Pesquisa: Receita global de IA supera custo de depreciação pela primeira vez, mas a margem é perigosamente fina.

De acordo com a análise da Exponential View sobre dados de mais de mil empresas, no primeiro trimestre de 2026, a receita global de IA (excluindo a China) atingiu US$ 25 bilhões, superando pela primeira vez o custo de depreciação e amortização de US$ 21 bilhões no mesmo período.
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A instituição de pesquisa Exponential View criou um conjunto de dados de gastos com IA abrangendo mais de 1.000 empresas, rastreando todos os custos, desde a compra de chips até o treinamento de modelos, e depois comparou com a receita relacionada à IA no mesmo período, chegando a uma conclusão: no primeiro trimestre de 2026, a receita global de IA (excluindo a China) foi de US$ 25 bilhões, superando pela primeira vez o custo de depreciação e amortização de US$ 21 bilhões no mesmo período.

A Bloomberg analisa que este é o primeiro sinal de que "a receita de IA pode alcançar os custos de infraestrutura" após anos de investimentos de centenas de bilhões de dólares em data centers.

No entanto, ele também enfatiza que essa linha é tênue e frágil, pois toda a análise está baseada na suposição de que "a vida útil de depreciação do hardware é de seis anos". Atualmente, as empresas de tecnologia e nuvem geralmente distribuem o custo de dispositivos como chips de IA ao longo de um ciclo de uso de cerca de seis anos, o que afeta diretamente o valor da despesa de depreciação trimestral.

Simplificando, se a vida útil real desses clusters de GPU for inferior a seis anos, por exemplo, devido à obsolescência precoce causada pelo salto de desempenho da próxima geração de chips, a depreciação acelerada fará com que a linha de base de US$ 21 bilhões suba, e a receita de US$ 25 bilhões passará imediatamente de "superar" para "não alcançar".

DeepSeek aparece no outro lado da equação

Por outro lado, mesmo que a receita tenha ultrapassado a linha de depreciação pela primeira vez, a consciência de custos está corroendo essa vantagem.

Parte dos usuários começou a migrar para modelos mais baratos ou até gratuitos, como o DeepSeek da China. Se as empresas adotarem em larga escala modelos de baixo custo, os provedores de nuvem de hiperescala serão forçados a reduzir os preços unitários dos serviços de IA. Mesmo que o número de usuários continue crescendo, a receita por usuário pode diminuir, tornando a linha de depreciação recém-cruzada novamente difícil de manter.

Compromissos de US$ 850 bilhões

Dados da Bloomberg no mesmo período mostram que apenas os novos compromissos de aluguel de data centers da Meta e da Microsoft somam US$ 79 bilhões e US$ 41 bilhões, respectivamente. O total de obrigações futuras de aluguel de data centers em toda a indústria de nuvem já acumulou US$ 850 bilhões.

Os compromissos de infraestrutura de US$ 850 bilhões correspondem a uma receita trimestral de US$ 25 bilhões. Em termos de depreciação, seria necessário um período de vários anos de superação estável para que essa onda de construção entrasse em um verdadeiro ciclo de retorno. Sem mencionar que a OpenAI lançou recentemente, em parceria com a Broadcom, o chip de IA próprio com codinome Jalapeno, que supostamente reduz os custos em cerca de 50% em comparação com as soluções atuais de GPU, e deve ser integrado aos data centers de parceiros como a Microsoft ainda este ano. A competição de custos do lado da oferta está apenas começando.

Uma diferença de US$ 4 bilhões sustenta uma resposta que depende de uma suposição de seis anos, correspondendo a um ciclo de pagamento de infraestrutura de mais de uma década. Cruzar a linha de depreciação é um fato, mas se é o início de uma nova era ou um número temporário que essa onda de construção usa para se convencer, só os dados dos próximos trimestres poderão dizer.