A GANÂNCIA há muito é um catalisador para a inovação capitalista. Na corrida do ouro na Califórnia, prospectores desenvolveram canhões d’água para explodir encostas em busca do minério. No boom hipotecário americano do início dos anos 2000, bancos construíram máquinas tresloucadas de securitização de empréstimos para manter a farra do crédito girando. Por um tempo, ambos foram vistos como formas engenhosas de engenharia — uma para aproveitar energia extra, a outra para besuntar o mercado imobiliário com empréstimos baratos. Hoje, energia e crédito são duas das maiores restrições à bonança da inteligência artificial (IA). Mais uma vez, os impulsos criativos estão a todo vapor.
Energia é o gargalo mais tangível: congestionamento, literalmente. Fornecedores de energia estão sobrecarregados pela demanda por eletricidade para rodar chips de IA em vastos data centres. A Ercot, operadora da rede elétrica do Texas, recebeu pedidos de mais de 226 gigawatts (GW) de energia até 2030, quase 100 vezes mais do que aprovou em 2022. O presidente Donald Trump se juntou a um coro de americanos preocupados de que a demanda insaciável de energia de projetos de IA eleve os preços da eletricidade. Em 13 de janeiro, ele prometeu aos cidadãos que eles não iriam “pagar a conta”. Em vez disso, gigantes de tecnologia como a Microsoft pagariam.
O capital emergiu como outro gargalo. Quando gigantes de tecnologia geradores de caixa pagavam, do próprio bolso, sua orgia de gastos de capital em IA, isso não era uma preocupação. Mas, à medida que o investimento consumiu uma parcela crescente do fluxo de caixa, eles tiveram de encontrar novas maneiras de levantar dinheiro. Enquanto isso, os bancos estão abarrotados de empréstimos a desenvolvedores de data centres menores e com menor qualidade de crédito, e precisam fatiar e reorganizar os empréstimos para tirá-los de seus balanços.
Tanto nos mercados de energia quanto nos de crédito, o resultado é uma profusão de inovações destinadas a reduzir tensões na rede elétrica, bem como nos balanços. O segundo soa mais alarmante do que o primeiro. Ambos, porém, terão a distinção duvidosa de bombear mais ar para dentro da bolha de IA.
Como de costume quando se trata de pensar fora da caixa, Elon Musk é o nome a observar. Por alguns anos, antes que a xAI, sua fabricante de modelos, entrasse na corrida da IA, gigantes de tecnologia conectavam seus data centres diretamente à rede elétrica dos Estados Unidos. Mas, quanto maior a demanda, mais tempo levava para obter uma conexão — e o sr. Musk tinha pressa para alcançar rivais como a OpenAI. Então ele foi pioneiro no que a SemiAnalysis, uma empresa de pesquisa, batizou de alternativa “BYO” (bring-your-own) [traga o seu próprio] à energia baseada na rede. Quando a xAI construiu um grande cluster de unidades de processamento gráfico (GPUs) em um tempo recorde de quatro meses no Tennessee em 2024, ela literalmente transportou, por caminhão, turbinas e motores a gás. Inicialmente, isso foi uma medida de contingência. Mas, com conexões à rede agora levando até cinco anos para serem obtidas, os BYOs vieram para ficar.
Com a disparada da demanda, a criatividade BYO ficou supersônica. No mês passado, a Boom, que está construindo aviões ultrarrápidos, anunciou que forneceria 29 turbinas a gás natural baseadas na mesma tecnologia de seus motores a jato para a Crusoe, uma desenvolvedora de data centres. A Wärtsilä, uma empresa finlandesa que fabrica motores para navios de cruzeiro, também os vende para data centres. Outras novas tecnologias promissoras, como células a combustível [geradores eletroquímicos], também podem ser aproveitadas. No total, o Goldman Sachs estima que até um terço (ou 25GW) da capacidade incremental de data centres será construída fora da rede (off-grid) na América ao longo dos próximos cinco anos. Isso significará que data centres poderão surgir mais rapidamente.
O sr. Musk também está liderando a investida quando se trata de magia financeira, ao lado de Mark Zuckerberg, da Meta, e Larry Ellison, da Oracle. Paralelamente a uma captação de US$ 20 bilhões que a xAI concluiu no início de janeiro, ela vai arrendar GPUs da Nvidia no valor de US$ 5,4 bilhões de um veículo de propósito específico (SPV) [special-purpose vehicle; veículo criado para uma finalidade específica] montado pela Valor Equity Partners, seu apoiador de longa data. Tanto a Meta quanto a Oracle também usaram SPVs para reduzir a pressão que projetos de data centres estão exercendo sobre seus balanços. A Meta preparou uma mistura extraordinária de capital privado, títulos corporativos e garantias de dívida para levantar US$ 30 bilhões para um data centre gigantesco na Louisiana chamado Hyperion. Apropriadamente, o SPV do projeto recebeu o nome de um doce de Nova Orleans coberto de açúcar, chamado beignet. A Oracle também teria levantado US$ 66 bilhões em financiamento fora do balanço por meio de SPVs, tudo para apoiar a OpenAI, que até agora se mostrou muito melhor em fechar negócios do que em gerar dinheiro.
O tamanho desses acordos — assim como sua concentração em um pequeno grupo de tomadores — está causando indigestão ao setor bancário fortemente regulado. Ele fica satisfeito em estruturar emissões de títulos para hyperscalers [grandes provedores de nuvem em escala massiva] altamente lucrativos. Mas, quanto menos creditícia for a contraparte, mais difícil é manter empréstimos no balanço de um banco por muito tempo. Isso está criando oportunidades para gestoras de private credit [crédito privado], frequentemente financiadas por seguradoras de vida, que estão tanto originando empréstimos para tomadores do setor de data centres quanto comprando tranches [fatias] sob medida dos portfólios de empréstimos de IA dos bancos. O mercado é potencialmente enorme. O Morgan Stanley estima que o financiamento de data centres envolvendo gestoras de private credit alcançará US$ 800 bilhões nos cinco anos até 2030 — ou cerca de metade do total que espera que seja tomado emprestado no boom de data centres. Ainda assim, muitos dos financiadores envolvidos estão improvisando enquanto avançam.
Finanças Frankenstein
Saúde a inovação, mas esteja atento aos riscos. Eles não têm a mesma magnitude. Nos mercados de energia, a energia BYO traz custos mais altos e expõe data centres a maior risco de falha de equipamento do que teriam, de outra forma, na rede. Mas os efeitos colaterais da frenética onda de inovação também serão positivos na medida em que levarem a novas abordagens para o fornecimento de energia.
Quanto aos mercados de crédito, eles são um bom lugar para levantar recursos agora que o investimento em IA já não pode ser totalmente autofinanciado. Mas os efeitos colaterais também podem ser perigosos. Apenas poucas empresas estão gerando lucros confiáveis com IA. Se isso não mudar, há o risco de um colapso de crédito que poderia abalar o sistema financeiro e a economia de maneira mais ampla. Então o mundo precisará de um novo tipo de engenhosidade — para juntar os cacos. ■
Fonte: The Economist
Traduzido via ChatGPT