Como o "dinheiro inteligente" está se preparando para a grande reinicialização do mercado de IA

Nos últimos dois anos, o mercado dos EUA foi guiado principalmente pela história da IA, chips e data centers.

A emoção de dar dinheiro aos chamados "hiperescaladores" que investiriam pesadamente em investimentos em infraestrutura de IA deixaria qualquer investidor empolgado.

Mas agora estamos descobrindo que construir o futuro da IA não é apenas uma corrida tecnológica. É um quebra-cabeça de financiamento medido em trilhões. Fluxos de caixa, custos de dívida, cronogramas de depreciação e garantias de crédito agora são tão importantes quanto as redes neurais.

E as últimas semanas foram uma montanha-russa. Os fundos de hedge e os fundos soberanos estão se reposicionando, investidores experientes estão fazendo novas apostas e as ações especulativas ainda estão tentando manter o hype.

Estamos vendo um mercado que está reavaliando o que a construção da IA significa para balanços, mercados de crédito e lucratividade de longo prazo.

A onda de capex de trilhões de dólares voa dos balanços da Big Tech

Os números são grandes o suficiente para forçar os investidores a repensar como avaliam os gigantes da tecnologia.

O Morgan Stanley estima que os gastos globais com infraestrutura de IA chegarão a cerca de US$ 2,9 trilhões entre 2025 e 2028.

As grandes plataformas só podem financiar cerca de metade disso por meio do fluxo de caixa interno. Eles precisam de cerca de US$ 1,5 trilhão de fontes externas para construir os data centers e redes de energia necessários para o próximo estágio de adoção da IA.

A Meta, por exemplo, optou por construir um vasto campus usando um veículo de investimento especial financiado principalmente pelos pools de crédito privado da Blue Owl. A empresa mantém apenas uma participação minoritária. A dívida pertence ao veículo, não à empresa.

A Meta assina um contrato de arrendamento longo e registra a participação como um investimento não listado. O modelo evita a pressão que viria com a colocação de dezenas de bilhões de dólares em novos empréstimos em seu próprio balanço.

Uma análise da Bloomberg sugere que a estrutura foi projetada para proteger os ganhos e manter a alavancagem relatada baixa, ao mesmo tempo em que expande a capacidade em grande escala.

Outras empresas estão seguindo caminhos semelhantes. A Oracle emitiu US$ 18 bilhões em títulos para o crescimento do data center. A Meta também vendeu US$ 30 bilhões em notas em sua segunda grande venda em dois anos.

A Alphabet está preparando títulos de longo prazo de até 50 anos.

No entanto, esses títulos tradicionais cobrem apenas uma pequena parte da construção. Grande parte da expansão agora está ocorrendo por meio de crédito privado, estruturas de leasing e financiamento de fornecedores.

Isso transfere pesadas obrigações de financiamento para credores especializados, empresas de neocloud e mineradores que se voltaram para hospedar cargas de trabalho de IA.

Seu custo da dívida é muito maior. Alguns pagam taxas flutuantes acima de 12%. Eles geralmente dependem de garantias prioritárias de grandes empresas de tecnologia para obter financiamento.

O resultado é um sistema em que o risco de construção excessiva fica fora dos balanços patrimoniais principais dos hiperescaladores. Os investidores estão começando a perguntar o que acontece se a demanda decepcionar ou se os clientes atrasarem os projetos. Essas perguntas chegam primeiro ao mercado de crédito.

Os swaps de inadimplência de crédito da Oracle aumentaram recentemente depois que ficou claro o quão dependente a demanda futura era da OpenAI, uma empresa que queima dinheiro enquanto negocia mais de um trilhão de dólares em parcerias de infraestrutura.

Os primeiros sinais de tensão aparecem na tecnologia especulativa

A transição da pura empolgação para o financiamento duro apareceu rapidamente no mercado. Um grupo de ações menores de IA e quântica que quase triplicou de julho a meados de outubro caiu cerca de um terço no mês passado.

A temporada de resultados forçou os investidores a comparar as avaliações esticadas de nomes especulativos com os fortes resultados de empresas estabelecidas. Muitos decidiram que a troca não fazia mais sentido.

Também havia gatilhos específicos do setor. Os rumores de apoio do governo à computação quântica desapareceram. Várias empresas de hospedagem de IA reduziram as previsões de receita devido a atrasos nos principais contratos.

Mas o fator subjacente foi o retorno à lucratividade e à geração de caixa.

Os investidores começaram a recompensar as empresas com ganhos estabelecidos e a recuar daquelas com retornos distantes ou incertos. O fator de valor aumentou enquanto os nomes especulativos de IA se inverteram drasticamente.

Esses movimentos também estão ligados à questão do financiamento.

Se a dívida da Oracle traz mais riscos porque seu maior parceiro de IA está queimando dinheiro, como os mercados devem avaliar as empresas menores mais profundas na cadeia de suprimentos?

Quando a credibilidade dos gigantes se torna parte da discussão, o halo em torno dos pequenos jogadores diminui.

Essa dinâmica explica por que os declínios mais acentuados ocorreram na periferia do ecossistema de IA.

O dinheiro inteligente está se reposicionando à medida que o ciclo de IA amadurece

As mudanças mais interessantes vêm dos maiores investidores institucionais.

Muitos fundos de hedge reduziram as posições nos Sete Magníficos durante o terceiro trimestre.

A Bridgewater cortou sua participação na Nvidia em quase dois terços e reduziu pela metade sua posição na Alphabet. A Tiger Global e a Lone Pine venderam a Meta. Coatue cortou a Nvidia.

Essas empresas se revezaram em software de aplicativos, pagamentos, trilhos, seguradoras e nomes de consumidores selecionados.

Suas decisões sugerem um desejo de garantir ganhos e reduzir a exposição aos negócios de tecnologia mais lotados e caros.

O SoftBank vendeu toda a sua participação de US$ 5,8 bilhões na Nvidia, não devido à perda de fé na IA, mas devido a uma mudança de foco.

O grupo está comprometendo dezenas de bilhões com a OpenAI e prometeu apoio ao projeto do data center Stargate nos EUA.

Os planos exigem financiamento pesado. A venda da Nvidia levanta o dinheiro necessário para prosseguir com esses projetos.

No entanto, o momento levou alguns investidores a questionar se as avaliações no setor de chips atingiram o pico após uma grande recuperação de vários anos.

Mais recentemente, o Fundo de Investimento Público da Arábia Saudita saiu de posições em nove empresas listadas nos EUA, incluindo Visa e Pinterest.

Seu portfólio nos EUA caiu para cerca de US $ 19,4 bilhões, o nível mais baixo deste ano.

O fundo soberano está desviando mais capital para projetos domésticos vinculados à Visão 2030 e para grandes investimentos em jogos, como o acordo de US$ 55 bilhões para a Electronic Arts.

Essas mudanças apontam para uma tendência em que os alocadores globais estão reduzindo a ampla exposição a ações dos EUA e se concentrando em ativos estratégicos onde veem um controle mais forte ou um alinhamento mais claro com as prioridades nacionais.

No entanto, nem todos os investidores de longo prazo compartilham a mesma visão.

A Berkshire Hathaway revelou uma nova participação no valor de mais de US$ 5 bilhões na Alphabet.

A posição já indica uma mudança de tom em relação aos anos anteriores, quando Warren Buffett costumava dizer que lamentava ter perdido a oportunidade.

A Berkshire parece ver valor duradouro na combinação de modelos de pesquisa, nuvem e IA da Alphabet a preços atuais, mesmo com outros grandes investidores reduzindo as ações.

Os movimentos contrastantes destacam como a base de investidores se tornou dividida à medida que o ciclo de IA entra em uma fase mais intensiva em capital.

A qualidade dos ganhos está de volta aos holofotes

Outra camada de escrutínio surgiu em torno de como a Big Tech relata seus lucros.

Michael Burry levantou preocupações de que as empresas estão estendendo a vida útil de equipamentos de servidor e GPU para reduzir os custos anuais de depreciação.

A Meta espera cortar quase 3 bilhões de dólares de suas despesas de depreciação em 2025, estendendo os cronogramas.

A Alphabet e a Microsoft fizeram ajustes semelhantes. A depreciação entre os principais gastadores praticamente dobrou nos últimos dois anos e deve aumentar ainda mais.

O debate gira em torno da rapidez com que esse equipamento perde valor econômico.

A Nvidia lança novos chips em ritmo acelerado. Um cronograma de cinco anos e meio pode não refletir os ciclos de substituição reais. Não há uma resposta simples.

A vida útil do servidor aumentou em alguns casos, graças a uma melhor otimização.

Mas a escala do capex significa que mesmo pequenas mudanças nas premissas podem mover significativamente os lucros relatados.

Os investidores agora falam mais sobre a durabilidade do fluxo de caixa livre do que sobre os ganhos principais, uma mudança que teria parecido improvável durante a fase inicial do rali da IA.

A combinação de depreciação crescente, enormes necessidades de capital e estruturas de financiamento complexas mudou a maneira como os mercados olham para o setor.

Os principais índices parecem estáveis, mas os fluxos subjacentes mostram um mercado em transição.

Os ganhos ainda estão crescendo para as maiores plataformas e a demanda por modelos de IA continua forte.

A questão que avança torna-se dupla.

Primeiro, quanto a tecnologia pode impactar nossas vidas e afetar a produtividade?

Mas o que os investidores precisam saber é quem paga pelo próximo trilhão de dólares em infraestrutura e quais empresas convertem esse investimento em retornos genuínos de longo prazo.