A bolha energética da IA: por que as projeções de data centers podem ser um blefe

Nos últimos seis meses, só se ouve dizer que a inteligência artificial vai devorar toda a eletricidade do planeta. Sam Altman busca bilhões para chips e reatores, a Microsoft ressuscita Three Mile Island e as concessionárias de todos os Estados Unidos esfregam as mãos diante de uma chuva de ouro. Mas e se todo esse pânico com a falta de capacidade for apenas mais uma narrativa superaquecida, movida pelo desejo das corporações de garantir orçamentos por décadas?

Gregg Orrill, analista da AEGIS Hedging, deixou as apresentações de marketing de lado e simplesmente fez as contas. A conclusão é uma ducha de água fria para o setor: as empresas de energia planejam construir o dobro da capacidade de que os data centers realmente vão precisar.

Vamos lembrar como chegamos até aqui. Há apenas dois anos, o setor de utilities era o canto mais entediante do mercado. As ações subiam devagar, os dividendos eram pagos em dia e a demanda por energia nos EUA quase não mudava havia décadas.

Então veio o ChatGPT, e de repente descobriu-se que treinar cada novo modelo exige exponencialmente mais eletricidade. As big techs passaram a brigar, literalmente, pelo direito de se conectar às redes. Com isso, as projeções de consumo de energia dispararam.

As concessionárias, pouco acostumadas a tanta atenção, revisaram rapidamente seus planos de investimento e destinaram bilhões de dólares a novas subestações e linhas de transmissão. Mas é justamente aí que está o erro sistêmico apontado por Orrill. Na corrida atrás da tendência, o setor passou a extrapolar a demanda de pico ao infinito, ignorando as leis básicas da eficiência e da correção de mercado.

O problema é que as projeções atuais partem da premissa de que todo projeto de data center anunciado será executado por completo e consumirá energia a 100% da capacidade, 24 horas por dia. Na prática, há um enorme abismo entre os pedidos de conexão e a construção de fato. Muitas startups reservam capacidade «por precaução», com medo da escassez, e assim criam a ilusão de falta do recurso.

É um exemplo clássico do «efeito chicote» na cadeia de suprimentos: uma pequena oscilação da demanda no fim da cadeia (a vontade de treinar um modelo) causa distorções colossais entre os fornecedores de matéria-prima e infraestrutura. Se pelo menos um terço desses projetos não sair do papel, as empresas de energia ficarão com ativos excedentes, que no fim das contas serão pagos pelos consumidores comuns, com tarifas mais altas.

Além disso, a indústria de IA está agora numa fase de busca frenética por eficiência. Os desenvolvedores de algoritmos entendem que inflar indefinidamente os parâmetros dos modelos é um caminho sem saída. Surgem métodos de treinamento que exigem muitas vezes menos energia, e os chips de nova geração ficam cada vez mais eficientes.

Se amanhã a OpenAI ou a Anthropic encontrarem um jeito de treinar modelos com 30% mais eficiência, toda a estratégia de investimento das gigantes de energia vai para o lixo. Já vimos algo parecido no início dos anos 2000, quando o mundo lançava cabos de fibra óptica à espera do boom da internet. Construiu-se tanta infraestrutura que boa parte ficou anos sem uso, e as empresas que instalaram os cabos quebraram em massa.

A história costuma se repetir, só que agora, em vez de cabos, temos transformadores gigantes e reatores nucleares.

A situação se complica porque reguladores e políticos abraçaram com gosto o tema da «soberania energética para a IA». Sob esse rótulo, fica muito mais fácil aprovar obras gigantescas e subsidiar usinas antigas que seriam fechadas. Mas, quando a poeira baixar, pode ficar claro que construímos infraestrutura para um mundo que não existe.

Os investidores deveriam olhar com mais atenção o quanto o apetite das empresas de energia é fundamentado. Por enquanto, o mercado acredita em crescimento infinito, mas o primeiro balanço trimestral de um grande provedor de nuvem mostrando desaceleração dos gastos de capital pode desencadear uma reação em cadeia. E aí se verá que o analista solitário estava certo e que o resto do mercado apenas corria atrás de um objeto brilhante.

A questão central: não estaremos confundindo demanda real com compras de pânico antecipadas, e quem vai pagar a conta pelos megawatts ociosos quando o hype da IA finalmente esfriar? No text, no dates, no watermarks, no labels on the image.