LarA pergunta de US$ 3 trilhões: a IA pode respondê-la?
Há três anos, David Cahn, sócio da Sequoia, foi um dos primeiros a quantificar o impacto dos gastos maciços do Vale do Silício em infraestrutura de IA.
Em 2023, ele comentou sobre a receita anual de US$ 50 bilhões com GPUs divulgada pela Nvidia. Usando esse número, somado aos custos implícitos de operação de data centers e às margens das operadoras, ele calculou que seriam necessários US$ 200 bilhões em receita para recuperar o investimento inicial.
Ele apresentou isso como um desafio, incentivando os empreendedores a desenvolverem produtos e serviços de IA que pudessem aproveitar essa infraestrutura e gerar receita. Três anos de expansão acelerada depois, Cahn agora tem uma nova estimativa para os gastos com infraestrutura de IA em 2026: US$ 1,5 trilhão.
No total, ele estima que o setor de IA precise gerar US$ 3 trilhões em receita para justificar todas essas despesas com chips e data centers. E esse valor provavelmente está subestimado — os custos crescentes de memória e o maior uso de chips especializados ou específicos para inferência elevarão ainda mais esse número. “Recentemente”, escreve ele, “a receita necessária por GW de CapEx aumentou drasticamente devido a essa dinâmica de gargalos e aos custos crescentes de construção”.
Por outro lado, acredita-se que a Anthropic tenha atingido US$ 60 bilhões em receita recorrente anual (ARR), enquanto a OpenAI teria faturado US$ 13 bilhões em 2025 (embora, em novembro de 2025, tenha declarado US$ 20 bilhões em ARR) e provavelmente esteja faturando mais este ano. Ainda assim, permanece uma diferença significativa.
Uma pessoa que acompanha essa lacuna é Torsten Slok, economista-chefe da Apollo, a gigante gestora de ativos. Em uma nota recente, ele observa que as hiperescaladoras — Google, Meta, Microsoft e Amazon — estão todas prevendo uma aceleração substancial no fluxo de caixa livre até 2028. Em outras palavras, elas antecipam um retorno sobre todos os chips que adquiriram.
Créditos da imagem:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
E se isso não acontecer? Slok destaca um risco atualmente visível no uso da IA: mais organizações estão migrando para modelos de código aberto mais baratos, muitas vezes originários da China, em vez daqueles criados por laboratórios de ponta, e os preços gerais dos tokens estão em queda. De acordo com o CEO Sam Altman, o modelo mais recente da OpenAI é 54% mais eficiente em termos de tokens para tarefas de codificação. Isso beneficia os usuários preocupados com o custo de seus agentes de IA, mas pode prejudicar as empresas que criam “fábricas de tokens” se os usuários não aumentarem drasticamente seu consumo geral de tokens.
Créditos da imagem:Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
Slok teme que, se as hiperescaladoras não conseguirem atingir suas metas de fluxo de caixa, a reação do mercado possa ser severa —
“com tanto em jogo em tão poucas empresas”, escreve ele, “um retorno mais lento não seria apenas um problema do setor, mas correria o risco de levar a economia à recessão e o S&P 500 a uma correção.”
É algo a se ter em mente ao direcionar seus agentes de IA para tokens mais baratos.
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