Bloomberg Opinion — A necessidade de recursos computacionais cria alianças improváveis.
Em 6 de maio, poucos meses depois de Elon Musk ter chamado a Anthropic de “misantrópica e maligna”, ele concordou em alugar toda a capacidade do data center da SpaceX em Memphis, no estado de Tennessee, para a empresa de inteligência artificial. A Anthropic agora paga US$ 1,25 bilhão por mês pelo aluguel do data center.
A reconciliação certamente tem algo a ver com a próxima oferta pública inicial da Anthropic. A disposição da Anthropic em fazer parceria com Musk para ter acesso a mais capacidade computacional sugere que ela, assim como suas rivais, está profundamente limitada pela disponibilidade de computação. Esse desespero é um sinal sinistro para a IA, porque quando a escalabilidade ilimitada do software se depara com o concreto, não é o concreto que vai quebrar.
Para entender o problema, considere o inovador americano paradigmático, Thomas Edison. Ele patenteou a lâmpada incandescente em janeiro de 1880, mas quando a primeira usina central de energia foi inaugurada na parte baixa de Manhattan dois anos depois, ela atendia apenas 400 lâmpadas.
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Quatro décadas depois disso, mal um terço dos lares americanos tinha energia elétrica. Foi preciso promulgar o New Deal para eletrificar grande parte dos Estados Unidos, e o historiador Thomas Hughes argumentou que o ritmo da eletrificação era determinado pela parte mais lenta do sistema, não pela lâmpada.
Essa é uma característica geral das inovações, argumentou o professor Ron Adner, da Tuck School of Business, em seu livro The Wide Lens, já que toda tecnologia depende de um ecossistema de componentes complementares, e a adoção depende do que está mais atrasado.
Inventar a lâmpada foi a parte fácil. Ainda era preciso projetar transformadores e subestações. Edison e Westinghouse travaram uma batalha de uma década sobre a corrente alternada comparada com a corrente contínua. E foi necessário formar a força de trabalho necessária para construir uma rede física que abrangesse todo o continente.
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No caso da IA, o ecossistema depende fundamentalmente da capacidade de computação, e a construção de data centers já está em atraso. O chamado “Construction in Progress” (termo contábil que registra o custo de obras que ainda não goram concluídas) tem crescido ano após ano na Amazon (AMZN), na Alphabet (GOOG) (controladora do Google) e na Meta Platforms (META), três das quatro maiores empresas de hyperscalers. A Microsoft (MSFT), a quarta, não divulga essa linha separadamente.
A interpretação otimista é que se trata apenas de um aumento no ritmo das construções. Mas Ed Zitron, cético em relação à IA, apontou que é difícil encontrar instalações concluídas na escala de gigawatts. O Stargate Abilene, carro-chefe da OpenAI e da Oracle (ORCL) em um anúncio de infraestrutura de US$ 500 bilhões, tem apenas dois dos oito edifícios planejados em operação após quase dois anos.
Em março, a Oracle e a OpenAI cancelaram discretamente uma expansão de 600 megawatts no mesmo local. Se os data centers concluídos começassem a ser inaugurados no ritmo que os laboratórios precisam, nada disso importaria – mas não é o que está acontecendo.
A escassez gera oportunidades. Uma semana após o acordo da Anthropic, o Goldman Sachs Group (GS) publicou uma pesquisa propondo um investimento na infraestrutura física necessária para o desenvolvimento da IA. É difícil exagerar a magnitude da lacuna entre o que o setor precisa e o que existe. O Goldman projeta um déficit de energia de 45 gigawatts até 2028.
Há longos tempos de espera para subestações, cabos de alta tensão e aço. A empresa estima uma necessidade de 207 mil trabalhadores qualificados adicionais nas áreas de transmissão e distribuição nos EUA até 2030. Cada um deles requer de três a quatro anos de aprendizagem.
Hoje, o IBEW, sindicato de trabalhadores de elétrica, tem 887 mil membros — e isso inclui todas as especialidades, o Canadá e até mesmo aposentados. De onde esses trabalhadores deverão vir em apenas quatro anos? E se não for possível encontrá-los, o que acontecerá com os data centers que eles deveriam construir?
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As empresas de IA apostam que clientes lucrativos o suficiente para justificar seus gastos surgirão à medida que suas capacidades melhorarem, particularmente com o surgimento da IA agêntica. Essas capacidades aprimoradas, especialmente os agentes de IA, exigem ainda mais computação, agravando a escassez de recursos computacionais. Sem os data centers, elas não podem atender a esses clientes (hipotéticos).
Os lucros fluem para o ponto de estrangulamento do sistema. Quanto mais esforço as empresas de IA dedicarem à construção de data centers, mais os custos para isso aumentarão. Isso é ótimo para as construtoras, mas não para as empresas de IA. Se a oferta crescer, as empresas de IA terão que investir seu dinheiro em data centers, e não em lucros.
Se isso não acontecer, elas não conseguirão atender esses clientes lucrativos de qualquer maneira. E se a demanda nunca se concretizar, as empresas de IA nunca conseguirão justificar o dinheiro que estão queimando. Elas podem muito bem arrastar os hyperscalers junto com elas.
A Oracle, por exemplo, estaria com mais de US$ 100 bilhões em dívidas para financiar os compromissos do Stargate, com fluxo de caixa livre agora negativo. As empresas de IA estão queimando dinheiro mais rápido do que estão despejando concreto. E todos os três cenários são ruins para os laboratórios de IA.
Para agravar o problema, o que será necessário para ampliar a oferta piorará a imagem pública (já desastrosa) da IA. Para alimentar o Colossus 1 em 2024, a xAI instalou nada menos que 35 turbinas a gás metano sem licenças ambientais em um bairro predominantemente negro de Memphis. Quando a NAACP enviou uma notificação de intenção de processo, a xAI removeu a maioria delas e obteve licenças para o restante.
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Para alimentar o Colossus 2 em 2025, a xAI instalou 27 turbinas a gás metano sem licença do outro lado da fronteira estadual, em Southaven, Mississippi, perto de residências, escolas e igrejas. A NAACP entrou com uma ação judicial em abril, alegando violações da Lei do Ar Limpo. Entre 25 de março e 2 de maio, a xAI instalou mais 19 turbinas, elevando o total em Southaven para 46. Mas as turbinas a gás resolvem apenas o problema de energia. As subestações, os cabos, o aço e a mão de obra qualificada não têm alternativa alguma.
Quanto mais recursos forem direcionados para a construção de data centers e quanto mais atalhos forem tomados no processo, mais eles distorcerão o resto da economia. Cada casa, escola e hospital se torna mais caro de construir ou manter, e mais pessoas são prejudicadas pelos centros que acabam sendo construídos. Isso intensificará os protestos que já bloqueiam data centers em todo o país.
As previsões para o crescimento da IA partiram do pressuposto de que ela se expande como qualquer outro tipo de software. Mas o componente que fica para trás no ecossistema da IA é físico, não eletrônico. Edison inventou a lâmpada, mas as grandes fortunas geradas pela eletricidade não acabaram nas mãos dele. A IA transformou nerds em bilionários. Mas agora é hora da revanche. O destino do setor depende do domínio do mundo físico, não do eletrônico.
Esta coluna reflete as opiniões pessoais do autor e não reflete necessariamente a opinião do conselho editorial ou da Bloomberg LP e de seus proprietários.
Gautam Mukunda escreve sobre gestão empresarial e inovação. Ele leciona liderança na Yale School of Management e é autor do livro “Indispensable: When Leaders Really Matter”.
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