Pesquisa: receita trimestral global de IA supera pela primeira vez custos de depreciação, mas compromissos de infraestrutura de 850 bilhões aguardam retorno

Segundo a Bloomberg citando uma análise da Exponential View em 25 de junho, com base em um conjunto de dados de gastos com IA de mais de 1.000 empresas, concluiu-se que, no primeiro trimestre de 2026, a receita global de IA (excluindo a China) atingiu US$ 25 bilhões, ultrapassando pela primeira vez os custos de depreciação e amortização de US$ 21 bilhões no mesmo período. No entanto, compromissos de infraestrutura de US$ 850 bilhões ainda aguardam retorno.

A fragilidade da suposição de depreciação de seis anos: se a vida útil das GPUs for reduzida, a linha de base de US$ 21 bilhões será elevada

Atualmente, empresas de tecnologia e nuvem geralmente distribuem o custo de equipamentos como chips de IA em um ciclo de uso de aproximadamente seis anos, o que determina diretamente o valor da depreciação trimestral. A linha de base de depreciação de US$ 21 bilhões da Exponential View baseia-se inteiramente nessa suposição de seis anos.

Se a vida útil real de um cluster de GPUs for inferior a seis anos — por exemplo, devido à obsolescência antecipada causada pelo salto de desempenho dos chips de próxima geração — a depreciação se acelera, elevando a linha de base de US$ 21 bilhões, fazendo com que a receita trimestral de US$ 25 bilhões volte de "superação" para "insuficiência".

O artigo aponta que o chip Jalapeno AI, desenvolvido em conjunto pela OpenAI e Broadcom, supostamente economiza cerca de 50% dos custos em relação às soluções atuais de GPU, e deve começar a ser integrado aos data centers de parceiros como a Microsoft ainda este ano; essa competição de custos do lado da oferta está apenas começando.

Impacto potencial de modelos de baixo custo, como o DeepSeek, na precificação de serviços de IA

No lado da receita, alguns usuários já estão migrando para modelos chineses mais baratos ou mesmo gratuitos, como o DeepSeek. Se houver uma migração em larga escala de empresas para modelos de baixo custo, os preços unitários dos serviços de IA dos provedores de nuvem hiperescala serão forçados a acompanhar: mesmo que o número de usuários continue crescendo, a receita por usuário pode ser diluída, tornando difícil sustentar a recém-cruzada linha de depreciação.

Compromissos de infraestrutura de US$ 850 bilhões versus receita trimestral de US$ 25 bilhões

Dados simultâneos da Bloomberg mostram: os novos compromissos de locação de data centers da Meta atingem US$ 79 bilhões; os da Microsoft, US$ 41 bilhões; as obrigações totais de locação futura de data centers em toda a indústria de nuvem acumulam US$ 850 bilhões.

US$ 850 bilhões em compromissos de infraestrutura correspondem a uma receita trimestral de US$ 25 bilhões; apenas a linha de depreciação exige uma superação estável por vários anos para que essa onda de construção entre em um período real de retorno. Conclusão do artigo: "Ultrapassar a linha de depreciação é um fato, mas se é o ponto de partida de uma nova era ou um número temporário que essa onda de construção usa para se justificar, só os dados dos próximos trimestres dirão."

Perguntas frequentes

O que significa "custo de depreciação e amortização" e por que essa comparação é significativa?

Depreciação e amortização são métodos contábeis que distribuem grandes gastos de capital (como a compra de GPUs) ao longo de sua vida útil em cada período. Comparar com o custo de depreciação, em vez do valor real da compra, é mais próximo do capital efetivamente "consumido" em cada período e é a forma padrão de as empresas avaliarem se o investimento está começando a gerar retorno. A receita trimestral de IA superar o custo de depreciação significa que, do ponto de vista contábil, o negócio de IA começa a "cobrir" a amortização dos custos de infraestrutura já investidos.

A suposição de depreciação de seis anos é razoável?

De acordo com o artigo, seis anos é o período de depreciação de equipamentos de IA atualmente adotado por empresas de tecnologia e nuvem, sendo uma prática do setor. No entanto, o hardware de IA atualiza-se muito rapidamente; se os chips de próxima geração superarem significativamente as GPUs atuais em três a quatro anos, a vida útil efetiva dos equipamentos existentes pode ser inferior a seis anos, resultando em custos de depreciação reais mais altos. Portanto, a suposição de seis anos é tanto o padrão atual do setor quanto a maior variável de incerteza nos resultados da análise.

Como o chip Jalapeno da OpenAI afeta essa equação?

Segundo o artigo, o Jalapeno é um chip de IA desenvolvido em conjunto pela OpenAI e Broadcom, supostamente economizando cerca de 50% dos custos em relação às soluções atuais de GPU, e deve começar a ser integrado aos data centers de parceiros como a Microsoft ainda este ano. Se chips mais eficientes e de baixo custo forem amplamente implantados, por um lado, podem reduzir a linha de base de depreciação futura (beneficiando o lado da receita); por outro, podem acelerar a obsolescência das GPUs atuais, aumentando a pressão de depreciação de curto prazo.