Finalmente a bolha da IA vai estourar
Resumo
Em uma frase
A bolha de investimento em IA segue o mesmo padrão de fraude financeira da Enron, com empresas criando dívidas ocultas enquanto anunciam lucros fictícios.
O vídeo não entrega diretamente uma resposta numerada ou lista de itens prometidos no título, mas responde à questão implícita "por que a bolha vai estourar" com base na análise histórica.
O padrão da bolha de IA espelha a Enron
A Enron revolucionou a fraude financeira ao contar como receita lucros presumidos antes de receber o dinheiro, vender contratos abandonados como lucro e criar empresas fantasma para esconder dívidas do balanço. Hoje, as Big Tech fazem algo semelhante, mas abertamente: criam entidades separadas para cada data center, atrelando dívidas a essas empresas em vez de ao balanço principal. A Meta, Microsoft, Amazon e outras usam esse artifício para manter a aparência de saúde financeira enquanto os gastos reais explodem .
A pirâmide circular de investimentos
O sistema atual funciona como um carrossel fechado. A Nvidia vende chips para cinco grandes clientes (Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft, Oracle), que por sua vez gastam 70% de suas receitas com apenas dois clientes: OpenAI e Anthropic. Essas duas startups são financiadas pelas mesmas cinco empresas que compram chips da Nvidia. O dinheiro circula: Microsoft investe na OpenAI, que se torna seu maior cliente; Amazon e Google investem na Anthropic, que usa seus servidores de nuvem. Nvidia investe em startups que compram seus chips. Todos anunciam investimentos absurdos, as ações crescem, e o dinheiro muda de mão sem criar valor real .
Dívidas ocultas em escala épica
Segundo o Wall Street Journal, por trás dos 600 bilhões de dólares registrados em gastos, Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft contraíram dívidas e compromissos não contabilizados de 2,5 trilhões de dólares. O endividamento real é quase cinco vezes maior do que o declarado. O CEO da Nvidia projeta que ainda será necessário gastar entre 3 e 4 trilhões adicionais em chips que, em muitos casos, sequer podem ser instalados nos data centers atuais por falta de energia elétrica .
Receitas fictícias e insustentáveis
OpenAI e Anthropic declaram receitas anualizadas de 40 a 65 bilhões de dólares, mas esse número é extrapolado a partir de períodos não divulgados, provavelmente os melhores dias do ano. Na prática, ambas gastam dezenas de vezes mais do que recebem. Segundo o CEO da Anthropic, o modelo atual é insustentável. Seus principais clientes são startups nas quais eles e seus investidores já investiram, criando um ciclo de apoio mútuo que depende do crescimento contínuo das ações .
O gasto sem precedentes
Quase 3% do PIB dos EUA (aproximadamente 10 trilhões de dólares até 2032) está sendo direcionado apenas para construção de data centers de IA. Essa é a maior concentração de recursos em uma tecnologia jamais registrada na história, superando até o Programa Apollo. No primeiro semestre de 2026, a construção de data centers foi a única forma de construção privada em expansão nos EUA, enquanto casas, prédios e indústrias sofreram queda de 50 bilhões .
A diferença perigosa com bolhas anteriores
Diferentemente das ferrovias ou da fibra ótica, que permaneceram úteis após o colapso, os chips de IA têm vida útil curta. A arquitetura é refinada a cada 1,5 anos e gerações sucessivas podem ser incompatíveis entre si. Chips antigos não funcionam em data centers novos. Além disso, as empresas prolongaram artificialmente a depreciação desses chips de 2-3 anos para 5-6 anos, contando como patrimônio mesmo quando estocados .
O elefante chinês na sala
Modelos de linguagem chineses são muito mais baratos de desenvolver e rodar, e estão se tornando mais populares que os americanos. Empresas do Vale do Silício já adotam modelos abertos chineses em vez de pagar por OpenAI e Anthropic. A China tem infraestrutura de energia excedente para rodar data centers, enquanto os EUA enfrentam gargalo energético. Desenvolvendo modelos abertamente, a China criou uma estratégia mais barata e sustentável a longo prazo .
Quando a conta chega
Essas dívidas começarão a ter que ser pagas de verdade em 2027. Para viabilizar o investimento, esses modelos de linguagem precisariam revolucionar o mundo e gerar trilhões em valor, o que não está acontecendo. A demanda permanece concentrada nas próprias startups onde as Big Tech investiram. Se o resultado final for apenas um modelo um pouco melhor e muito mais caro, enquanto a China já está adiante com gasto menor, a bolha não terá justificativa .
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Transcrição
A gente tá vivendo um momento surreal no
mundo. Aliás, vários momentos muito
surreais por vários motivos. Mas um
deles, talvez o de maior impacto
econômico no curto prazo, é o da bolha
de investimento em inteligência
artificial, que na verdade é o
investimento em grandes modelos de
linguagem que são um dos tipos de
inteligência artificial, porque tem
vários outros que dão lucro, que tem
investimento saudável, que tem bons
retornos, mas esse aqui em particular tá
muito estranho. Pra você ter uma ideia,
quase 3% do PIB, da economia dos Estados
Unidos, tão sendo investidos nisso, tão
sendo amarrados só na construção de data
centers pra rodar grandes modelos de
linguagem de algumas empresas. Essa é a
maior concentração de recursos na
construção de uma tecnologia que a gente
tem registro na história.
Toda a missão Apollo, quase 13 anos de
programa, do desenvolvimento dos
primeiros foguetes às seis caminhadas
lunares que nunca mais foram repetidas,
não custou no total,
por completo, por esses anos todos, o
que tá sendo investido em data centers
só em 2026. De novo, só em 2026.
Então, é hora de ver o que que foi a
última bolha de tecnologia, quem
estourou com ela, quem lucrou muito com
ela, quais foram as manobras financeiras
que fizeram parte disso e o quanto esse
passado rima com o que a gente tá vendo
hoje e como a China pode sair por cima
dessa, acredite ou não.
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voltar nos meus vídeos anteriores que
você vai ver como essa lista continua
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primeiros 30 dias, direto na sua conta e
já começa a valer desde a primeira
compra, seja no Brasil ou no exterior.
De volta. Faz mais de 60 anos que a
bolsa de ações, ou melhor, o índice S&P
500 das maiores empresas nas bolsas de
valores dos Estados Unidos, não tem uma
capitalização tão concentrada em tão
poucas companhias como a Nvidia, a
Apple, a Microsoft, a Alphabet, a Meta,
a Amazon, a Broadcom e outras com,
enquanto eu escrevo aqui, quase 40% do
valor de todas essas ações do S&P 500
concentrado nas 10 maiores empresas.
Só que da última vez que o mercado teve
tão concentrado assim, em 1965,
as 10 maiores eram empresas muito
diversas, tão diversas quanto alimentos,
química, informática e fabricantes de
carros. Agora, se não são empresas de
tecnologia que estão desenvolvendo
grandes modelos de linguagem,
inteligência artificial, são as que
vendem componentes para elas ou as que
investiram nelas. Tirando de vez em
quando quando aparece a petroleira
Aramco ali no meio na lista, mas mesmo
assim, ela pode estar fornecendo gás e
petróleo para quem está queimando isso
nos data centers.
E isso porque o valor investido na bolsa
de valores de agora tá numa alta
histórica, com uma entrada de muito
dinheiro de pessoas físicas nos Estados
Unidos que estão comprando participação
em empresas como uma forma de
investimento. É uma aposta enorme e
inédita em um futuro onde esse tipo de
tecnologia vai dominar a sociedade e
extrair um lucro sem precedentes, porque
se não for o caso,
aí vai ser complicado.
Só que essa aposta está baseada em
alguns problemas graves. É hora de dar
uma olhada na bolha dos anos 2000,
no que um dos grandes exemplos recentes
de trambique, a Enron, fez e usar essa
lente para pensar em como o que a gente
tá vivendo agora parece muito mais
complicado quando a gente levanta o
tapete para ver o que tem embaixo.
Antes de tudo, a Enron é um excelente
estudo de caso do tamanho que pode ser
um trambique financeiro quando pessoas
altamente qualificadas, que se acham
melhores e mais espertas do que todos os
concorrentes, podem fazer quando vem uma
chance de fazer muito dinheiro criando
uma armadilha que fica para o próximo
pagar na conta.
Uma lição em particular de como usam
brechas, esquemas, falta de
transparência e a boa vontade da
imprensa e de investidores para esconder
bilhões de dólares em dívidas e em
projetos sem retorno. E eu recomendo de
novo o Smartest Guys in the Room, que
detalha muito bem a explicação que vem
agora. A Enron começou com um negócio
que realmente dava lucro, que era
produção e distribuição de gás natural
em um período de bastante demanda nos
Estados Unidos. E aí ela aproveitou a
fama e o sucesso desse crescimento para
partir para novas áreas como negociação
de energia e até telecomunicações. Algo
que eu explico melhor como aconteceu no
vídeo sobre privatização de
infraestrutura. Agora, vale mais a gente
dar uma olhada para as práticas
financeiras criativas que a empresa foi
bolando e refinando para crescer o seu
tamanho e valorizar suas ações.
Por exemplo, ela foi a primeira empresa
a contar como receita o lucro presumido
de um contrato antes de receber o
dinheiro ou de saber o custo real de
operar aquilo. Como declarar um acordo
assinado para construir um serviço de
streaming com a Blockbuster, sim, uma
Netflix pré-Netflix,
como um lucro de 110 milhões de dólares,
imaginando o dinheiro que eles poderiam
fazer com isso, e depois manter esse
valor positivo no balanço, mesmo quando
o contrato foi abandonado e isso deu
prejuízo na realidade. Era só ser
otimista, projetar cenários mirabolantes
e conseguir um bater recorde atrás de
recorde no lucro registrado e inflar e
inflar o preço das ações com isso. Para
você ter uma noção da criatividade
contábil, quando resolveram investir em
telecomunicações, quando entraram na
bolha.com da internet que estava
bombando ali entre 95 e os anos 2000, a
pleno vapor,
descobriram a troca de fibra.
As empresas e as startups que estavam
competindo para instalar a rede de fibra
ótica que moveria o boom da internet que
estavam projetando, que de fato
aconteceu, só que levou décadas para
acontecer de verdade,
descobriram que que comprar fibra ótica
era uma coisa, agora instalar isso como
infraestrutura levava muito mais tempo.
Então as empresas estavam competindo
para comprar fibra ótica disponível para
fazer um estoque estratégico e privar
competidores do recurso.
Mas aí ficavam com essa fortuna em fibra
ótica parada por meses ou por anos num
estoque, numa num armazém, num galpão,
enquanto a instalação enfrentava o mundo
real.
E aí descobriram na Enron que se
vendessem a fibra que tinham estocada
para outra empresa e comprassem ela de
volta, a venda podia contar como um
ganho imediato, enquanto o gasto com a
fibra comprada de volta podia ser
tratado como investimento.
E investimento pode ser diluído por até
20 anos no caso da fibra ótica, que é o
tempo de depreciação dela, afinal ela
continua valendo por essa época toda. E
se todo mundo quer fibra, ela continua
valendo muito, mesmo depois de usada.
Então ela não perderia tanto valor.
Então, olha como fica o negócio levando
essa mentalidade em conta, não que isso
seja real.
Eu vendo para você 10 milhões de reais
em fibra ótica. Aí, você me vende 10
milhões de fibra ótica de volta.
Eu registro 10 milhões de receita com a
venda
e deduzo disso meio milhão, que é a
depreciação, que é o gasto diluído no
primeiro ano do meu investimento.
Ou seja, eu registro aí um lucro de 9
milhões e meio, que é essa diferença. E
você também. E ninguém precisou pagar
ninguém, ninguém precisou mover nada do
estoque, nada foi trocado de verdade, só
que essas duas empresas conseguiram
falar para os acionistas que a gente já
tá lucrando mesmo com essa fibra toda
parada.
E aí, nessa compra louca de fibra, de
comprar, estocar equipamento e fazer
esse rolo todo, a Cisco, que era a
principal fabricante de equipamento de
comunicação da época, inflou em valor de
mercado até se tornar a empresa mais
valiosa do mundo por alguns meses, até o
estouro da bolha derrubar o valor das
suas ações, que continuaram valendo de
1/4 ou um tanto menos do que chegaram a
valer no pico por 25 anos, até a demanda
recente gerada pelo crescimento atual da
IA trazer ela de volta para aquele valor
de mercado.
E o principal, o que viabilizou muito do
que foi a Enron, foi quando criaram
entidades especiais, empresas à parte,
que absorviam o custo e o risco para
manter o balanço da Enron limpinho.
Algumas, inclusive, viraram grandes
laranjas de esquemas enormes.
Por exemplo, se uma usina de energia da
Enron só daria lucro ao longo de muitos
anos de produção,
eles teriam que esperar 20 anos para
poder dizer que lucraram X? Podiam, na
verdade, vender essa usina para uma
empresa criada para isso, uma spin-off,
pelo valor cheio desses anos todos e
contar isso como lucro imediato.
Então, essa empresa servia só para essa
manobra fiscal, para declarar como lucro
uma um lucro presumido da usina por
décadas.
Ou podiam, por exemplo, comprar uma
parte da fibra ótica parada no estoque e
fazer aquela troca de fibra. Ou essa
empresa podia ser criada para comprar os
assets podres, a parte que realmente
dava prejuízo, por um valor muito maior
do que aquilo realmente valia, então
limpando o balanço e ainda inflando mais
o lucro da empresa.
E depois, completando esse esquema
circular, eles podiam comprar de volta
essa empresa, contando a compra com
lucro também.
E de onde vinha o dinheiro para essas
manobras todas? De empréstimos bancários
e da venda e da valorização das ações da
Enron. Por isso, para os bancos e para
bolsa de valores, eles tinham que
mostrar um lucro constante e crescente,
o que mantinha a reputação da empresa em
cima e também mantinha uma linha de
crédito aberta para poder emprestar cada
vez mais e fazer empréstimo para pagar
empréstimo.
Depois começaram a usar as empresas à
parte, essas empresas criadas para isso,
para fazer securitização,
que é agrupar dívida e vender essa
dívida como um título para acionistas,
que vão ficar com o lucro dos juros que
estariam pagando para o banco.
Eles também podiam criar empresas com os
credores, que compravam algo da Enron,
como declarar que compraram um volume x
de gás natural ou de petróleo, pagavam
adiantado e depois de um tempo vendiam
isso de volta parcelado ou alugavam para
a Enron com juros. Vulgo, estavam
fazendo empréstimo, mas que no papel
contava como investimento externo ou
como uma venda e inflava mais as ações.
A questão era manter os investidores
maravilhados o suficiente para não
quererem olhar com atenção para o que
estava acontecendo por trás da cortina,
enquanto essa dívida estava crescendo,
crescendo, crescendo escondida. E como
dar conta de dívidas e dívidas e dívidas
crescentes?
Mais acionistas tinham que entrar.
A garantia dos empréstimos, o
financiamento dessas empresas laranjas e
as parcerias de investimento usavam as
ações da Enron como garantia. Então, por
exemplo, criavam uma empresa que
comprava da Enron uma usina dando
prejuízo usando ações da Enron, isso
contava como entrada de dinheiro e
liberava o gasto do balanço e fazia as
ações subirem, o que cobria esse gasto.
Financiavam de novo a dívida com o banco
usando ações que agora valiam ainda mais
como garantia e o dinheiro de um
empréstimo ou de uma venda de pacote de
securitização servia para pagar os juros
dos outros empréstimos que já tinham
feito. Enquanto as ações continuassem
subindo, a valorização delas bancava
essa pirâmide financeira que só estava
crescendo.
E o problema seria de quem sobrasse no
dia em que as ações parassem de crescer,
como elas pararam.
O motor que inflou tudo isso e motivou
quem participou foi justamente essa
entrada de dinheiro de investimento,
tanto do público empolgado e iludido com
as falsas projeções,
quanto o pessoal que foi comprando ações
no processo e lucrando com isso. Os
contratos, as promoções, as metas dos
funcionários, tudo dentro da Enron era
orientado para garantir que as ações
continuariam subindo de valor, de
preferência acima de 10 a 15% ao ano.
Daí a necessidade de evocar em lucro a
partir de qualquer acordo, mesmo que
esse lucro não existisse de verdade. E
de ficar saltando de mercado em mercado,
primeiro no gás natural, depois na
energia elétrica e depois até na
internet, fibra ótica e telecomunicações
para fazer
uma impressão de que tinha para onde
crescer.
Aí,
por mais de uma década, a Enron foi
crescendo,
declarando lucros recordes e valendo
cada vez mais, enquanto por dentro ela
criava dívidas em cima de dívidas, mas
como essas dívidas estavam em nome de
empresas laranja, elas não apareciam no
balanço. E o que o processo fazia era
justamente inflar o balanço e o lucro da
Enron, agradando investidores e fazendo
as ações subirem ao mesmo tempo que os
altos cargos, que sabiam o que estava
acontecendo e estavam fazendo isso
acontecer, recebiam bônus absurdos por
baterem metas de crescimento. Ganhavam,
ganhavam e ganhavam, ganhavam ações,
ganhavam bônus, ganhavam várias coisas e
depois pulavam do barco antes que a
bomba estourasse.
Quem também ganhou bastante dinheiro
foram os auditores que deveriam ter
notado as irregularidades, mas estavam
fazendo dinheiro demais com a Enron
enquanto ela crescia. A bomba podia
estourar um dia e estourou, mas quem
participou fez muito dinheiro no
processo. No dia em que as dívidas
ficaram grandes demais e aí as ações de
fato pararam de crescer e aí o castelo
desabou porque não tinha mais como
financiar a dívida,
o prejuízo ficou para quem comprou as
ações e perdeu todo o valor. Quem fez
empréstimo ficou com os juros
e tinha seguro desses empréstimos, quem
trabalhou dentro da Enron montando todo
esse esquema já tinha ficado com os
bônus multimilionários,
ou seja, ela cumpriu a função de dar
lucro para quem tinha condições de
lucrar. Esse lucro só não ficou com quem
acreditou nas ações.
Agora, conhecendo esse processo de
empréstimo em cima de empréstimo gerando
um emaranhado circular de empresas e
processos obscuros que tiram do balanço
uma dívida, vamos dar uma olhada em como
é que tá a situação do boom atual de
inteligência artificial.
Até ontem, até três anos atrás,
Alphabet, que é a dona do Google, Meta,
que é a dona do Facebook, WhatsApp,
Instagram, Amazon, Oracle e Microsoft
eram as empresas que tinham muita grana
para investir, muito dinheiro sobrando
porque lucravam muito mais do que custam
para operar.
Nunca precisaram captar empréstimo de
banco até pouquíssimo tempo atrás.
Então, no primeiro momento, quando
começa a competição para investir na
construção de data centers, são empresas
que tinham condições inéditas, que
outras empresas não têm, de bancar o
investimento insano em infraestrutura,
em chips e data centers, onde esses
chips vão ser instalados, para contar
com um retorno futuro. Isso foi o que
elas sempre fizeram numa boa.
Só que o hype em torno dos modelos de
linguagem ficou tão grande que quem não
investe mais do que o concorrente parece
que perdeu o bonde e as ações caem.
Aí todo mundo tem que investir muito
mais do que os outros que tá investindo
mais, que tem que investir mais. E tendo
que gastar para manter status, o gasto
com chips e construção de data centers
chegou num ponto tão alto e tão grande
que nem esse balanço inédito dessas
empresas sustenta e elas passaram a
precisar tanto de investimento externo
quanto de empréstimos. E é aí que a
coisa começa a ficar um pouco
complicada.
Começando com investimento externo. As
ações dessas empresas não param de subir
e os motivos parecem muito promissores.
Para pegar quem mais cresceu com isso
tudo, a empresa mais valiosa do mundo
nesse momento, quem tá vendendo as pás
para essa corrida do ouro, quem tá
vendendo a calça jeans para esses
mineradores, quem tá vendendo os
aparelhos de telecomunicação para as
empresas de internet, atualmente é a
Nvidia que faz os principais chips de
ponta para processamento de grandes
modelos de linguagem em data centers.
No relatório de agosto para os
investidores dele, de agosto de 2026, a
Nvidia deu a ótima notícia de que o seu
lucro dobrou em relação ao ano anterior.
E mais ainda, deve quase dobrar de novo
em 2027.
Olha que insano, é a maior empresa do
mundo desse tamanho valendo 5 trilhões
dizendo que de 2025 para 2026 ela dobrou
a receita e deve quase dobrar de novo
para 2027. Olha o tamanho desse mercado.
Isso faz dela uma das, se não a empresa
mais lucrativa dos Estados Unidos.
Com um detalhezinho, um detalhe
pequenininho que colocam lá no rodapé
suplementar do seu relatório financeiro.
Cerca de 70% dessa receita veio de cinco
clientes não nomeados.
Agora, se a gente olhar para os cinco
maiores construtores de data center, que
por acaso podem estar comprando bilhões
e bilhões em chips da Nvidia, empresas
como Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft e
Oracle,
cerca de 70% da receita dessas cinco
empresas vem de dois clientes,
OpenAI
e Anthropic.
Ou seja, tá todo mundo aí, a Nvidia
pendurada em cinco empresas e cinco
empresas pendurada por fita crepe nessas
duas empresas, OpenAI e Anthropic.
E quem é que investe
na OpenAI e na Open e na Anthropic com o
dinheiro que elas estão gastando com
Nvidia, com Alphabet, com Meta, com
Microsoft, com outras coisas? Quem
investe nelas são Nvidia, Alphabet,
Microsoft, Meta, Oracle e Amazon.
O que parece um pouquinho circular, até
você olhar mais de perto. Aí você vai
ver que é totalmente circular.
O maior investidor na OpenAI em 2023 foi
a Microsoft e a OpenAI se tornou o maior
cliente da Microsoft, gastando o
dinheiro todo que foi investido nela com
a Microsoft. A Amazon e o Google
investiram na concorrente da OpenAI, a
Anthropic, que usou esse dinheiro em
nuvem da Amazon e nuvem e chips do
Google.
Aí a Nvidia aproveitou essa valorização
das ações para fazer investimento em
startups e grandes empresas promissoras,
como a OpenAI, como a Coreweave, como a
XAI, que quando não compram os chips da
Nvidia diretamente, gastam com as
empresas que compram os chips da Nvidia.
Aí a Microsoft e a Nvidia também
resolveram investir na Anthropic, que
tinha ficado de lado, que passou a usar
servidores da Microsoft com os chips da
Nvidia.
Aí a Amazon também foi investir na
OpenAI, que também começou a usar a
nuvem da Amazon. Aí a Oracle, que chegou
atrasada, também investiu na OpenAI, que
passou a usar esse dinheiro para usar a
nuvem da Oracle.
E por aí vai.
O dinheiro fica trocando de mão, todo
mundo anuncia investimentos absurdos e
uma demanda absurda, as ações de todo
mundo crescem e quem investiu nas
empresas vê esse dinheiro se
multiplicando
enquanto a bolha fica para quem chegar
depois.
E sabe quem mais entra aí no meio, quem
tá aparecendo?
Empresas especiais criadas para receber
dinheiro e fazer investimento fora do
balanço financeiro das empresas. A Meta,
por exemplo, tem criado organizações
individuais para cada data center que
ela constrói, atrelando o débito, os
empréstimos a essas empresas e não a
Meta em si. E ela não é a única, todo
mundo tá fazendo o mesmo para manter o
balanço muito positivo apesar dos
gastos.
E aí você pode ver coisas como uma
empresa que foi fundada com ações da
Nvidia e da XAI do Musk, que compra os
chips da Nvidia, assume essa dívida e
aluga esses chips para a XAI. Então não
é que a empresa do Musk fez uma dívida,
quem fez a dívida é um terceiro que usa
o dinheiro da empresa do Musk para pagar
essa dívida e empresta esses chips para
a empresa do Musk.
Também tem um pool de investidores com a
Nvidia criando pacotes de securitização
de dívidas, assim conseguem sustentar
startups que não poderiam comprar chips
por conta própria ou que não conseguem
pagar pelos chips que precisam porque
não se sustentam financeiramente, mas
uma hora vão sustentar.
O que cria mais demanda de chips da
Nvidia,
que todo mundo tá comprando numa corrida
maluca,
mas esquece a fibra ótica.
O que na prática tá tirando esse débito
do balanço da Nvidia. Ou seja, todo esse
gasto que eu tô comentando no começo do
vídeo, que eu vou retomar logo mais, é
só uma parte do gasto real que essas
empresas estão fazendo. E quais são as
garantias desses investimentos e desses
empréstimos? As ações das empresas e os
chips, porque afinal o chip tá em
demanda e eles estão valendo muito.
Chips feitos por essas mesmas empresas,
comprados por essas mesmas empresas ou
por outras que aparecem aí processo que
trabalham para elas, Como a CoreWeave,
que é uma empresa que recebeu chips e
investimento da Nvidia e contratos da
Microsoft, da OpenAI e da Anthropic e da
Meta para construir data centers para
elas, o que gerou, você imagina,
lucro. Tá, quem precisa de lucro? A
CoreWeave gerou uma pequena dívida de 50
bilhões de dólares em empréstimos que
tem deixado os investidores que puseram
dinheiro em ações deles um pouquinho
preocupados.
Não porque seja algo ilegal criar essas
empresas,
como foi o caso da Enron, que escondeu
empresas que ela tinha feito para isso.
Agora é tudo feito abertamente e de
forma bem mais auditável.
Mas sim, porque
pode ser financeiramente insustentável,
apesar de estar todo mundo sabendo o que
tá acontecendo, como que aconteceu com a
Cisco quando a bolha da internet
estourou no ano 2000, principalmente
porque tá todo mundo preso no mesmo
bololô agora, comprando um do outro,
gerando demanda um pro outro. E o
cenário só fica mais confuso com os
empréstimos que começaram a fazer com
bancos, com empresas, com governos, já
que precisam de ainda mais dinheiro e
nem investimento tá dando conta, então
eles estão emprestando dinheiro pelo
mundo todo. As Big Tech, essas empresas
que tão construindo data centers, sempre
foram muito lucrativas, sempre foram as
empresas que tem as maiores margens e
reservas de dinheiro até muito tempo,
pouco tempo atrás. Então agora elas
chegam para competir por empréstimo no
mundo inteiro com fôlego que ninguém
mais tem e com isso elas tão conseguindo
emprestar dinheiro para construção de
data centers em todo lugar, muito mais
rápido e muito mais dinheiro do que o
resto do mundo da conta de emprestar.
Essas empresas tão emprestando bilhões e
bilhões de dólares canadenses, de
francos suíços, de ienes, de euros, de
libras e o que mais aparecer pela
frente. E aí não só elas tão entrando
numa dívida inédita, amarrando vários
países no processo, como tão tornando o
dinheiro disponível para investimento e
empréstimo pelo mundo mais escasso e
mais caro para todas as outras empresas.
Para Para ter uma noção da escala que tá
acontecendo, isso pode estar
interferindo nos valores de títulos de
tesouro dos países. Eles podem chegar ao
ponto de estar competindo com empréstimo
por governos, que é uma outra escala.
E levando os bancos juntos, como é o
caso, por exemplo, do SoftBank do Japão,
que contraiu uma dívida histórica
inédita para eles, para continuar
investindo na Open AI, com a qual já
gastaram mais de 60 bilhões de dólares.
Então, estão queimando dinheiro para
continuar mantendo a empresa de pé até
conseguirem passar essa batata quente
para o próximo.
E sabe-se lá o que vem pela frente.
E aí, nesse ritmo de gastos, os
hyperscalers, que são essas empresas que
estão construindo data centers nesse
ritmo, caminham para gastar por volta de
10 trilhões de dólares até 2032, o que
corresponde a mais de 3% do PIB dos
Estados Unidos sendo direcionados para
só uma indústria, o que é o maior gasto,
o gasto mais concentrado da história do
país. No passado, eles já tiveram ciclos
de explosão de tecnologias que sugaram
investimentos muito acima do que era a
demanda real.
Foi o que aconteceu na maior mania de
todas, que foi a construção de ferrovias
no final do século XIX, onde muita gente
contraiu dívida e pôs muito mais
dinheiro para construir muito mais
ferrovia do que de fato precisavam.
O que chegou a consumir 2,2% do PIB. A
bolha.com de construção de internet
muito antes e muito mais rápido do que
de fato a demanda por internet cresceu,
que aconteceu nos anos 2000, viu cerca
de 1% do PIB sendo investido em
telecomunicação. O gasto atual em 2026
já chega quase 2% do PIB. É tanta
concentração de dinheiro que no primeiro
semestre de 2026, o gasto com data
centers foi o único tipo de construção
privada que cresceu nos Estados Unidos.
Foram 9 bilhões de dólares gastos a
mais, enquanto o gasto com qualquer
outra forma privada de construção,
casas, prédios, indústrias, lojas,
galpões, shoppings, o que você quiser
pensar, qualquer coisa, caiu em quase 50
bilhões no mesmo período. Sugaram tanto
dinheiro e tanta mão de obra que data
centers são a única construção privada
em expansão nos Estados Unidos em
detrimento do resto, crescendo no lugar
do resto.
Até o preço do cobre tá subindo e pelo
mundo.
Só que agora, além de ter um
investimento consideravelmente maior e
mais concentrado do que bolhas passadas,
esse crescimento ainda é absurdamente
menos perene, muito mais depreciável
do que os anteriores. Porque um dos
argumentos pró bolha que se dá de "Ah,
pode ser uma bolha, mas no fim isso tudo
que tão fazendo pode ser importante,
pode ser usado", é que mesmo pra bolhas
econômicas passadas sendo bolhas, os
ciclos de investimento deixaram pra trás
muita infraestrutura que continua sendo
usada e rendendo bem depois da bolha
estourar. As ferrovias ainda são
importantes mais de um século e meio
depois. A rede de fibra ótica dos anos
2000 ainda é usada e sustentou muito do
crescimento da internet que veio depois.
Só que esses dois casos são casos de
construção de infraestrutura, onde muita
coisa pode passar por cima. Qualquer
tipo de trem pode passar numa ferrovia,
qualquer tipo de dado pode passar por
uma fibra ótica.
O grosso do gasto atual com inteligência
artificial, com grandes modelos de
linguagem, é a compra de chips altamente
especializados, desenvolvidos com uma
arquitetura que ainda tá sendo refinada
e tá ficando ultrapassada em coisa de um
ano e meio, de uma geração pra outra,
que é usada especificamente
dentro de data centers para modelos de
linguagem atuais, vindo daí o vídeo.
E as gerações de um chip pra outro podem
ser incompatíveis entre elas, ou seja,
um chip mais novo não funciona em data
centers ultrapassados, e ultrapassados
aí com alguns anos.
As placas-mãe da geração anterior não
comportam chips da geração seguinte em
muitos casos. Então, se quiserem manter
essa corrida usando os chips de ponta,
precisa trocar
tudo junto. E passando de novo pra
lembrar que a Revolut é a patrocinadora
do time da Audi na Fórmula 1 e já é o
app de finanças mais baixado da Europa.
Se você viaja por lá, a Revolut está
presente em vários aeroportos, são mais
de 80 milhões de clientes ao redor do
mundo, você pode confiar e aproveita que
se você abrir a sua conta Revolut pelo
meu link, você garante até 200 reais de
volta direto na sua conta. E voltando,
numa grande coincidência, que você vai
ver como sua familiar, as empresas que
estão comprando esses chips todos
começaram a prolongar o tempo de
depreciação dos chips de dois ou três
anos para cinco ou seis. Elas começaram
a considerar que eles continuam valendo
por mais tempo, de maneira que esse
gasto todo agora pode ser diluído no
relatório financeiro por mais anos como
investimento, enquanto os chips
continuam contando como patrimônio,
mesmo que estejam estocados.
E mesmo que esse seja o caso agora,
diferente da fibra ótica antes, e que a
demanda por IA e por data centers mantém
os chips procurados por mais mais tempo,
valendo mais, com o mercado de usados
bastante aquecido, que eles continuem
valendo 10 anos, isso ainda está longe
de ser a durabilidade de um cabo de
fibra ótica ou de um trilho de trem, que
dirá a universalidade deles.
E com esses data centers também vem uma
demanda por energia elétrica, por água e
por outros recursos da região
que são gastos agora com dinheiro de
investimento que é tão forte que elevam
o preço de tudo e capturam a energia
elétrica de fábricas, de casas que
precisam fechar ou mudar.
Então são gastos que além de tudo
alteram a região toda onde eles
acontecem.
E a bagunça com esse bololô todo está
tão grande que ela ofusca o
endividamento real dessas empresas,
ainda mais com empresas intermediárias
ajudando a limpar o balanço financeiro.
O Wall Street Journal calculou que até o
meio de 2026,
por trás dos 600 bilhões de dólares de
gastos que estão no balanço registrados,
a Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft
contraíram dívidas e assinaram
compromissos que não estão entrando no
balanço de mais 2 trilhões e meio de
dólares, Mais dois trilhões e meio de
dólares. Quer dizer que o endividamento
real é quase cinco vezes maior do que o
registrado e declarado. Enquanto o CEO
da Nvidia está projetando que as
empresas vão ter que gastar entre três e
quatro trilhões de dólares a mais em
infraestrutura, comprando seus chips, se
quiserem manter as ações da Nvidia
crescendo, ou melhor, se quiserem
continuar competitivos em inteligência
artificial.
Tudo isso para comprar chips que não
podem ser plugados em data centers
agora. Não estão sendo plugados porque
demora para construir os data centers
especializados e porque simplesmente não
tem energia elétrica suficiente nos
Estados Unidos
porque estão construindo no momento.
Lembrando bastante aquela fibra que
ficou estocada nas empresas em 99.
Segundo a Goldman Sachs, essas empresas
que estão construindo data centers nesse
ritmo, com esse gasto, precisariam gerar
uma receita anual de, ah, de pelo menos
300 bilhões de dólares para pagar o
investimento que tem sido feito,
registrado no balanço. E idealmente
teriam que movimentar mais de um trilhão
de dólares por ano para ter margem de
lucro segura.
Só que a receita atual de todas essas
empresas não chega, sendo muito
generoso, ignorando que muito disso é
circular, a 200 bilhões de dólares. E o
grosso desse gasto está concentrado e
está sendo feito por OpenAI e Anthropic.
E mesmo se essa receita crescer, os
gastos vão crescer junto, porque para
essas empresas crescerem, elas têm que
subsidiar o que elas fornecem. Então, se
elas crescem, o quanto elas gastam e
devem crescer mais rápido. E para piorar
tudo, esse gasto está todo amarrado com
empresas emprestando ou investindo em
outras empresas, como a gente já falou
por aqui, o que faz mesmo quem quer
isolar os riscos na hora de entrar nesse
mercado, acabar diluindo o seu dinheiro
com o mercado todo, se amarrando com
todo mundo e aí todo mundo gasta junto,
todo mundo aposta junto e se um quebrar,
todo mundo tem o potencial de quebrar
junto.
No fim, na ponta de isso tudo, tá todo
mundo dependendo da Anthropic e da
OpenAI darem lucro.
E qual é a saúde delas? Qual é o lucro
delas?
Depende do que você infere como lucro ou
como receita. Se você acreditar no que
eles declaram como receita anualizada,
que pode ser algo entre 40 bilhões de
dólares para a OpenAI e 60 bilhões de
dólares, 65 bilhões de dólares no caso
da Anthropic, esse é o lucro deles. Aí
você pergunta: o que que é uma receita
anualizada? É você extrapolar a receita
de um período que seria representativo
para estimar quanto a empresa vai fazer
ao longo de um ano se a demanda atual se
mantém. Que período é esse?
É o dia de maior demanda do ano vezes
365? É a melhor semana vezes 52? É um
bom mês vezes 12? Não dá para saber
porque isso não divulgam. O mais
provável é que estejam escolhendo a
melhor data, a melhor conta possível e
extrapolando a partir disso.
Qual é o lucro real, então? Quanto essas
empresas estão fazendo de fato? Ah, é um
lucro enorme se você ignorar o quanto a
empresa gasta, segundo o CEO da
Anthropic. Quer dizer, é só ignorar que
eles devem gastar dezenas de vezes mais
do que eles recebem, porque o modelo de
negócios deles atual é insustentável,
e que os seus maiores clientes são as
startups onde eles e os seus
investidores investiram e, claro,
continuar comprando as ações quando
entrarem na bolsa de valores e aí,
enquanto a ação subir, tá tudo bem, tá
todo mundo fazendo dinheiro.
E para viabilizar essa dívida toda, que
começa a ter que ser paga de verdade em
2027, então você já fica sabendo quando
começa o chacoalho, esses modelos de
linguagem precisariam revolucionar o
mundo. Na prática, precisariam tornar
empregos,
muitos empregos,
obsoletos o suficiente para passarem a
valer trilhões de dólares, o que não
parece estar acontecendo, mesmo porque a
demanda deles continua extremamente
concentrada nas próprias empresas nas
quais eles investiram.
E tem, além de tudo, um outro elefante
aí na sala, que é a chance desse modelo
de negócios empresarial, com grandes
modelos, rodando em grandes data
centers, nem existir no futuro. Porque
no cangote dos modelos de linguagem
dessas empresas, gastando essa
quantidade obscena de dinheiro nos
Estados Unidos, tão os modelos chineses,
que são modelos de linguagem muito mais
baratos de desenvolver, muito mais
baratos de rodar e modelos abertos, que
as pessoas podem baixar e rodar nos seus
computadores. E tão ficando cada vez
mais populares, mais populares do que os
modelos dos Estados Unidos.
Mostrando que ao invés de usar um
chatbot como o ChatGPT, que depende de
um data center gigante e de um plano de
assinatura,
que mesmo subsidiado,
custando para você muito menos do que
ele custa de verdade para a OpenAI, as
pessoas podem preferir rodar modelos
locais a baixo custo nas suas empresas
ou nas suas casas. Ao ponto que as
próprias empresas do Vale do Silício,
nos Estados Unidos, tão adotando modelos
chineses abertos na manha e resolvendo
seus problemas sem ter que assinar
Anthropic, OpenAI ou quem for os
intermediários deles.
E é,
a longo prazo, agora falando, na China
que tão as fábricas que implementam e
referem inteligência artificial em
robótica, em produção e logística, o que
é, de fato, a demanda futura empresarial
ou industrial por inteligência
artificial, além de grandes modelos de
linguagem, como diz o próprio relatório
do governo dos Estados Unidos apontando
essa fraqueza e essa vulnerabilidade
enorme deles.
E tem uma outra coisa, além de tudo.
Como eu explico no vídeo sobre energia
nuclear, a China continua crescendo a
sua infraestrutura de energia elétrica e
já tem infraestrutura
excedente para rodar inteligência
artificial e data centers, o que nos
Estados Unidos é o grande gargalo dessa
computação toda.
E por conta dos Estados Unidos, pela
restrição de chips que eles mesmos
fizeram e impuseram na China e pelo fato
dos chineses começarem depois a
desenvolver modelos de linguagem,
eles seguiram desenvolvendo modelos
abertamente, que custam, que usam muito
menos chips para rodar, o que acabou
gerando uma estratégia mais barata e
mais sustentável a longo prazo, enquanto
nos Estados Unidos embarcaram nessa
corrida maluca, se embrenhando no
governo e apostando em gastar para
ganhar e ganhar para gastar, e aí nesse
loop de investir no que está crescendo e
crescer porque estão investindo, em nome
de fazer algo maior e melhor, a coisa
vai inchando muito mais do que inchou
nos anos 2000 até agora, com algumas
diferenças que tem o potencial de deixar
essa bolha ainda maior nos Estados
Unidos.
Porque além de um potencial de quebra da
economia absurdamente maior com essa
concentração toda nessas empresas, ao
contrário da Enron, por exemplo, no ano
2000, que flopou quando a bolha .com
estourou,
que começou a ser questionada na época
por investidores quando isso tudo estava
acontecendo, agora empresas como a
OpenAI e a Anthropic ainda tem algumas
estratégias para distrair,
que podem fazer essa bolha crescer muito
enquanto as pessoas estão olhando para
outras coisas. Elas podem, por exemplo,
continuar deixando os seus modelos
soltos, conectados à internet e com toda
a computação que precisarem para poder
invadir sistemas de outras empresas e aí
dizer que a inteligência artificial está
ganhando consciência, escapando e ela é
perigosa demais, e aí precisam de uma
regulação que impeça o uso de modelos
chineses no país.
Também podem arrumar uma desculpa para o
fato de que os modelos não melhoram
significativamente
há anos já, apesar de um gasto
absurdamente maior,
que é a desculpa de que é melhor
desacelerar então, porque está ficando
muito perigoso. A ciência não tem que
falar que chegou num teto e não tem mais
dinheiro ou informação disponível para
treinar um modelo melhor.
E o principal,
podem continuar professando medo,
fazendo essa estratégia de marketing
apocalíptico, de que estão criando um
Deus na máquina, uma inteligência
sobre-humana que vai mudar o mundo e
deixar todo mundo rico ou pobre ou sem
emprego ou com o que for. E tem que
torcer para que esse seja o caso, porque
se o que espera a gente no final da
construção desses data centers é
simplesmente um modelo de linguagem um
pouquinho melhor e muito mais caro,
a China já está na frente há muito mais
tempo sem fazer esse gasto. E aí?
Mas olha pelo lado bom, pelo menos se
isso acontecer,
o preço dos eletrônicos que estão sendo
disputados agora para a construção de
data centers vai voltar para patamares
normais. Celular deve voltar a custar
menos, chip de computador, memória e
outras coisas. É só o resto todo que não
deve continuar normal.
Se você quiser outras conversas como
essa, aproveita, se inscreve aqui no
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regulares e o Não Ficção, nosso podcast
de ciência do dia a dia com
especialistas sempre de humanos para
humanos enquanto a gente passa por essa
maré. Até a próxima.
