A onda de IA repetirá a bolha de investimentos em ferrovias? Presidente da Blackstone: Desta vez é diferente

A onda de investimentos em IA continua a esquentar, com trilhões de dólares direcionados para chips, data centers e projetos de energia. No entanto, a pergunta mais premente para investidores é cada vez mais urgente: onde está o verdadeiro retorno dos investimentos em IA?

Recentemente, Jon Gray, presidente e COO do Blackstone Group, comparou o estágio atual de desenvolvimento da IA ao "alvorecer de 1870" em uma apresentação para investidores. Ele respondeu à questão sobre o retorno dos enormes gastos de capital através de receitas corporativas, casos de aplicação e dados de investimento do Blackstone.

Gray utilizou o famoso slogan publicitário "onde está a carne?" para questionar os retornos práticos dos investimentos em larga escala. Ele acredita que, a IA já começou a gerar receita e melhorias de eficiência para algumas empresas, e o escopo de aplicações tende a aumentar; à medida que a tecnologia avança para áreas como robótica e direção autônoma, a demanda por poder computacional pode continuar crescendo.

Seguindo esse raciocínio, Gray aponta chips, data centers e energia como suportes-chave para a expansão da IA. Ele também observou que a construção dos projetos é limitada pelo fornecimento de equipamentos, investimento de capital e aprovações regulatórias. O Blackstone está estruturando estratégias ao redor destes elos físicos, ao mesmo tempo em que monitora riscos como avaliações excessivas, mudanças tecnológicas e a viabilidade de retorno dos projetos.

Onde está a "carne" dos investimentos em IA

O que Gray chama de "carne" é o cerne da preocupação dos investidores. Uma quantidade massiva de capital é investida na aquisição de chips, construção de data centers e instalações de energia, mas haverá clientes suficientes dispostos a pagar por produtos de IA? Se a receita estiver concentrada em poucas empresas, e as aplicações corporativas demorarem a gerar lucros, a demanda por infraestrutura dificilmente poderá ser sustentada apenas pela expectativa de investimento no longo prazo.

Na apresentação, Gray primeiramente mostrou o crescimento das empresas de modelos. De acordo com dados fornecidos, a receita anualizada combinada de OpenAI e Anthropic deve atingir cerca de US$ 105 bilhões até julho de 2026. Além disso, das 14 empresas relacionadas à IA observadas pelo Blackstone, a receita anualizada saltou de US$ 25 milhões para cerca de US$ 525 milhões — um aumento de 21 vezes.

Figura｜Gray compara o crescimento de receita entre Anthropic e OpenAI (Fonte: Youtube)

Esses números mostram a velocidade do crescimento da receita, mas é importante considerar o critério dessas estatísticas.Receita anualizada é uma projeção do total gerado em um ano com base em dados recentes, não representa o montante já realizado no ano, tampouco equivale a lucro.Gray utiliza este índice para responder sobre a demanda real de clientes pagantes, porém, para saber se os investimentos do setor serão recuperados, só o tempo dirá.

Além da receita, Gray também discutiu o uso de IA pelas empresas. Uma empresa de torres de telecomunicações investida pelo Blackstone gastou cerca de US$ 4 milhões para remodelar o processo de locação, o que, segundo ele, gera aproximadamente US$ 4,5 milhões por ano em receita. Outra empresa de locação residencial acelerou a análise de candidaturas usando IA, reduzindo o tempo de espera do cliente.

Esses exemplos mostram que o valor da IA está começando a atingir áreas negociáveis do negócio, em que é possível calcular custos e benefícios. Por exemplo, um processo mais ágil pode economizar tempo e custos; novas funcionalidades aprovadas pelos clientes podem trazer novas receitas.

A Chamberlain, empresa de portas de garagem citada por Gray, demonstra outra possibilidade. A companhia incorporou reconhecimento visual e outras funções em novos produtos para o lar, que já geraram dezenas de milhões de dólares em receita anualizada. Ao contrário de aprimorar apenas processos, esse tipo de produto usa IA para expandir o negócio, criando novas fontes de receita para a empresa.

Após citar essas mudanças comerciais atuais, Gray retrocedeu até 1870. Na época, os EUA ainda eram dominados pela vida rural, e ferrovias, eletricidade e aço estavam longe de transformar o cotidiano. Trinta anos depois, à medida que novas tecnologias se disseminaram, a economia e a produção mudaram profundamente. Para ele, a IA atualmente pode estar num estágio inicial semelhante.

Mas essa analogia também traz um alerta. Por exemplo, a ferrovia estimulou o crescimento econômico, mas durante o boom de construção cerca de 200 companhias ferroviárias foram à falência ou ficaram insolventes. Ele aponta que algumas empresas construíram antecipadamente usando alta alavancagem, fazendo com que a oferta superasse amplamente a demanda.

Contudo, refletindo sobre as quebras causadas pela antecipação das companhias ferroviárias, Gray acredita que hoje o investimento em infraestrutura de IA é diferente. Atulmente, data centers e projetos de energia enfrentam demanda superior à oferta, e muitos contratos são firmados com clientes financeiramente sólidos e menos alavancados.

Na prática, quando empresas passam a obter retornos usando IA, tendem a ampliar seu uso, aumentando a demanda por chamadas de modelos e cenários de aplicação, elevando ainda mais a necessidade de computação. Com a IA avançando para robótica, direção autônoma e outros setores, essa demanda deve se estender do escritório ao mundo físico.

Assim, a avaliação de Gray sobre o presente baseia-se no crescimento da receita de modelos e casos de aplicação empresarial, enquanto suas expectativas futuras miram uma adoção técnica mais ampla. No entanto, ainda há distância entre essas etapas: até onde as aplicações podem avançar, o quanto os clientes estarão dispostos a investir e se os projetos podem ser concluídos afetarão, em última análise, a escala dessa demanda.

Como o Blackstone investe em IA

Com a demanda de computação em alta, quem constrói a infraestrutura de suporte e de onde vem o dinheiro? Gray compartilhou iniciativas de investimentos do Blackstone em data centers, computação e energia ao discorrer sobre esse tema. Ele destaca que chips, data centers e energia são elos críticos, enquanto fornecimento de equipamentos, cronograma de obras e aprovações locais afetam o progresso dos projetos.

Primeiramente, a locação de data centers é uma janela para a Blackstone observar a evolução da demanda. Gray diz que, em 2024, sua plataforma de data centers assinou cerca de 1 GW em capacidade locada, crescendo para aproximadamente 2 GW em 2025 e prevendo pelo menos 6 GW em 2026. Ele afirma que somente neste ano os gastos com construção de data centers chegarão a quase US$ 100 bilhões, enquanto os locatários investirão à parte na aquisição de chips.

Figura｜Data center AirTrunk investido pelo Blackstone (Fonte: site oficial do Blackstone)

Segundo o site oficial do Blackstone, sua plataforma de data centers abrange QTS na América do Norte e AirTrunk na região Ásia-Pacífico. Gray recordou em entrevistas públicas que, após adquirir a QTS, o Blackstone começou a atender demandas crescentes de grandes empresas de tecnologia, expandindo, em seguida, os investimentos para energia, equipamentos elétricos e empresas de cloud voltadas para GPU.

Essas estratégias estão fortemente ligadas à construção e operação de data centers, que demandam terrenos, estruturas, sistemas de resfriamento e acesso à rede elétrica. Após prontos, é fundamental obter fornecimento elétrico estável e clientes precisam instalar seus chips. Segundo Gray, quanto mais se expandirem as aplicações de IA, maior será o impacto dos elos físicos na velocidade de expansão.

No setor de energia, o Blackstone também investiu em projetos de energia e equipamentos elétricos. Porém, há prazos longos de entrega de equipamentos, como turbinas encomendadas da GE Vernova, previstas para entrega apenas em 2031. A capacidade produtiva de equipamentos, construção de redes elétricas e aprovação de projetos também afetam a velocidade do fornecimento de energia.

Além da construção de data centers e instalações energéticas, o Blackstone também participa do financiamento de capacidade computacional. Em agosto deste ano, a Nvidia anunciou parceria com o Blackstone e outras instituições para impulsionar o desenvolvimento de plataformas de financiamento dedicadas à infraestrutura de computação para IA, possibilitando aos clientes acessar capital para construir suas instalações.

Gray reforçou ainda que, em investimentos específicos, o Blackstone avalia se os projetos já possuem contratos de longo prazo e a capacidade dos clientes de honrar tais acordos.

Porém, contratos de longo prazo apenas reduzem parte da incerteza da demanda; ainda existem outros riscos para a realização e operação dos projetos. Por exemplo, preocupações comunitárias com data centers podem atrasar o progresso, além de questões de segurança cibernética e geopolitica. Ademais, algumas startups sem receita já atingiram avaliações altas e, no futuro, deve-se avaliar cuidadosamente se o negócio sustentará esses valores.

Ao buscar oportunidades de crescimento em IA, o Blackstone também considera o valor insubstituível de certos ativos. No final da palestra, Gray citou investimentos em times de críquete, cafeterias, imóveis à beira-mar e aeroportos, que, segundo ele, continuarão sendo demandados pelas pessoas. Diferem de projetos de computação, mas também refletem o foco do Blackstone na demanda de longo prazo.

Voltando à questão "onde está a carne", algumas aplicações de IA já trouxeram geração de receita e aumento de eficiência. Baseado nisso, o Blackstone investe em poder computacional, data centers e projetos de energia. No entanto, do retorno imediato ao retorno de longo prazo, é necessário observar se as aplicações continuarão gerando valor e se as estruturas relacionadas serão construídas conforme o planejado e atrairão demanda suficiente.

Operação/Diagramação: He Chenlong

Nota: imagem de capa/abertura gerada com auxílio de IA