Ofertas de IA: Bolha financeira?
A questão de saber se o atual boom da IA representa uma mudança de era tecnológica ou está a evoluir para uma bolha financeira está a ser cada vez mais discutida. Os investimentos em centros de dados, GPUs e startups de IA estão a atingir dimensões históricas, o que levanta paralelos com a era dotcom. Em particular, as chamadas "ofertas circulares de IA", em que corporações de tecnologia e empresas de IA se financiam mutuamente e compram serviços umas das outras, intensificam este debate.
Fonte: Representação própria
Visão geral do mercado de IA
O atual boom da IA é um projeto de infraestrutura gigantesco e, ao mesmo tempo, uma aposta na procura futura. Isto conduz a discussões sobre a formação de uma bolha de IA ou se as avaliações são sustentadas por investimentos e lucros reais. Quem procura por "ofertas circulares de IA explicação de bolha financeira" encontra-se no meio deste debate.
O mercado global de infraestrutura de centros de dados atingirá, segundo IoT Analytics mais de 1 bilião de dólares americanos por ano até 2030. Apenas em 2024, foram gastos cerca de 290 mil milhões de dólares americanos, dos quais Alphabet, Microsoft, Amazon e Meta contribuíram com quase 200 mil milhões em CapEx. A Guardian-Analyse para a "gasto de 3 biliões de dólares em centros de dados" acrescenta que bancos como o Morgan Stanley preveem investimentos acumulados em centros de dados de cerca de 3 biliões de dólares americanos até 2028, dos quais cerca de 1,5 biliões poderão ser financiados através de dívida.
Ao mesmo tempo, as avaliações são espetaculares. De acordo com o Guardian, a Nvidia tornou-se a primeira empresa com uma capitalização de mercado de 5 biliões de dólares americanos, enquanto a Microsoft e a Apple estão em cerca de 4 biliões. A OpenAI, após uma reestruturação, está avaliada em cerca de 500 mil milhões de dólares americanos, incluindo uma participação da Microsoft de mais de 100 mil milhões.
Ofertas Circulares de IA
Bloomberg descreve uma rede de acordos entre OpenAI, Nvidia e AMD. A Nvidia comprometeu-se a investir até 100 mil milhões de dólares americanos na OpenAI para financiar uma nova geração de centros de dados. Por sua vez, a OpenAI compromete-se a preencher esses centros de dados com milhões de chips Nvidia.
Pouco depois, seguiu-se um acordo semelhante com a AMD: a OpenAI pretende adquirir hardware de IA da AMD no valor de vários milhares de milhões de dólares ao longo de vários anos, ao mesmo tempo que se tornará um dos maiores acionistas da AMD. Isto é discutido, entre outras coisas, no Harvard Business Review e em VanEck abordado.
Fonte: seekingalpha.com
Reuters relata paralelamente sobre a empresa de cloud CoreWeave, cujos acordos ilustram a lógica destas "ofertas circulares de IA". A parceria entre a CoreWeave e a OpenAI atingiu agora um volume de até 22,4 mil milhões de dólares americanos, incluindo um novo contrato de 6,5 mil milhões e acordos anteriores de 11,9 e 4 mil milhões de dólares.
A Nvidia adquiriu mais de 5% da CoreWeave. Por sua vez, a CoreWeave compra hardware Nvidia por milhares de milhões e a Nvidia compromete-se contratualmente a adquirir capacidade de cloud não utilizada da CoreWeave.
- A Nvidia investe capital próprio em clientes como OpenAI ou CoreWeave.
- Estes clientes utilizam o capital para fazer grandes encomendas de chips à Nvidia.
- As encomendas aparecem como receita na Nvidia, fortalecendo o valor de mercado e o balanço.
- Ao mesmo tempo, as avaliações dos parceiros de IA aumentam, aumentando o valor das participações da Nvidia.
Bloomberg resume essa rede como um "teia de acordos circulares" que impulsiona um mercado de cerca de 1 bilião de dólares americanos na área da infraestrutura de IA e, ao mesmo tempo, alimenta temores de que parte deste boom é impulsionado por acordos mútuos em vez de procura real de clientes finais.
As "ofertas circulares de IA" são, assim, um padrão concreto em que dinheiro e receitas circulam dentro de um círculo relativamente pequeno de empresas, apoiando assim tanto os números operacionais como as avaliações. Isto levanta a questão de uma possível bolha financeira.
Comparação com a bolha da era dotcom
A comparação entre a bolha da era dotcom e o atual hype da IA foca-se na estrutura: quem financia quem, quão sólidos são os modelos de negócio e quão fortemente as avaliações dependem de histórias em vez de fluxos de caixa.
A bolha da era dotcom no final dos anos 90 foi caracterizada por startups de Internet com receitas mínimas, avaliadas a múltiplos de receita difíceis de justificar. O NASDAQ Composite subiu massivamente até março de 2000 e depois perdeu cerca de 78% do seu valor até 2002, como Investopedia e Goldman Sachs relatam.
World Economic Forum aponta que a fase atual da IA difere nesse sentido, pois hoje somas enormes estão a ser investidas em infraestrutura física como centros de dados, redes elétricas e fabrico de semicondutores – não apenas em preços de ações.
Ao mesmo tempo, o sentimento em partes do mercado lembra fortemente manias conhecidas. O FEM aponta para paralelos com a era dotcom e até mesmo com a "corrida às tulipas" do século XVII, impulsionada pela ideia de que os preços podem continuar a aumentar enquanto houver um comprador disposto a pagar ainda mais.
Investidores proeminentes como Ray Dalio, fundador da Bridgewater, compararam explicitamente a euforia da IA à fase dotcom. O CEO da Baidu, Robin Li, declarou em 2024 que a situação atual lhe lembra a bolha da Internet, como o World Economic Forum e o Financial Times relatam.
Fonte: YouTube
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A diferença crucial em relação à era dotcom: hoje dominam poucas corporações dominantes com lucros e fluxos de caixa existentes – Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Nvidia – em vez de centenas de novatos de bolsa pouco rentáveis. Isto é destacado por VanEck e The Guardian salientado.
Avaliação do mercado de IA
A questão de saber se o mercado de IA está sobrevalorizado não é fácil de responder, pois os dados são contraditórios.
Por um lado, existem enormes investimentos em infraestrutura. IoT Analytics estima que o mercado global de infraestrutura de centros de dados atingirá mais de 1 bilião de dólares americanos por ano até 2030. Apenas em 2024, foram gastos cerca de 290 mil milhões de dólares americanos, dos quais Alphabet, Microsoft, Amazon e Meta contribuíram com quase 200 mil milhões em CapEx.
Guardian-Analyse para a "gasto de 3 biliões de dólares em centros de dados" acrescenta que bancos como o Morgan Stanley preveem investimentos acumulados em centros de dados de cerca de 3 biliões de dólares americanos até 2028, dos quais cerca de 1,5 biliões poderão ser financiados através de dívida.
Fonte: bain.com
Ao mesmo tempo, vemos avaliações que são espetaculares mesmo neste contexto. De acordo com Guardian a Nvidia tornou-se a primeira empresa com uma capitalização de mercado de 5 biliões de dólares americanos, enquanto a Microsoft e a Apple estão em cerca de 4 biliões. A OpenAI, após uma reestruturação, está avaliada em cerca de 500 mil milhões de dólares americanos, incluindo uma participação da Microsoft de mais de 100 mil milhões.
Por outro lado, o mesmo Guardian-Recherche aponta que grande parte desta infraestrutura se baseia em previsões de receitas altamente otimistas para a IA generativa: o Morgan Stanley espera um aumento das receitas de IA generativa de 45 mil milhões de dólares americanos no ano anterior para 1 bilião de dólares americanos até 2028 – um crescimento que ainda precisa de ser comprovado.
Particularmente desanimador: os autores do Guardian apontam para um estudo do MIT, segundo o qual 95% das empresas ainda não obtêm qualquer retorno financeiro dos seus projetos piloto de IA generativa.
O Banco Mundial e outras análises, por exemplo em VanEck alertam para uma concentração do risco: se um pequeno grupo de empresas com investimentos massivos em IA enfraquecer, outros investidores – como fundos de pensões – poderão sofrer perdas sensíveis, o que por sua vez poderia frear o consumo e o crescimento. The Guardian Ao mesmo tempo, participantes do mercado argumentam como
que a atual expansão é fundamentalmente diferente da especulação da era dotcom: as grandes corporações de tecnologia investem predominantemente com o fluxo de caixa atual. A Amazon planeia CapEx de cerca de 100 mil milhões de dólares americanos para 2025, a Microsoft cerca de 80 mil milhões, a Alphabet cerca de 85 mil milhões e a Meta entre 66 e 72 mil milhões – financiados predominantemente por atividades principais lucrativas. Reuters-Interview A Reserva Federal dos EUA reflete esta ambivalência: o vice-presidente da Fed, Philip Jefferson, declarou num
que o aumento das ações impulsionado pela IA se parece menos com a bolha da era dotcom, pois muitos vencedores da IA são empresas estabelecidas e rentáveis com balanços sólidos. Ao mesmo tempo, o último Relatório de Estabilidade Financeira indica que cerca de 30% dos participantes do mercado inquiridos veem o estouro do otimismo da IA como um risco significativo.
- Tese da Bolha: As avaliações e os investimentos em infraestrutura antecipam largamente a procura realizada; os projetos piloto falham, e parte das receitas poderá provir de "ofertas circulares de IA" em vez de relações estáveis com clientes finais. (Bloomberg, Reuters)
- Tese de Transformação: O boom da IA é uma fase inicial de uma mudança estrutural a longo prazo, análoga à ferrovia, à eletrificação ou à Internet – com oscilações acentuadas, mas com ganhos reais de produtividade. (World Economic Forum, VanEck)
Investimentos Sustentáveis em IA
Muitos investidores procuram "como identificar investimentos sustentáveis em startups de IA" para ter substância no portfólio. Aqui ajudam indicadores concretos, especialmente no contexto das ofertas circulares. Um primeiro teste é o mix de receitas. Uma startup de IA cujas receitas principais provêm quase exclusivamente de um ou dois grandes projetos com investidores estratégicos está mais próxima da lógica "circular". Isto é particularmente verdade se a mesma corporação estiver envolvida como investidor, fizer grandes encomendas e adquirir infraestrutura. Reuters ilustra isto com o exemplo da CoreWeave: a Nvidia é acionista, fornece hardware à empresa e compromete-se ao mesmo tempo a recomprar a capacidade excedente.
Um startup mais sustentável tem receitas recorrentes distribuídas por muitos clientes, setores e regiões – e o seu crescimento não depende de um único parceiro. Harvard Business Review alerta explicitamente para estruturas em que as receitas e as avaliações se impulsionam mutuamente sem que haja um valor acrescentado claramente mensurável para os clientes finais.
Fonte: user-added
Um segundo teste é a estrutura de custos. Empresas de IA sérias indicam transparentemente quanto do capital é investido em GPUs, infraestrutura de cloud, pessoal e desenvolvimento de produtos – e como daí resultam as margens brutas e os tempos de retorno. Se uma startup recolhe dinheiro mais ou menos exclusivamente para custos de GPU, mas investe pouco em produto, vendas ou integração, isso aponta mais para um caso de especulação em infraestrutura do que para um modelo de negócio produtivo. Análises como as de IoT Analytics mostram o quão caros são os centros de dados com uso intensivo de GPU – e quão fortemente a sua rentabilidade depende de alta taxa de utilização.
Terceiro teste: ganhos de produtividade reais em vez de "teatro de demonstração". O Guardian-Recherche aponta para o problema de que muitos pilotos de IA generativa são comprados, mas não escalados – de acordo com dados do MIT, 95% das organizações não obtêm atualmente um retorno mensurável dos seus projetos. Se uma startup mostra demonstrações impressionantes, mas raramente exibe casos de ROI sólidos, clientes de referência ou renovações de contrato, é preciso cautela.
Harvard Business Review enfatiza que os investimentos sustentáveis em IA reconhecem se os produtos são profundamente integrados nos processos de negócio, reduzem taxas de erro, encurtam prazos ou aumentam comprovadamente as receitas – e se os clientes estão dispostos a assinar contratos de longo prazo para isso, em vez de apenas experimentar com orçamentos piloto a curto prazo.
Um quarto ponto é o financiamento. O Guardian-Analyse mostra o quão fortemente as estruturas de crédito privado e outras formas de sistema bancário paralelo estão a impulsionar a infraestrutura de IA, muitas vezes com suposições muito otimistas sobre o valor dos centros de dados. Uma startup de IA que se baseia em empréstimos com juros elevados e rondas de financiamento cada vez maiores, sem que os fluxos de caixa acompanhem, acarreta um risco diferente de uma que cresce organicamente ou é moderadamente alavancada.
Quem quiser ver este tema preparado de forma compacta encontrará em vídeos como "Let's Talk About the AI Bubble" uma discussão ilustrativa sobre os níveis de avaliação, os fluxos de capital e a questão de quais modelos de negócio são sustentáveis a longo prazo.
Implicações para CFOs e reguladores
Do ponto de vista dos CFOs de grandes empresas, a IA já não é uma aposta tecnológica abstrata, mas um programa de investimento de milhares de milhões com implicações contabilisticas muito concretas. Estudos como os de VanEck mostram que os hyperscalers estão agora a direcionar quase todo o seu fluxo de caixa livre para centros de dados de IA.
Isto obriga os diretores financeiros a examinar mais rigorosamente quais os projetos de IA que são realmente estratégicos e quais são impulsionados por acordos com parceiros. Um projeto que só é viável porque um grande fornecedor de chips oferece, em troca, capital ou apoio de marketing, tem um aspeto diferente na demonstração de resultados do que um que é iniciado com base numa lógica clara de eficiência ou receita.
Os reguladores, por sua vez, observam principalmente os riscos sistémicos. Reuters relata que os bancos centrais e as autoridades de supervisão estão a prestar cada vez mais atenção a quanto da infraestrutura de IA está a ser financiado através de dívida e crédito privado, e quão rapidamente os ativos subjacentes – especialmente GPUs especializadas – se tornam economicamente obsoletos. O Guardian-Analyse acrescenta a estas preocupações.
Das World Economic Forum alerta que projetos de centros de dados sobre-endividados, no pior dos casos, poderiam tornar-se uma espécie de "nova ruína de centros comerciais" – infraestruturas caras e subutilizadas que ninguém mais precisa, mas cujas dívidas pesam sobre a economia real.
Para os CFOs, isto significa:
- Os investimentos em IA devem ser claramente ligados a métricas operacionais – como custo por bilhete processado, receita por utilizador ou tempo poupado por processo.
- Os contratos com parceiros de IA devem ser estruturados de forma a que não só impulsionem as receitas e as avaliações a curto prazo, mas também gerem fluxos de caixa sustentáveis de forma autónoma.
- A dependência de fornecedores individuais de chips ou cloud deve ser gerida ativamente para não cair numa situação de negociação unilateral.
Uma visão objetiva e orientada por números é também importante porque o debate público é fortemente influenciado por narrativas e símbolos. Vídeos como "Why the A.I. Boom Isn't A Bubble" mostram como os investidores profissionais tentam separar a história do núcleo de substância – exatamente o que deveria ser o dia-a-dia no controlo.
O boom da IA está a mover-se num campo de tensão. Por um lado, existem investimentos reais e gigantescos: CapEx em centros de dados, que poderá subir para mais de 1 bilião de dólares americanos por ano até 2030, encomendas de GPUs de milhares de milhões de dólares e uma infraestrutura física que, em termos de magnitude, lembra a ferrovia, as redes elétricas e a fase inicial da espinha dorsal da Internet. IoT Analytics, VanEck)
Por outro lado, há um número crescente de sinais de alerta: ofertas circulares de IA que impulsionam receitas e avaliações em círculo; projetos de centros de dados baseados em estruturas de dívida agressivas; e estudos que mostram que muitas empresas ainda não obtêm um ROI claro dos seus pilotos de IA generativa. Bloomberg, Reuters, The Guardian)
O cenário é semelhante ao episódio da era dotcom, mas com diferenças cruciais. Na altura, um vasto sector de startups, muitas vezes não rentável, colapsou. Hoje, o risco concentra-se em poucos grandes grupos empresariais, na sua maioria rentáveis, e em players especializados em infraestrutura. O World Economic Forum resume-o perfeitamente: o crucial não é tanto se existe uma bolha de IA, mas sim o que resta dela – em termos de infraestrutura, produtividade e modelos de negócio reais e sustentáveis.
Quem quiser evitar desaparecer no "nevoeiro do hype" como investidor ou decisor de empresa, deve, portanto, pensar em duas vias: por um lado, levar a sério a importância a longo prazo da IA como tecnologia base; por outro lado, tratar cada investimento concreto em IA como qualquer outro grande projeto – com análise de risco cuidadosa, expectativas de retorno claras e um ceticismo saudável em relação a construções que parecem boas apenas porque todos os envolvidos se compram e vendem mutuamente.
O hype da IA é real – a questão é quanto disso é substância e quanto é acrobacia de avaliação. É exatamente essa questão que determina se daqui a dez anos falaremos de uma bolha que estourou ou de uma onda de investimento que lançou as bases para o próximo impulso de produtividade.