Google vai com tudo: por que US$ 180 bilhões em IA são só o começo

Quando os números de um balanço divergem das previsões dos analistas em dezenas de bilhões de dólares, costuma cair o silêncio em Wall Street. A Alphabet acabou de protagonizar exatamente essa cena. Enquanto especialistas da Wedbush e de outras casas previam educadamente gastos de cerca de US$ 120 bilhões para este ano, a diretoria do Google decidiu que modéstia não combina com ela. O novo patamar é de US$ 175 bilhões a US$ 185 bilhões. Para ter noção da escala: é mais que o PIB de muitos países europeus, e tudo isso irá para a compra de «silício» e a construção de caixas de concreto com refrigeração potente.

Por que isso acontece agora? Nos últimos dois anos, o Google esteve na posição de quem corre atrás. Depois do sucesso do ChatGPT, a empresa tentou às pressas provar que suas redes neurais não eram piores e que seu ecossistema era mais confiável. Mas IA não é só código elegante: é, antes de tudo, eletricidade e transistores. Cada consulta ao Gemini custa várias vezes mais que uma busca comum no Google. Para manter o domínio na busca sem perder para Microsoft e Amazon em serviços de nuvem, a empresa precisa de uma capacidade que antes parecia excessiva. A Alphabet admite, na prática, que a era do software barato acabou e começou a do hardware caríssimo.

Scott Devitt, analista da Wedbush, ao comentar os números, aponta um detalhe importante: o mercado não estava preparado para tanta agressividade. Investidores adoram IA quando ela dá lucro, mas ficam nervosos quando os gastos de capital (Capex) crescem de forma exponencial. Mesmo assim, o Google simplesmente não tem escolha. Se não construir esses data centers hoje, amanhã terá de alugar capacidade de concorrentes ou ver os usuários migrarem para serviços mais rápidos e inteligentes. É a clássica «armadilha do fundador»: ou você gasta tudo o que ganhou com publicidade em novas tecnologias, ou vai se transformando lentamente em um museu da tecnologia.

Nesse cenário, os resultados da Amazon também chamam atenção. Toda a big tech está metida numa corrida armamentista em que a Nvidia é a principal fornecedora de armas. Mas o Google tenta jogar de forma mais sutil, desenvolvendo as próprias TPUs (Tensor Processing Units). Parte desses bilhões irá justamente para o desenvolvimento de hardware próprio, a fim de reduzir um pouco a dependência de um mercado de chips caprichoso. É uma estratégia de longo prazo que pode tanto tornar o Google o monopolista absoluto em eficiência computacional quanto se revelar o erro mais caro da história da corporação.

No fim das contas, assistimos ao fim da «dieta» que os gigantes de tecnologia anunciaram no ano passado. O ano da eficiência deu lugar ao ano das compras em massa. O Google entende que, na IA generativa, tamanho importa: o dos clusters, o número de parâmetros e o volume de memória disponível. Se for preciso gastar US$ 185 bilhões, eles gastarão, ainda que isso faça os analistas tomarem valeriana. A questão é com que rapidez esses investimentos se converterão em produtos reais pelos quais os usuários queiram pagar.

O principal: o ingresso para o clube dos criadores de IA de ponta ficou 1,5 vez mais caro. Alguém além do trio Google-Microsoft-Amazon conseguirá bancar apostas assim?