Conheça os Nvidias do poder - 5 ações que estão vencendo a corrida de energia de IA de 700 bilhões de dólares da Big Tech

Por Jurica Dujmovic

Gigantes da infraestrutura como GE Vernova e Bloom Energy são os novos guardiões da rede de IA

A IA está reprecificando a energia em toda a economia dos EUA, mas de forma não uniforme.

A demanda por eletricidade de centros de dados está crescendo várias vezes mais rápido do que o consumo global de eletricidade, e instalações focadas em IA estão crescendo ainda mais rápido.

A expansão de IA das grandes empresas de tecnologia tem um problema de energia, e não está mais confinada aos centros de dados. A escassez está se espalhando pela rede, entrando nos processos de tarifas de utilidades, nos balanços das indústrias intensivas em energia, e diretamente nas estruturas de custos das empresas de software que construíram seus modelos de negócio assumindo que o processamento era barato.

Para os investidores, a questão não é se a IA está inflando os custos de energia. Essa discussão já foi resolvida. A questão é quem absorve esses custos, quem consegue repassá-los, e quais empresas ficam de um lado ou de outro.

Vamos começar com a própria rede. Uma análise da Bloomberg revelou que os custos de eletricidade no atacado perto de grandes clusters de centros de dados aumentaram drasticamente desde 2020, com algumas regiões vendo aumentos de mais de 250%. A PJM Interconnection, operadora da rede que atende grande parte do Meio-Oeste e do Meio-Atlântico dos EUA, mostra como essa pressão pode se mover rapidamente do demanda local para o preço de mercado geral. Seus preços de capacidade subiram de menos de $30 por megawatt-dia para 2024-2025 para mais de $300 para 2026-2027.

Uma vez que uma nova carga pressiona a geração e transmissão disponíveis, o custo não permanece estritamente ligado às empresas que criam a demanda. Ele se espalha pelos mercados de capacidade, processos tarifários e contas de energia industrial.

A Agência Internacional de Energia apresenta a trajetória claramente: a demanda por eletricidade de centros de dados está crescendo várias vezes mais rápido do que o consumo global de eletricidade, e instalações focadas em IA estão crescendo ainda mais rápido. O ciclo de capex por trás dessa demanda é enorme. Alphabet (GOOG) (GOOGL), Amazon.com (AMZN), Microsoft (MSFT) e Meta Platforms (META) estão no caminho de gastar cerca de US$ 700 bilhões em despesas de capital apenas em 2026, um aumento de aproximadamente 77% em relação ao ano anterior. Esses gastos estão chegando à rede, e a rede está repassando esses custos.

Os consumidores já sentem o impacto. As utilities apresentaram um pedido recorde de aumento de tarifas de US$ 31 bilhões em 2025, enquanto estimativas acadêmicas sugerem que a carga de centros de dados pode elevar significativamente as contas de eletricidade médias nos EUA até 2030, com efeitos muito maiores nos mercados mais restritos. Os estados dos EUA estão começando a responder. O Projeto de Lei do Senado do Texas 6 é um exemplo: grandes clientes de carga agora estão sendo obrigados a assumir mais do risco de infraestrutura que criam.

A estrutura mais útil para os investidores não é simplesmente quem usa energia, mas quem tem o poder de repassar os custos crescentes e quem é forçado a absorvê-los.

Os hyperscalers estão em grande parte protegidos. Amazon, Microsoft, Google e Meta têm escala para negociar contratos de compra de energia de longo prazo diretamente com geradores, construir capacidade de geração atrás do medidor e fixar tarifas antes que o mercado aberto reprecifique. Seus orçamentos de capital permitem que absorvam, hedgeiem ou antecipem a inflação dos custos de energia de maneiras que empresas menores não podem. A questão de investimento mais interessante é o que acontece com todos os outros.

No lado físico, fabricantes intensivos em energia são o grupo mais exposto que o mercado subestima consistentemente. Uma usina de aço ou fundição de alumínio competindo por eletricidade em um mercado regional onde a demanda de centros de dados colidiu com uma oferta restrita e elevou drasticamente os preços de capacidade não tem muitas opções. É um tomador de preço — e o preço está subindo. A pressão de margem só se resolve quando uma nova capacidade de geração entra em operação — o que, dado o tempo de instalação de turbinas a gás, que agora chega a até sete anos, não acontecerá em breve.

No lado do software, a dinâmica é diferente, mas a conclusão é semelhante. O boom de IA reestruturou o custo de computação de maneiras que a economia tradicional de SaaS não previa. Onde empresas de software convencionais operam com margens brutas de 80% a 90% porque o custo marginal por usuário adicional se aproxima de zero, empresas nativas de IA operam com margens estruturalmente menores — cerca de 50% a 60% — porque cada consulta gera custos reais de inferência. Empresas de software de médio porte que constroem recursos de IA sobre APIs de terceiros ficam no meio do caminho: pagando por token; repassando parte desse custo por meio de modelos de precificação que ainda estão sendo calibrados, e competindo contra hyperscalers que possuem o poder de computação e podem sempre oferecer preços mais baixos.

O caso de investimento mais claro está na infraestrutura que não tem opção senão ser construída. Utilities diretamente na rota do capital dos hyperscalers são as apostas mais evidentes. Dominion Energy (D) e Entergy (ETR) estão projetando forte crescimento de lucros até 2029, apoiados por carga de centros de dados contratada.

5 ações para acompanhar

Empresas de equipamentos de rede e gerenciamento de energia têm potencial de alta assimétrica. GE Vernova (GEV) praticamente vendeu toda sua produção de turbinas a gás até 2030, com uma carteira de pedidos que atingiu 100 gigawatts no primeiro trimestre de 2026; a gestão espera que as vagas restantes se esgotem até o final do ano. Eaton Corp. (ETN) fornece sistemas de gerenciamento elétrico que todo centro de dados necessita, independentemente do que aconteça com qualquer empresa de IA. Quanta Services (PWR) constrói as conexões de rede que essas instalações precisam, um gargalo que em algumas regiões agora rivaliza com o fornecimento de chips como fator limitante. Trane Technologies (TT) é a aposta equivalente em refrigeração — um custo não discricionário que escala diretamente com a densidade de computação.

No lado da geração, Bloom Energy (BE) passou de uma alternativa de energia limpa a fornecedora de infraestrutura crítica após operadores descobrirem que instalações de células de combustível podiam contornar filas de interconexão que se estendem por anos em mercados restritos — entrando em operação em uma fração do tempo. Uma parceria de US$ 5 bilhões com Brookfield Asset Management no final de 2025 validou a posição. Por fim, NextEra Energy (NEE), com uma carteira de backlog de desenvolvimento de renováveis e armazenamento de 33 GW, é a versão de grande capital da mesma tese.

Ambiente instável

Uma advertência que vale acompanhar: o ambiente regulatório não está definido. A Constellation Energy (CEG), por exemplo, vendeu suas ações drasticamente em uma única sessão em janeiro, quando os reguladores sinalizaram interesse em limitar os preços da eletricidade. A economia política da eletricidade não é favorável a preços não limitados quando os consumidores já estão enfrentando contas de utilidade mais altas. Empresas com exposição significativa ao mercado de atacado, em vez de contratos de longo prazo, carregam risco regulatório que as avaliações atuais podem não refletir totalmente.

A IA está reprecificando a energia em toda a economia dos EUA, mas de forma não uniforme. A reprecificação se concentra onde o processamento é denso, flui para fora através dos mecanismos de precificação da rede, e chega de forma desigual dependendo se uma empresa consegue negociar, repassar ou está simplesmente exposta a um custo que não consegue controlar.

As empresas que valem a pena são aquelas com demanda contratada, cadeia de suprimentos captiva ou posições insubstituíveis na infraestrutura física que nenhuma otimização de software pode eliminar. As que devem ser observadas de perto são fabricantes intensivos em energia em regiões de rede densamente conectadas a IA e empresas de software que executam inferência em escala usando computação de terceiros, com modelos de precificação que ainda não acompanharam sua estrutura de custos real.

A rede é o substrato onde a economia de IA funciona. Suas restrições e seus preços agora são variáveis de investimento, e investidores que os tratarem assim terão vantagem sobre aqueles que ainda leem isso apenas como uma história de tecnologia.

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• Jurica Dujmovic

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