Versão AI da «Crise dos Subprimes»? Sob a loucura, 1,8 triliões de dívida oculta estão a acumular-se na sombra

Título original: «O sabor da crise de crédito de segunda geração alimentada por IA? 1,8 triliões de dólares em exposições off-balance sheet, tornando-se a bomba-relógio desta rodada de euforia» Autor original: Bu Shuqing, Wall Street Journal

Autor original: Rítmo BlockBeats

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Reprodução: Mars Finance

Sob o calor da construção de infraestrutura de IA, uma expansão de dívida sem precedentes está se formando silenciosamente — e a parte mais perigosa nunca apareceu em qualquer balanço patrimonial.

O mais recente relatório do Goldman Sachs prevê que, em 2027, os gastos de capital de grandes empresas de computação em nuvem ultrapassarão 1,1 trilhão a 1,4 trilhão de dólares, muito acima do consenso de mercado. No entanto, de acordo com uma pesquisa aprofundada do Morgan Stanley, esse número impressionante ainda é apenas a ponta do iceberg.

Quase 1 trilhão de dólares em compromissos de compra, mais de 800 bilhões de dólares em contratos de leasing não efetivados, e centenas de bilhões em arranjos de financiamento de fornecedores, compõem uma exposição off-balance sheet de aproximadamente 1,8 trilhão de dólares — essas dívidas estão fora do balanço, mas realmente bloqueiam fluxos de caixa futuros.

O mercado ainda não precificou adequadamente esses riscos.

O Morgan Stanley alerta que a alavancagem das grandes empresas de nuvem aumentou de 0,9 vezes para 1,8 vezes em apenas dois trimestres, enquanto os gastos de capital continuam a superar o crescimento da receita e do fluxo de caixa livre, e o impacto real da depreciação ainda não chegou.

Ao mesmo tempo, instituições de crédito privado como Apollo e Blackstone estão transferindo alavancagem para a cadeia de suprimentos por meio de SPVs (veículos de propósito específico), formando estruturas de financiamento altamente circulares e difíceis de penetrar. Se a comercialização da IA não atingir as expectativas ou se grandes clientes corporativos migrarem para alternativas mais baratas, a vulnerabilidade de toda a cadeia de financiamento será exposta de forma concentrada.

Frenesi de emissão de dívida: IA tornou-se a maior variável no mercado aberto

De acordo com o mais recente "Relatório de Rastreamento de Dívida de IA" do Morgan Stanley, até o final de maio de 2026, o volume global de emissão de títulos relacionados à IA atingiu 236 bilhões de dólares, um aumento de 357% em relação ao mesmo período de 2025.

O Morgan Stanley prevê que o volume total de emissão de dívida de IA em 2026 ultrapassará 570 bilhões de dólares, e na segunda metade do ano, com a liberação concentrada da demanda de financiamento de gastos de capital, o ritmo de emissão acelerará ainda mais.

Em abril, a emissão de títulos relacionados à IA ultrapassou 74 bilhões de dólares em um único mês, atingindo uma nova alta anual, com estruturas de financiamento de projetos (para construção de data centers) representando 85% da oferta de títulos de alto rendimento e 40% da oferta de títulos de grau de investimento. Ao mesmo tempo, Amazon, Meta, Google, Microsoft e Oracle, as cinco grandes empresas de nuvem, já representam 4% do índice de títulos de grau de investimento.

No nível de alavancagem, a alavancagem bruta geral das grandes empresas de nuvem aumentou de 0,9 vezes no terceiro trimestre de 2025 para 1,8 vezes atualmente, crescendo cerca de 0,3 vezes por trimestre, superando o nível de alavancagem do setor de energia como um todo.

O Morgan Stanley aponta que, devido à pressão de oferta, os spreads de crédito relacionados migraram do intervalo AA para o intervalo A, e podem se ampliar ainda mais. O spread de crédito da Meta atualmente é maior do que o benchmark CDX IG.

No que diz respeito ao fluxo de caixa livre, o Morgan Stanley prevê que, em 2026, o fluxo de caixa livre da Amazon e Meta se aproximará de zero ou ficará negativo, tornando o financiamento incremental quase totalmente dependente de novas dívidas.

Exposição off-balance sheet de 1,8 trilhão de dólares: dívidas invisíveis, fluxo de caixa bloqueado

Todd Castagno, da equipe global de avaliação, contabilidade e tributação do Morgan Stanley, aponta no relatório que focar apenas nos números de gastos de capital subestimará gravemente o compromisso financeiro real do ciclo de construção de IA. Além dos gastos de capital divulgados, há três categorias principais de exposições off-balance sheet:

Compromissos de compra de aproximadamente 982 bilhões de dólares. Contratos de compra de longo prazo de grandes empresas de nuvem e Nvidia totalizando quase 1 trilhão de dólares. Segundo as normas contábeis, a menos que a empresa preveja perdas nos contratos, essas obrigações não são reconhecidas como passivos antes da entrega das mercadorias, portanto, quase um trilhão de dólares em fluxos de caixa futuros não aparecem atualmente em nenhum balanço.

É importante notar que o estoque e os compromissos de compra da Nvidia já aumentaram para cerca de 32% das receitas previstas para o ano fiscal de 2027, bem acima do intervalo histórico de 15% a 20%, indicando que o risco de compromissos na cadeia de suprimentos se estendeu até os fornecedores de chips.

Compromissos de leasing não efetivados de aproximadamente 822 bilhões de dólares. Contratos de leasing assinados, mas ainda não iniciados, que não entram na dívida de leasing atual. Além disso, pagamentos variáveis de leasing, opções de renovação e garantias de residual também permanecem fora do balanço.

O Morgan Stanley estima que, se o leasing financeiro for incluído, a proporção de gastos de capital da Microsoft em relação às vendas saltará de 33%/50% (2026/2027) para 44%/64%, enquanto a Oracle pode passar de 76%/115% para 101%/189%.

Contas a pagar por gastos de capital não pagos de aproximadamente 110 bilhões de dólares. Os dias de contas a pagar das grandes empresas de nuvem aumentaram significativamente — Oracle aumentou 370% em relação ao ano anterior, Meta 73%, Microsoft 69% — indicando que toda a cadeia de suprimentos está, na prática, financiando a construção de IA, com fornecedores assumindo a pressão de liquidez que deveria ser do comprador.

SPVs e financiamento circular: alavancagem transferida para o escuro

Outro aspecto central do risco off-balance sheet é a estrutura de financiamento circular construída por SPVs.

Nesta semana, Apollo e Blackstone realizaram uma transação de crédito privado de 35 bilhões de dólares para a Anthropic, envolvendo uma garantia de "colateral de chips", exemplificando a lógica operacional desse modelo:

Broadcom fornece garantia para o SPV, a Anthropic usa os fundos arrecadados para comprar chips fabricados pela Broadcom, enquanto o Google detém 14% de participação na Anthropic; a Morgan Stanley, que organizou a transação, também fornece empréstimos aos investidores envolvidos.

O mapa de financiamento do ecossistema de IA do Morgan Stanley mostra que OpenAI, Oracle, Nvidia, Microsoft, CoreWeave, AMD e Amazon mantêm múltiplos ciclos de financiamento e recompra de clientes, investidores e fornecedores, com o mesmo dinheiro circulando repetidamente entre alguns poucos atores, sendo o SPV a ferramenta central para esse ciclo.

Sabe-se que a subsidiária de seguros do Apollo, Athene, é particularmente ativa nesse arranjo — arrecadando fundos por meio de vendas de anuidades a aposentados, e injetando esses fundos no SPV para financiar infraestrutura de IA.

Esse modelo transfere a alavancagem do balanço de grandes empresas de nuvem para fornecedores e o ecossistema de crédito privado, dificultando a observação e a avaliação do risco sistêmico real por observadores externos.

Declive na depreciação e lacuna de monetização: o impacto adiado

Os dados financeiros atuais apresentam um viés de otimismo sistêmico. Grande parte do capital gasto atualmente está registrado como "obras em andamento" (CIP), ainda não depreciadas, o que artificialmente eleva as margens reportadas e subestima as futuras pressões de custos.

As contas de obras em andamento da Oracle, Meta e Google aumentaram aproximadamente 200%, 90% e 55%, respectivamente, em relação ao ano anterior.

Quando esses ativos começarem a ser depreciados, o impacto será concentrado.

O Morgan Stanley prevê que, nos próximos três anos, a depreciação acumulada de Microsoft, Oracle, Meta e Google ultrapassará 520 bilhões de dólares. Por exemplo, para a Oracle, a proporção de depreciação em relação à receita pode subir de 7% atualmente para 28% em 2028; para a Meta, de 9% para 19%.

Nesse contexto, a única maneira de manter as margens de lucro é um crescimento substancial da receita — mas as revisões para cima das previsões de receita atualmente estão muito abaixo das revisões das despesas de capital.

Dados mostram que as previsões de gastos de capital do Google para 2026 foram revisadas para cima em 139% em um ano, enquanto Meta e Amazon aumentaram 85% e 81%, respectivamente, e a Oracle teve a maior revisão, de 175%.

Ao mesmo tempo, as revisões nas previsões de receita estão claramente atrasadas, evidenciando uma desconexão estrutural entre gastos de capital e comercialização.

Além disso, obrigações de desempenho remanescente (RPO) superiores a 2 trilhões de dólares estão altamente concentradas em poucos contratos de longo prazo, com riscos de contraparte que não podem ser ignorados — se qualquer participante principal do ciclo apresentar problemas, uma reação em cadeia poderá ser desencadeada.

Desalinhamento de timing, não crise de pagamento imediato

A conclusão do Morgan Stanley é que esses riscos atualmente não representam uma crise de solvência iminente, mas sim uma sobreposição de desalinhamentos de timing e lacunas na divulgação de informações: a pressão de depreciação é adiada, os gastos de capital superam a monetização, a alavancagem é transferida para fornecedores e crédito privado, e a comparabilidade do capital entre empresas é prejudicada por diferenças na classificação contábil.

Claramente, as grandes empresas de nuvem estão cientes da janela de mercado limitada e estão aproveitando ao máximo a oportunidade para maximizar seus financiamentos.

O analista do Goldman Sachs, Ryan Hammond, aponta que, se os investimentos em infraestrutura de IA atingirem de 2% a 3% do PIB, com base nos ciclos históricos de construção de ferrovias e automóveis, os gastos de capital em 2027 podem chegar a 1,1 trilhão de dólares; em um cenário extremo, considerando o fluxo de caixa das grandes empresas de nuvem e a capacidade do mercado de crédito de grau de investimento, o limite pode chegar a 1,4 trilhão de dólares.

No entanto, tudo isso depende da capacidade dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) de continuar a melhorar a precificação de tokens e manter uma base de clientes corporativos suficientemente leal. Cada vez mais empresas estão voltando sua atenção para produtos de IA de desempenho próximo, mas com preços muito mais baixos.

Se ocorrer uma mudança estrutural na demanda, o sistema de financiamento cuidadosamente construído atualmente enfrentará um teste de resistência fundamental.