“Se a OpenAI entrar em colapso, os mercados de ações globais podem enfrentar liquidações”: um grande short de 15 mil caracteres de artigo acende a guerra de argumentos sobre a bolha da IA

Fonte: Wall Street Rises

À medida que a OpenAI chega cada vez mais perto de um IPO, um post de blog longo, com cerca de 15 mil palavras, voltou a reacender a polêmica sobre uma “bolha de IA”.

Ed Zitron, um comentarista que há muito tempo faz críticas a uma “bolha de IA” e que tem uma base grande de leitores no setor de tecnologia, publicou recentemente no blog uma das avaliações mais contundentes até agora: a verdadeira bolha de IA, em essência, é a “bolha da OpenAI”; se a OpenAI acabar fracassando, isso se tornaria o “Lehman Brothers” da era da IA, não apenas perfurando a lógica de investimentos de toda a cadeia de IA, como também podendo provocar uma nova precificação em larga escala em data centers, infraestrutura de IA e até mesmo em ações de tecnologia no mundo todo.

Essas opiniões rapidamente chamaram a atenção da mídia financeira. Para a imprensa, o ponto mais central de Zitron não é se a IA tem valor, mas se a OpenAI possui um modelo de negócios capaz de sustentar o ciclo inteiro de capital da IA. Se a resposta for negativa, o sistema de financiamentos, investimentos em capacidade computacional e despesas de capital construído em torno da OpenAI também pode enfrentar efeitos em cadeia.

Claro, isso não é consenso de mercado. Investidores, incluindo Howard Marks, cofundador da Oakmark Capital, disseram recentemente que, em comparação com a ideia anterior de que a IA poderia ser apenas uma bolha, hoje reconhecem mais a IA como um valor de longo prazo como plataforma de tecnologia de propósito geral (General Purpose Technology). Eles consideram que a indústria ainda está em uma fase inicial de comercialização.

Bolha de IA ou bolha da OpenAI?

Diferente da maioria das discussões sobre “bolha de IA”, Zitron faz uma avaliação ainda mais impactante:

O que realmente merece preocupação não é a indústria inteira de IA, e sim uma empresa.

Na visão dele, desde o surgimento do ChatGPT no fim de 2022, a OpenAI, de fato, virou a “âncora de crédito” de toda a era de IA generativa.

Os investidores querem acreditar: a IA vai mudar o mundo; data centers em escala gigantesca precisam ser construídos; a demanda por GPUs crescerá em alta velocidade por muito tempo; empresas de modelos grandes eventualmente obterão lucro; startups de IA conseguirão criar uma demanda final suficientemente grande.

E, para Zitron, tudo isso se apoia no pressuposto de que a OpenAI continuará crescendo em ritmo acelerado. Ele afirma que a OpenAI não só definiu a atual onda de IA, como também moldou a lógica de avaliação do mercado de capitais para toda a cadeia de negócios da IA. Portanto, uma vez que essa hipótese central seja quebrada, o impacto pode ir muito além do que aconteceria com uma única “unicórnio”.

Em outras palavras, a OpenAI não é apenas uma empresa: ela se tornou algo como uma “instituição de importância sistêmica” para todo o ciclo de investimentos em IA.

Por que ele acredita que o modelo de negócios da OpenAI tem uma falha fundamental?

A crítica de Zitron se concentra em três pontos.

Primeiro, os custos de inferência (Inference) ainda são altos demais.

À medida que o número de usuários do ChatGPT continua crescendo, cada pergunta feita pelos usuários implica aumento contínuo dos custos de GPU, eletricidade e servidores. Se muitos usuários permanecerem por muito tempo em planos de baixo custo ou até gratuitos, e se a receita no nível corporativo não crescer na mesma proporção para cobrir os custos, então aumentar a escala pode significar, paradoxalmente, ampliar os prejuízos.

Segundo, os investimentos de capital (capital expenditures) estão avançando bem mais rápido do que a melhora dos fluxos de caixa.

Atualmente, o maior item de gastos no setor de IA já não é o treinamento de modelos; são a capacidade de inferência, a compra de GPUs e a construção de data centers globais.

A OpenAI e seus parceiros estão impulsionando investimentos em data centers que chegam a dezenas de bilhões de dólares ou até mais. Em geral, esses projetos exigem vários anos para recuperar os custos. Se, no futuro, a demanda por IA crescer menos do que o esperado, muitos dos recursos de infraestrutura podem enfrentar problemas de queda de utilização.

Terceiro, dependência contínua de financiamento externo.

Zitron analisa que ele acredita que a OpenAI continuará precisando de financiamento por muitos anos para cobrir despesas como pesquisa e desenvolvimento de modelos, compra de capacidade computacional e construção de infraestrutura. Se o apetite por risco do mercado de capitais diminuir ou o ambiente de captação de recursos ficar mais apertado, o modelo de negócios enfrentará ainda mais pressão.

Essas opiniões ainda são, neste momento, apenas julgamentos pessoais de Zitron e não foram endossadas pela OpenAI, mas de fato refletem a polêmica recente do mercado em torno do retorno do capital em IA (ROI).

Por que Oracle, CoreWeave e operadores de data centers viraram foco?

Em comparação com a própria OpenAI, o que mais preocupa Zitron é o efeito de alavancagem na cadeia.

Nos últimos dois anos, o setor de tecnologia dos EUA passou por uma onda sem precedentes de construção de data centers.

Microsoft, Google, Meta, Amazon e outros grandes provedores de nuvem (Hyperscalers) aumentaram seus investimentos de capital; ao mesmo tempo, empresas como Oracle e CoreWeave passaram a assumir cada vez mais tarefas de construção de capacidade computacional para IA.

Esses projetos dependem fortemente de: arrendamentos de longo prazo, project finance, crédito privado, debêntures corporativas e despesas de capital em grande escala.

Se, no futuro, a demanda de clientes centrais como a OpenAI ficar abaixo do esperado, ou se o mercado de capitais voltar a reavaliar o retorno da IA, a taxa de utilização de ativos em data centers, os contratos de locação e até mesmo a capacidade de financiamento podem ser afetados.

A mídia apontou que Zitron acredita que, se a OpenAI tiver um revés relevante, empresas que dependem do crescimento da demanda por infraestrutura de IA como a Oracle e a CoreWeave podem ser as primeiras a sentir. Isso porque, antes, o mercado concedeu a essas empresas avaliações elevadas, em grande medida baseadas na expectativa de que a demanda por IA continue explodindo.

Claro, atualmente, gigantes como Microsoft, Meta e Alphabet ainda continuam ampliando investimentos de capital em IA e, em geral, enfatizam que os investimentos em infraestrutura de IA estão alinhados a uma estratégia de longo prazo. Assim, ainda não há sinais de retração generalizada dos investimentos de capital no mercado.

Por que Anthropic e SoftBank também foram puxados para a discussão?

Além da OpenAI, Zitron mira também a Anthropic.

O motivo é que, embora as duas empresas sigam caminhos de desenvolvimento diferentes, a característica em comum é a necessidade de continuar investindo quantias enormes para construir modelos, comprar capacidade computacional e depender de grandes empresas de tecnologia para fornecer recursos computacionais e apoio de financiamento. Se, no futuro, a velocidade de comercialização da IA ficar abaixo do esperado, as duas empresas podem enfrentar pressão sobre a lucratividade.

Outra empresa mencionada repetidamente é o SoftBank.

Nos últimos anos, o SoftBank voltou à linha de frente dos grandes investimentos em IA, participando ativamente de rodadas de financiamento de infraestrutura de IA, chips e empresas de modelos.

Se o setor de IA entrar em um ciclo de ajustes de valuation, a enorme carteira de ativos de IA do SoftBank naturalmente se tornará um objeto de atenção do mercado. Porém, no momento, o SoftBank ainda está decidido a apostar no desenvolvimento de longo prazo da IA e a vê como um dos caminhos importantes para a próxima revolução tecnológica.

O trading de IA já passou do ponto de euforia?

Na verdade, a discussão de Wall Street sobre se a IA entrou em fase de bolha já dura há mais de um ano.

Quem defende a tese de “bolha” argumenta que:

O ritmo de investimento em infraestrutura de IA é muito mais rápido do que o crescimento da receita; o modelo de lucratividade de grandes modelos ainda não foi totalmente comprovado; os investimentos de capital em data centers atingiram recordes históricos; as avaliações de mercado estão ficando cada vez mais dependentes das expectativas de crescimento nos próximos anos.

Os mais otimistas sustentam que: a IA é uma revolução típica de tecnologia de propósito geral, semelhante à revolução da internet e da eletrificação. Assim como no início, os investimentos muitas vezes superam as receitas de curto prazo, mas, no longo prazo, podem criar indústrias e modelos de negócios novos.

Howard Marks, recentemente, declarou que saiu da desconfiança inicial de que a IA pudesse ser apenas uma bolha e passou a reconhecer mais seu valor de longo prazo. Ele acredita que a IA moderna mostra características sem precedentes em raciocínio, compreensão de contexto e capacidade de interação, por isso não dá para compará-la de forma simples com bolhas especulativas históricas.

Alguns estudos acadêmicos também chegam a conclusões mais neutras: o mercado atual de IA combina, ao mesmo tempo, avanços reais na tecnologia e uma parcela localizada de valuation aquecido e de investimentos de capital antecipados. Portanto, estaria mais próximo de “uma revolução tecnológica somada a uma bolha localizada”, e não de uma febre puramente especulativa.

O que realmente merece atenção não é se a OpenAI vai falir

Independentemente de concordar ou não com a avaliação de Zitron, as questões levantadas por ele estão se tornando um foco cada vez maior para mais investidores:

Quando os investimentos em IA serão convertidos em fluxos de caixa estáveis?

No último ano, o mercado de capitais praticamente assumiu que quanto maiores os investimentos de capital em IA, melhor.

Mas recentemente, quer sejam ações de chips, fabricantes de servidores ou empresas de computação em nuvem, os investidores passaram a olhar com mais atenção para outra categoria de indicadores: crescimento da receita de IA das empresas; taxa de pagamento pelos produtos de IA; velocidade de queda do custo de inferência; utilização dos data centers; ciclo de retorno do investimento em IA.

Se esses indicadores continuarem melhorando, os enormes investimentos de capital atuais podem, ao fim, acabar comprovando ser uma aposta prospectiva semelhante à da era da internet. Mas, se a velocidade de comercialização continuar ficando para trás em relação à expansão dos investimentos, a lógica de valuation do mercado para o trading de IA pode precisar ser recalibrada.

Assim, o longo texto de Ed Zitron que realmente gerou debate não foi “se a OpenAI necessariamente se tornará o próximo Lehman Brothers”, e sim o fato de que ele voltou a colocar diante dos investidores a questão mais central da era da IA: depois que os gastos de capital continuam atualizando recordes, os fluxos de caixa e a capacidade de gerar lucro conseguem acompanhar. A resposta para isso talvez seja o que vai definir o rumo real do mercado global de IA nos próximos anos.