A receita gerada pela inteligência artificial atingiu um ponto de inflexão, indicando que as centenas de bilhões de dólares que as empresas de tecnologia vêm investindo na área podem ser economicamente sustentáveis, segundo um relatório da empresa de pesquisa Exponential View.
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As vendas globais de IA, excluindo a China, somaram US$ 25 bilhões no primeiro trimestre de 2026, superando os US$ 21 bilhões estimados em custos de depreciação associados aos investimentos em data centers e chips pelo segundo trimestre consecutivo. Embora esse marco indique que as empresas de IA começam a cobrir o custo dos investimentos em capital, as margens permanecem estreitas.
As despesas com depreciação ainda consomem mais de dois terços da receita, deixando uma pequena folga para cobrir outros custos, como energia, mão de obra e financiamento.
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“Por enquanto, a economia do setor se mantém sólida”, afirma o relatório, publicado nesta quinta-feira. “Mas a margem para erro é estreita”, acrescenta o documento, observando que uma parcela maior do risco de financiamento está migrando para os mercados de capitais por meio de contratos de leasing, dívida e emissão de ações, especialmente entre as chamadas neoclouds.
As conclusões ajudam a responder uma das principais questões em torno do boom da IA: se a demanda dos clientes é suficiente para justificar as centenas de bilhões de dólares direcionadas à compra de chips e à construção de data centers.
As maiores empresas de tecnologia dos EUA, entre elas Meta, Alphabet, Microsoft e Amazon.com, planejam investir até US$ 725 bilhões em despesas de capital neste ano, grande parte destinada à infraestrutura de IA, em uma das maiores ondas de investimento corporativo da história.
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“Já supera, ainda que por pouco, a barreira da depreciação e, de modo geral, isso vem melhorando ao longo do tempo”, disse à Bloomberg News Azeem Azhar, fundador da Exponential View e investidor em dezenas de startups. “Nesta fase de um investimento em despesas de capital, não seria esperado superar essa barreira com ampla folga. Se isso acontecesse, provavelmente haveria oportunidades de investimento sendo desperdiçadas.”
Grande parte do boom da IA tem sido medida pelo lado da oferta, com base nas divulgações de fabricantes de semicondutores de capital aberto, como a Nvidia, e de gigantes de computação em nuvem, como a Alphabet. Já a demanda tem sido mais difícil de mensurar, porque muitos dos laboratórios de IA mais importantes, como OpenAI e Anthropic, continuam sendo empresas privadas.
Segundo o relatório, a receita com IA generativa, excluindo a China, alcançou US$ 110 bilhões nos últimos 12 meses e está crescendo três vezes mais rápido do que qualquer onda anterior da tecnologia da informação, incluindo internet, aplicativos móveis e computação em nuvem.
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Os números são baseados em uma base de dados criada pela Exponential View para acompanhar os gastos com IA em mais de 1.000 empresas. O levantamento utiliza informações de documentos corporativos, declarações de executivos, reportagens da imprensa e divulgações de provedores de nuvem, com ajustes para evitar dupla contagem entre as diferentes camadas da cadeia de suprimentos da IA.
A análise considera uma vida útil de depreciação de seis anos para equipamentos de tecnologia da informação, incluindo as unidades de processamento gráfico (GPUs), os chips usados para treinar e operar modelos avançados de IA.
Alguns investidores argumentam que essa premissa é otimista, dada a rapidez da inovação em chips, que pode reduzir significativamente o valor econômico de equipamentos mais antigos em poucos anos.
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Se as GPUs perderem valor econômico mais rapidamente do que o previsto, as empresas poderão enfrentar despesas maiores com depreciação, baixas contábeis de ativos ou custos antecipados de substituição. Michael Burry, o investidor conhecido por apostar contra o mercado imobiliário dos EUA antes da crise financeira de 2008, já classificou a subestimação da depreciação como “uma das fraudes mais comuns da era moderna”.
Ainda assim, os dados do relatório sugerem que os modelos mais antigos de chips não estão perdendo valor de forma acentuada. O preço do aluguel por hora de acesso ao chip H100, da Nvidia, permanece em quase 80% do nível registrado no lançamento.
“Mesmo entrando no quarto ano de vida, ele continua totalmente demandado”, afirmou Azhar, observando que o H100 ficou mais caro no último ano, à medida que a demanda por capacidade computacional para IA superou a oferta dos novos chips Blackwell, da Nvidia.
Essa avaliação está em linha com comentários de Matt Garman, diretor-presidente da Amazon Web Services, que afirmou em fevereiro que a empresa não havia aposentado servidores equipados com chips Nvidia A100 de seis anos de idade devido à demanda contínua.
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O relatório também mostra que mais usuários estão migrando para modelos de IA de open-weight e para modelos chineses, como o DeepSeek. Dados da OpenRouter, plataforma que oferece aos desenvolvedores acesso a múltiplos modelos de IA, mostram que a participação dos tokens solicitados aos modelos da Google, OpenAI e Anthropic caiu para 33% em junho de 2026, ante 72% um ano antes.
Segundo Azhar, isso reflete a migração de usuários avançados para modelos mais baratos e rápidos em tarefas mais simples. “Você nem sempre precisa de um ganhador do Prêmio Nobel para extrair um número de um recibo e lançá-lo em uma planilha de despesas”, disse.
Isso não significa necessariamente problemas para as principais empresas de modelos fundamentais , acrescentou. No entanto, ele afirmou que a concorrência eleva o patamar para cobrar preços mais altos. Essas empresas precisarão competir oferecendo “serviços adicionais, maior fidelização do cliente e tudo o que permita cobrar um prêmio”.
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