Como o boom de IA em Wall Street vira o próximo problema de inflação para o Fed

“Muitos participantes observaram que a demanda contínua e forte por infraestrutura de IA provavelmente sustentaria pressão ascendente nos preços de produtos de tecnologia e eletricidade.”

Essa frase das atas do Federal Reserve de junho capturou uma mudança que Wall Street ainda está começando a precificar.

A inteligência artificial foi vendida aos investidores como uma revolução de produtividade. Para o Fed, ela está cada vez mais parecendo um choque de demanda que pode chegar bem antes dos ganhos de eficiência.

O boom da IA já transformou os mercados acionários, levou gastos de capital da Big Tech a níveis históricos e reavivou o otimismo entre as ações de tecnologia.

Mas o mesmo boom também aumenta a demanda por centros de dados, chips, eletricidade, sistemas de refrigeração, mão de obra da construção, terrenos, financiamento por dívida e serviços de alto padrão.

A pressão começa a chegar aos consumidores. A Apple recentemente elevou preços em vários produtos após atribuir em parte os custos disparados de memória e armazenamento à demanda de centros de dados de IA.

Isso cria um problema de sequenciamento para os formuladores de política. Os custos são visíveis agora. Os ganhos de produtividade podem levar anos para se espalhar pela economia.

Para um banco central que ainda tenta devolver a inflação à meta de 2%, a diferença importa.

Se a IA mantiver a demanda aquecida, elevar os preços da eletricidade e sustentar os valores dos ativos, o Fed pode ter menos margem para afrouxar a política. Em um cenário mais duro, pode até ter de aumentar as taxas novamente.

A inflação ao consumidor nos EUA arrefeceu em junho, com o CPI de todos os itens subindo 3,5% em doze meses, ante 4,2% em maio.

O CPI núcleo, que exclui alimentação e energia, cresceu 2,6% em doze meses, contra 2,9% em maio.

Mas a preocupação do Fed não é apenas onde a inflação está hoje, e sim se novas forças estão surgindo que possam impedir que a desinflação se torne duradoura.

O problema de sequenciamento da IA

Diane Swonk, economista-chefe da KPMG Economics, disse que o boom da IA criou exatamente esse descompasso temporal.

“A IA tem um problema de sequenciamento. Os custos e os efeitos sobre a riqueza são mais rápidos do que a escala de produtividade,” Swonk disse ao Invezz.

Essa moldura é importante porque desloca a história da IA do debate usual sobre Nvidia, margens de cloud e receitas de software. Coloca a IA dentro do modelo de inflação do Fed.

O lado da demanda é fácil de ver: grandes provedores de nuvem estão construindo centros de dados em ritmo acelerado e a demanda por chips permanece intensa.

As concessionárias de serviço público estão sendo forçadas a repensar previsões de carga. Os mercados imobiliários ao redor de polos de centros de dados estão mudando. Mão de obra qualificada está sendo puxada para projetos de energia, construção e infraestrutura.

Os mercados de dívida corporativa estão sendo chamados a financiar uma fatia maior do buildout.

O lado da oferta é menos visível. A IA pode ajudar empresas a escrever código mais rápido, automatizar tarefas rotineiras, comprimir custos de back-office e aumentar a produção de pesquisa.

Mas esses ganhos demandam adoção, integração e mudança nos processos de negócio. Eles não aparecem automaticamente nas estatísticas de produtividade no momento em que as empresas compram GPUs.

Esse é o desafio do Fed. A política monetária não pode ser construída sobre um boom de produtividade que ainda não chegou aos dados.

“O Fed não pode se dar ao luxo de esperar que o crescimento de produtividade se amplie para lidar com o impulso adicional à inflação devido ao boom da IA,” disse Swonk. “Esperamos dois aumentos de juros na segunda metade do ano.”

As atas de junho do Fed mostraram que essa preocupação não é isolada. Participantes disseram que a inflação havia aumentado mais e permanecia bem acima do objetivo do Fed, citando tarifas, disrupções na cadeia de suprimentos ligadas ao Estreito de Ormuz e força da demanda em alguns bens e serviços relacionados ao investimento em IA.

As atas também disseram que forte investimento empresarial em IA poderia contribuir para uma pressão inflacionária mais persistente se a atividade econômica rodar acima do produto potencial.

Do sonho da produtividade ao canal inflacionário

Por grande parte do rali da IA, o argumento macro era simples. A IA elevaria a produtividade, melhoraria margens e ajudaria a conter a inflação ao permitir que empresas produzissem mais com menos recursos.

Esse argumento não desapareceu. Continua sendo a tese otimista de longo prazo para a IA e para as avaliações acionárias ligadas a ela.

Mas bancos centrais operam em tempo real e devem responder à economia como ela é, não como os investidores esperam que ela seja depois que a tecnologia estiver totalmente absorvida.

O vice-presidente do Fed, Philip Jefferson, tornou essa questão de timing explícita em um discurso de 16 de julho. Ele disse que a IA pode afetar tanto a oferta quanto a demanda, com empresas investindo fortemente em centros de dados, equipamentos avançados de computação e capacidades de IA.

Acrescentou que, se investimentos e consumo mais fortes aparecerem antes dos ganhos de produtividade, a IA poderia pressionar a inflação para cima; se a produtividade reduzir custos mais cedo, o efeito poderia ser desinflacionário.

Isso está perto do cerne do argumento de Swonk. A IA pode ser desinflacionária eventualmente, mas pode ser inflacionária primeiro.

A eletricidade é o exemplo mais claro. Um aumento na demanda de energia dos centros de dados não eleva apenas os custos para as empresas que treinam modelos de IA, mas também afeta investimento na rede, planejamento das concessionárias e os preços da energia para outros usuários.

Hardware de tecnologia é outro canal.

Se a demanda por chips, servidores, equipamentos de rede e memória continuar subindo mais rápido do que a oferta, os preços podem permanecer firmes mesmo quando outros bens esfriarem.

Depois há o efeito riqueza. A IA elevou a capitalização de mercado de um grupo estreito de empresas mega-cap de tecnologia e ajudou a sustentar o sentimento mais amplo do mercado acionário.

Preços mais altos de ativos podem sustentar gastos, especialmente entre domicílios de renda mais elevada. As atas de junho também notaram que preços elevados das ações, impulsionados por lucros fortes e otimismo com IA, haviam apoiado a demanda.

Swonk vê isso como parte da história inflacionária.

“Alguns dos membros mais hawkish do Fed referenciaram a pressão adicional sobre a inflação devido ao boom mais amplo da IA, incluindo efeitos de riqueza,” disse ela.

Wall Street já está reprecificando os compradores

A pressão também é visível nos mercados. A primeira fase do trade de IA premiou as empresas que vendem pás e picaretas: fabricantes de chips, fornecedores de equipamentos, nomes expostos à energia e plays de infraestrutura.

A próxima fase é mais desconfortável. Investidores estão escrutinando as empresas que assinam os cheques mais altos.

Gil Luria, managing director na D.A. Davidson & Co., disse que esse processo já começou.

“A pressão nos mercados está acontecendo agora, à medida que investidores desvalorizam os compradores de equipamentos de IA,” disse Luria ao Invezz.

Essa linha é central para a história de Wall Street. Microsoft, Amazon e Google não são apenas beneficiárias da IA, mas também as empresas absorvendo grande parte do custo do buildout de IA.

Elas precisam gastar muito antes que os investidores possam avaliar totalmente o retorno desses gastos.

Se as taxas subirem ou permanecerem altas, o patamar para esses retornos também sobe. Fluxos de caixa futuros são descontados com maior severidade. Avaliações de tecnologia de longa duração ficam mais difíceis de defender.

Investidores de crédito também ficam mais sensíveis a despesas de capital financiadas por dívida, especialmente se os gastos com infraestrutura de IA continuarem a se expandir.

Luria, no entanto, não vê os gastos como meramente especulativos.

“Acreditamos que a IA está começando a mostrar retornos, já que a taxa de receita combinada da Anthropic e da OpenAI já está acima de $75 billion em run rate, saindo de quase zero há apenas dois anos,” acrescentou Luria.

Esse é o contrapeso ao temor inflacionário. Se a receita de IA estiver escalando rápido o suficiente, a Big Tech pode continuar a gastar mesmo com investidores preocupados com margens e taxas.

Isso sustentaria a tese de longo prazo sobre IA, mas também poderia prolongar o impulso de demanda de curto prazo que o Fed está observando.

Em outras palavras, o argumento otimista para tecnologia e o argumento macro mais hawkish podem ambos ser verdadeiros. A IA pode ser comercialmente real e ainda assim inflacionária no curto prazo.

O Fed não pode ignorar a memória muscular da inflação

O debate sobre IA chega após anos de inflação acima da meta. Esse contexto torna o Fed menos disposto a esperar pacientemente pelos benefícios do lado da oferta.

“O contexto também é importante,” disse Swonk. “Estamos cinco anos e contando desde o surto de inflação pós-pandemia.”

Esse ponto da “memória muscular” pode importar tanto quanto a história dos centros de dados. Após anos de custos de insumos voláteis, tarifas, choques de energia e disrupções de oferta, empresas podem estar mais dispostas a testar aumentos de preço.

Consumidores podem estar mais acostumados a eles. Definição de salários e preços pode ficar menos ancorada, mesmo se a inflação de manchete melhorar por um mês.

As atas do Fed fizeram ponto semelhante, advertindo que, após vários anos de inflação acima de 2%, inflação persistentemente elevada poderia começar a afetar expectativas de inflação e decisões de formação de salários e preços.

Por isso o timing da IA importa. Se chegar como um choque de produtividade em uma economia de baixa inflação, o Fed pode recebê-la bem.

Se chegar como um boom de gastos em uma economia ainda marcada pela inflação, a reação é diferente.

O contra-argumento de produtividade

O contra-argumento mais forte é que os ganhos de produtividade já estão se formando, mas continuam difíceis de medir.

Ferramentas de IA podem aumentar a produção em desenvolvimento de software, atendimento ao cliente, pesquisa, marketing e finanças muito antes de os dados macro capturarem plenamente a mudança.

Autoridades do Fed não descartam essa possibilidade. Jefferson disse que a IA provavelmente levará a ganhos significativos de produtividade ao automatizar algumas tarefas e aumentar a capacidade dos trabalhadores em outras.

O governador Michael Barr também descreveu a IA generativa como cada vez mais provável de se tornar uma tecnologia de uso geral, ao mesmo tempo em que observou que descompassos de timing em investimento e integração empresarial poderiam limitar o retorno de curto prazo.

Esse é o caminho otimista para os mercados. Se a produtividade da IA aparecer rapidamente, ela pode compensar as pressões de custo de centros de dados e chips.

Poderia elevar o produto potencial, sustentar margens e permitir que o Fed ignore parte do surto de investimento de curto prazo.

O problema do Fed é uma questão de evidência: produtividade é difícil de observar em tempo real, enquanto a inflação não é.

Essa assimetria torna os formuladores de política cautelosos. Se eles esperarem que a produtividade resolva o problema e ela chegar tarde, as expectativas de inflação podem ficar mais difíceis de controlar.

Se apertarem demais e a produtividade aparecer rapidamente, correm o risco de desacelerar uma economia que estava prestes a se tornar mais eficiente.

O risco de mercado: combater a inflação pode estourar o trade de IA

O dilema final é a estabilidade financeira. O Fed pode combater a inflação com taxas mais altas, mas o otimismo com IA ajudou a levar os mercados acionários a avaliações que parecem vulneráveis a qualquer aumento nas taxas de desconto.

Swonk sinalizou esse risco diretamente.

“A única ressalva é que aumentos de juros elevam o risco de estourar aquilo que parece inflado nos mercados acionários mais amplos,” disse ela ao Invezz.

Esse é um trade difícil. Taxas mais altas poderiam esfriar a demanda e conter a inflação, mas também poderiam atingir justamente o rali de mercado que vinha sustentando confiança e gastos.

Uma forte queda nas ações ligadas à IA apertaria rapidamente as condições financeiras. Também poderia expor o quanto a força do mercado mais amplo dependeu de um grupo estreito de empresas atreladas ao buildout de IA.

Para Wall Street, é por isso que a história da inflação causada pela IA importa.

Não se trata apenas de saber se o ChatGPT torna os trabalhadores mais produtivos ou se a Nvidia vende mais chips, mas se o boom da IA altera o caminho das taxas.

Se os gastos com IA mantiverem a inflação pegajosa, os yields do Tesouro podem permanecer elevados. Se os yields permanecerem elevados, avaliações de tecnologia sofrerão pressão. Se as avaliações caírem, os efeitos riqueza enfraquecem. E se o Fed tiver de aumentar taxas com um mercado inflado, o ajuste pode ser abrupto.

O boom da IA deveria tornar a economia mais eficiente, mas o Fed pode primeiro ter de decidir se ela está tornando a economia quente demais.