Bolha de energia de IA: por que as previsões de data centers podem ser um blefe

Bolha Energética de IA: Por Que as Previsões de Data Centers Podem Ser um Blefe

Nos últimos seis meses, só ouvimos falar que a inteligência artificial vai consumir toda a eletricidade do planeta. Sam Altman está procurando bilhões para chips e reatores, a Microsoft está reativando Three Mile Island, e as empresas de utilidade pública em toda a América estão esfregando as mãos imaginando uma chuva de ouro. Mas e se todo esse pânico sobre falta de capacidade fosse apenas mais uma narrativa superaquecida, atrás da qual as corporações querem justificar orçamentos para as próximas décadas?

Gregg Orrill, analista da AEGIS Hedging, decidiu colocar de lado as apresentações de marketing e simplesmente fazer as contas. Sua conclusão soa como um ducha fria para a indústria: as empresas de energia estão planejando construir o dobro da capacidade que os data centers realmente precisarão.

Vamos lembrar como chegamos aqui. Apenas dois anos atrás, o setor de utilidade pública era considerado o lugar mais entediante do mercado. As ações cresciam lentamente, os dividendos eram pagos regularmente, e a demanda por energia nos EUA praticamente não mudava há décadas.

Mas chegou o ChatGPT, e de repente descobriu-se que treinar cada novo modelo requer exponencialmente mais eletricidade. As grandes empresas de tecnologia começaram literalmente a lutar pelo direito de se conectar à rede. Como resultado, as previsões de crescimento do consumo de energia dispararam.

As concessionárias, desacostumadas com tanta atenção, rapidamente revisaram seus planos de investimento, alocando bilhões de dólares para construir novas subestações e linhas de transmissão. Mas é justamente aí que reside o erro sistemático que Orrill apontou. Ao perseguir a tendência, a indústria começou a extrapolar a demanda de pico infinitamente, ignorando as leis básicas de eficiência e correção de mercado.

O problema é que as previsões atuais são baseadas na suposição de que cada projeto de data center anunciado será totalmente implementado e consumirá energia a 100% de capacidade 24 horas por dia. Na realidade, há uma enorme lacuna entre solicitações de conexão e construção real. Muitas startups reservam capacidade "por precaução", temendo escassez, criando assim uma ilusão de falta de recursos.

Este é um exemplo clássico do "efeito chicote" nas cadeias de suprimento: uma pequena flutuação na demanda no final da cadeia (o desejo de treinar um modelo) causa distorções maciças entre fornecedores de matérias-primas e infraestrutura. Se apenas um terço desses projetos não for realizado, as empresas de energia ficarão com ativos em excesso que os consumidores acabarão tendo que pagar através do aumento de tarifas.

Além disso, a indústria de IA está atualmente em um estágio de busca desenfreada por eficiência. Os desenvolvedores de algoritmos entendem que inflar infinitamente os parâmetros dos modelos é um beco sem saída. Estão surgindo métodos de treinamento que requerem muito menos energia, e chips de nova geração estão se tornando cada vez mais eficientes em termos energéticos.

Se amanhã OpenAI ou Anthropic encontrarem uma maneira de treinar modelos 30% mais eficientemente, toda a estratégia de investimento dos gigantes de utilidade pública cairá por terra. Já vimos algo semelhante no início dos anos 2000, quando o mundo ativamente enterrou cabos de fibra óptica esperando um boom da internet. Naquela época, construíram tanta infraestrutura que a maior parte dela permaneceu inutilizada por anos, e as empresas de colocação de cabos faliram em massa.

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

A situação é ainda mais complicada pelo fato de que reguladores e políticos entusiasticamente abraçaram o tema da "soberania energética para IA". Sob esse rótulo, é muito mais fácil aprovar projetos de construção em larga escala e subsidiar usinas antigas que estavam programadas para serem fechadas. Mas quando a poeira assentar, pode ser que tenhamos construído infraestrutura para um mundo que não existe.

Os investidores devem observar mais cuidadosamente quão justificados são os apetites das empresas de energia. Por enquanto, o mercado acredita em crescimento infinito, mas o primeiro relatório trimestral de um grande provedor de nuvem mostrando uma desaceleração nas despesas de capital pode desencadear uma reação em cadeia. E então ficará claro que o analista solitário tinha razão, e o resto do mercado simplesmente estava perseguindo um objeto brilhante.

Ponto-chave: não estamos confundindo demanda real com compra de pânico antecipada, e quem vai pagar as contas pelos megawatts não utilizados quando o hype em torno de IA finalmente diminuir?