Cálculos do economista Stijn Van Nieuwerburgh, da Columbia Business School, indicam que o investimento relacionado à inteligência artificial nos Estados Unidos no período 2025-2032 será de US$ 10,3 trilhões, o que significa 3,63% do PIB americano por ano.
Isso se compara, por exemplo, com o ciclo de investimento nas ferrovias, entre 1870 e 1890, que absorveu 2,24% do PIB ao ano; ou com o boom de telecomunicações e fibra ótica de 1966-2003, com 1,13%. Na verdade, o ciclo de investimentos relativo à IA, se confirmado, será o maior da história dos EUA, superando o de canais, estradas de ferro, eletrificação, rodovias e telecomunicações.
Esses números constam do recente paper "Financing the AI Buildout" ("Financiando a Expansão da IA"), de Van Nieuwerburgh. O trabalho foi publicado pelo think-tank Brookings.
Como explica o autor, entregar e testar novos modelos de IA não é uma questão apenas de software, mas envolve pesadamente capital físico: grandes quantidades de chips especializados, eletricidade, resfriamento, equipamentos de rede e capacidade sob medida de data centers. O boom da IA, portanto, é um ciclo de investimento em infraestrutura de larga escala.
Van Nieuwerburgh estima que um "campus" de IA de 200 megawatts (MW) custe cerca de US$ 8,2 bilhões, dos quais dois terços correspondem a equipamentos de computação e um terço à construção e infraestrutura de energia. Com base em dados de projetos da Cleanview, o economista projeta, em seu cenário central, que 183 gigawatts (GW) de nova capacidade entrem em operação nos Estados Unidos até 2032, e mais 118 GW posteriormente.
O problema, nota Van Nieuwerburgh, é que o caixa das próprias empresas já não basta. Os investimentos somados de Oracle, Microsoft, Amazon, Meta e Alphabet passaram de US$ 97 bilhões em 2020 para mais de US$ 400 bilhões em 2025, e devem superar US$ 800 bilhões em 2026. Pela primeira vez, vão ultrapassar a geração de caixa operacional das cinco empresas.
A diferença está sendo coberta por leasing, joint ventures, project finance, crédito privado e veículos de propósito específico. Segundo estimativa do Morgan Stanley citada pelo autor, mais da metade dos US$ 2,9 trilhões necessários entre 2025 e 2028 virá de capital externo.
O economista ilustra a arquitetura típica do boom de investimentos de IA com o projeto Hyperion, da Meta, na Louisiana. O projeto, de 2 GW de capacidade e investimento de US$ 30 bilhões, é um dos maiores em data centers já realizados.
A Meta vendeu 80% do empreendimento à gestora Blue Owl. A joint venture resultante, chamada Beignet, captou US$ 27 bilhões em dívida em outubro de 2025, na maior emissão individual com grau de investimento da história dos Estados Unidos.
Van Nieuwerburgh observa que a operação não barateou o financiamento. A dívida da Beignet saiu com rendimento de 6,58%, pelo menos 100 pontos-base acima do que a Meta provavelmente pagaria em dívida corporativa, o que implica mais de US$ 5 bilhões em juros adicionais ao longo da vida do financiamento.
O ganho da Meta é outro: preservar no balanço um perfil leve em termos de ativos. Pelas regras contábeis americanas, nem os compromissos futuros de aluguel nem a garantia de valor residual - se a Meta encerrar o leasing de um ou alguns dos "campus" de IA da Hyperion, o ativo vai à venda, mas a empresa garante um patamar mínimo de preço - oferecida pela Meta aparecem em seu balanço, embora um dos dois vá necessariamente se materializar.
A Moody's estima que as hyperscalers (grandes empresas de tecnologia que operam infraestruturas de data centers em escala maciça e global para treinar, hospedar e executar modelos de IA pesados) têm cerca de US$ 970 bilhões em compromissos de arrendamento, dos quais US$ 660 bilhões ainda fora dos balanços.
O ponto central do paper de Van Nieuwerburghé que essas estruturas transformam o risco, mas não o eliminam. O pesquisador aponta três vulnerabilidades principais: a concentração num punhado de hyperscalers do risco dos data centers e investidores em infraestrutura ("tenant risk", literalmente, "risco do locatário"), a obsolescência rápida dos equipamentos e os gargalos de execução, sobretudo de energia.
Ainda assim, o economista aponta na conclusão do trabalho que "seria prematuro concluir que a infraestrutura de IA já representa um risco sistêmico comparável aos booms de crédito anteriores".
As questões mais relevantes, para ele, são determinar a exposição de diferentes tipos de participantes da arquitetura financeira (de bancos e seguradoras a veículos de securitização), a concentração de compromissos em cada locatário, e a sensibilidade das receitas às projeções de demanda por IA. E, de forma especial, seria importante mapear como perdas poderiam se propagar diante de um declínio simultâneo de utilização da infraestrutura, valores de colateral e capacidade de refinanciamento.
Fernando Dantas é colunista do Broadcast e escreve às terças, quartas e sextas-feiras (fojdantas@gmail.com)
Esta coluna foi publicada pelo Broadcast em 29/9/2026, terça-feira.
