Investimento bilionário em IA pressiona crédito e dívida global

Inteligência Artificial

Investimentos em IA elevam custos de crédito e afetam economia global, pressionando empresas e governos por capital.

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O avanço da inteligência artificial entrou de vez no coração das finanças globais: os investimentos em infraestrutura de IA já superam 1,4% do PIB dos Estados Unidos, chegam a centenas de bilhões de dólares em 2025 e 2026 e começam a encarecer o crédito para empresas e governos, com reflexos sobre crescimento econômico e retornos na Bolsa.

Investimento em IA explode e já supera bolhas passadas

Os quatro maiores hiperescaladores de tecnologia — Microsoft, Google, Amazon e Meta — gastam cerca de US$ 410 bilhões em infraestrutura de IA neste ano, uma alta de 77% sobre o período anterior, e projetam elevar esse volume para US$ 725 bilhões no ano que vem. É uma escala inédita: a “corrida da IA já ultrapassa 1,4% do PIB, mais que o dobro das ondas de investimento recentes”, afirma um economista e ex-presidente do Banco Central do Brasil.

Na prática, esses recursos financiam data centers, chips avançados e capacidade de computação para treinar e rodar modelos de IA em larga escala. A competição é vista pelas empresas como questão de sobrevivência: quem liderar essa infraestrutura pode controlar a próxima grande plataforma tecnológica global.

Mesmo startups surfam essa onda em dimensões pouco comuns. A Anthropic, uma das principais desenvolvedoras de modelos de IA generativa, assumiu compromissos de computação estimados em US$ 518 bilhões, mais de dez vezes sua receita anualizada. São contratos de longo prazo com provedores de nuvem, que travam custos elevados em troca de capacidade garantida.

Crédito corporativo fica mais caro para todos

Boa parte desse investimento não vem de caixa próprio, mas de emissões de dívida. Empresas de tecnologia recorrem intensamente ao mercado de capitais, comprimindo o apetite dos investidores e elevando o custo de financiamento para todo o setor corporativo.

Os spreads de crédito — a diferença entre o juro pago pelas empresas e a taxa dos títulos públicos — estão em torno de 80 pontos-base, uma das mínimas históricas. Mas o alívio é só aparente: com os títulos do Tesouro americano de dez anos rendendo perto de 5% ao ano, o custo final para as companhias fica elevado.

Dados do J.P. Morgan mostram que “as empresas de tecnologia pagam hoje prêmios de crédito cerca de 30 pontos-base acima do mercado geral”, o que significa que mesmo os gigantes do setor precisam remunerar mais quem empresta para eles. O custo exigido em novas emissões se multiplicou em relação ao ano passado, em linha com a alta dos juros globais.

Esse movimento começa a se espalhar. Com os hiperescaladores ocupando uma fatia maior das carteiras de dívida, empresas menores e de setores pouco ligados à IA encontram um mercado mais seletivo e taxas mais salgadas. Muitos projetos fora da economia digital simplesmente não fecham a conta com o preço atual do dinheiro.

Setor público e big techs disputam o mesmo dinheiro?

Ao mesmo tempo em que as gigantes de tecnologia aceleram a tomada de crédito, os governos também ampliam seu endividamento. A dívida pública global gira em torno de 95% do PIB, e a situação fiscal americana é particularmente sensível.

Nos Estados Unidos, a dívida pública supera 100% do PIB, o déficit fiscal está próximo de 6% e a conta anual de juros já passa de US$ 1 trilhão. O Tesouro precisa refinanciar volumes crescentes a taxas historicamente altas, disputando com o setor privado o mesmo conjunto de investidores de renda fixa.

Estimativas do Fed de Dallas indicam que a emissão de dívida ligada à IA pode, no próximo ano, chegar a cerca de um oitavo de tudo o que o Tesouro americano colocar no mercado. Na prática, os dois lados tentam vender papéis ao mesmo público, em valores colossais.

O presidente do banco central americano, Kevin Warsh, resume essa virada ao dizer que o mundo está saindo de “um excesso global de poupança” para “uma disputa por capital”. Em linguagem simples: há mais gente grande pedindo dinheiro do que disposto a emprestar, o que pressiona os juros para cima em toda a curva.

Com governos e empresas de IA emitindo em escala, os yields — a taxa de retorno exigida pelos investidores — sobem de forma quase mecânica. O custo de capital avança não só para setores ligados à tecnologia, mas para toda a economia, do varejo à infraestrutura tradicional.

Entenda o contexto

Durante anos, juros muito baixos e abundância de poupança global permitiram que governos se endividassem mais e empresas tocassem projetos de longo prazo a custo relativamente baixo. A combinação de inflação mais alta, política monetária apertada e explosão dos investimentos em IA inverte essa lógica.

Agora, cada dólar investido em data centers, chips e modelos de linguagem é um dólar a menos potencialmente disponível para financiar estradas, fábricas, redes de energia ou mesmo novos negócios de pequeno porte. O risco é que o crédito fique concentrado em poucos setores e players, deixando o restante da economia com menos fôlego para investir.

As ações de IA estão em bolha?

No mercado de ações, o diagnóstico é menos claro. Pelas métricas tradicionais, as empresas de tecnologia ligadas à IA não parecem baratas, mas também não configuram uma bolha evidente.

O múltiplo mais comum, que compara o preço das ações com o lucro esperado, mostra o mercado pagando cerca de 19 vezes o lucro projetado dessas companhias, próximo da média dos últimos cinco anos. Já o indicador CAPE, de Robert Shiller, que usa uma média de lucros históricos ajustada ao ciclo econômico, está em 41 vezes, patamar perto dos picos registrados na bolha da internet.

As sete maiores empresas de tecnologia americanas valem hoje, somadas, 30% mais do que o restante do mercado de ações do país. Modelos históricos a partir desses níveis de preço sugerem retornos anualizados entre 5% e 6% para a Bolsa americana na próxima década, abaixo da média de 10% que muitos investidores consideram como referência de longo prazo.

Isso significa que o mercado já embute uma boa dose de otimismo com os ganhos de produtividade e de lucro que a IA pode gerar no futuro. Não há prova de uma bolha à beira de estourar, mas a margem de segurança é pequena: se a tecnologia entregar menos do que se espera — ou demorar mais a gerar caixa —, correções de preço não seriam surpresa.

Pressão dupla: margens apertadas e capital caro

Além do preço das ações, há desafios do lado operacional. Modelos chineses de IA de código aberto chegam ao mercado com preços entre 60% e 90% menores do que os modelos fechados americanos e já respondem por uma fatia relevante do uso corporativo, o que pressiona as margens de quem vende serviços de IA mais caros.

Do lado dos custos, muitos projetos carregam uma estrutura de capital considerada frágil por analistas: compromissos fixos e bilionários de computação, como o da Anthropic, contra receitas ainda incertas e altamente sensíveis ao ciclo econômico e à competição de preços.

Esse descompasso já aparece no mercado de seguros contra calote. O custo para se proteger do risco de default de grandes empresas de tecnologia subiu de forma expressiva, sinal de que parte dos investidores teme um ajuste mais turbulento adiante, caso os fluxos de caixa não acompanhem os investimentos contratados.

Quem ganha e quem perde com a nova disputa por capital

Neste momento, ganham as empresas que lideram a infraestrutura de IA e conseguem captar recursos a custos relativamente menores, capturando o entusiasmo dos investidores com a transformação tecnológica. Também se beneficiam investidores que acertarem quais modelos de negócio vão transformar investimentos bilionários em lucros recorrentes.

Do outro lado, perdem empresas de menor porte e setores tradicionais, que enfrentam crédito mais caro e escasso, e governos que precisam rolar dívidas gigantes com juros elevados. A própria economia global corre o risco de crescer menos se o encarecimento do capital frear projetos produtivos fora do núcleo da IA.

Nesse cenário, economistas e formuladores de política veem disciplina fiscal e estabilidade financeira como peças centrais. O desafio é permitir que a revolução da IA avance sem que o custo dessa aposta — medido em juros altos e aperto de crédito — corroa as bases do crescimento que a própria tecnologia promete destravar.