que esta dependência atual de dinheiro emprestado corre o risco de repetir erros do passado. A rápida acumulação de dívida relacionada com a IA poderá ter consequências em cascata se as projecções de receitas forem insuficientes, deixando investidores e credores vulneráveis e potencialmente comprometendo a sustentabilidade a longo prazo da própria indústria.
