Análise da controvérsia do ROI dos chips de IA: 7 250 mil milhões de dólares em despesas de capital, como é que os fornecedores de hiperescala verificam o retorno do investimento?

24 de junho de 2026, o Bitcoin caiu abaixo do patamar dos 60.000 dólares, tendo atingido os 59.023 dólares durante a sessão, um novo mínimo desde outubro de 2024. No mesmo dia, as ações da NVIDIA (NVDA) fecharam a 198,91 dólares, uma queda de 0,56%; as da AMD fecharam a 519,85 dólares, uma queda de 5,76%. No dia de negociação anterior (23 de junho), o índice Nasdaq já tinha sofrido uma queda pesada de 2,21%, a Google caiu mais de 5%, a Amazon caiu 4,75%, a Microsoft caiu 3,18% e a Meta caiu 2,32%.

O que está a assustar o mercado?

A resposta não é complicada. Os dados financeiros mostram que as despesas de capital totais dos quatro grandes fornecedores de cloud computing hiperscala — Google, Amazon, Microsoft e Meta — aumentaram para 725 mil milhões de dólares em 2026, um crescimento homólogo de 77% face aos 410 mil milhões de dólares em 2025. Entretanto, o preço de aluguer por hora do chip B200 da NVIDIA caiu de 6,11 dólares em 30 de maio para 4,22 dólares em 22 de junho, uma descida de 31% em menos de um mês.

As despesas de capital estão a disparar, o preço de aluguer da capacidade computacional está a cair. Será que é possível calcular o retorno sobre o investimento (ROI) dos chips de IA? Este artigo tenta, partindo dos dados, desconstruir a lógica por detrás desta controvérsia.

Os 725 mil milhões de dólares: Quem está a gastar e onde está a ser gasto

Para compreender a controvérsia do ROI, é primeiro necessário perceber a estrutura das despesas de capital.

Uma previsão atualizada da Goldman Sachs de junho de 2026 mostra que as despesas de capital totais dos quatro grandes operadores de centros de dados hiperscala — Alphabet (Google), Amazon, Microsoft e Meta — atingirão 725 mil milhões de dólares em 2026. Especificamente por empresa: Amazon cerca de 200 mil milhões de dólares, Microsoft cerca de 190 mil milhões de dólares, Google cerca de 175 a 185 mil milhões de dólares, e Meta cerca de 115 a 135 mil milhões de dólares.

O que significa este número? Apenas nos últimos seis meses, as expectativas do mercado para as despesas de capital dos fornecedores de cloud em 2026 aumentaram quase 80%. Os 725 mil milhões de dólares ultrapassam o tamanho total do mercado global de semicondutores em 2025 — a Organização Mundial de Estatísticas do Comércio de Semicondutores (WSTS) prevê que o mercado global de semicondutores em 2026 seja de 1,5112 biliões de dólares — as despesas de capital em IA destas quatro empresas já representam quase metade do mercado global de semicondutores.

O destino destes fundos divide-se aproximadamente em três níveis: a montante, a compra de chips (GPUs NVIDIA, aceleradores AMD, ASICs próprios, etc.); a meio, a infraestrutura dos centros de dados (terrenos, edifícios, eletricidade, sistemas de arrefecimento); a jusante, os equipamentos de rede e o ecossistema de software (InfiniBand, Ethernet, ecossistema CUDA, etc.). A Bernstein Research aponta que só o aumento do preço da HBM (memória de alta largura de banda) poderá fazer aumentar globalmente as despesas de capital em IA dos fornecedores de cloud hiperscala em cerca de 30%.

Mas o cerne da questão não está "onde é que o dinheiro está a ser gasto", mas sim "se o dinheiro vai ser recuperado ou não".

ROIC de um dígito: O aviso dos baixistas e a lógica do cálculo

O lendário baixista de Wall Street, Jim Chanos, deu um número concreto num seminário em junho de 2026: o retorno esperado sobre o capital investido (ROIC) antes de impostos da infraestrutura computacional atual é de apenas 5% a 8%.

A lógica de Chanos não é complicada. Ele aponta que existe atualmente um enorme "desajuste financeiro" na cadeia de IA: as empresas que vendem chips e equipamentos para centros de dados estão a reconhecer receitas e lucros imediatamente, enquanto os fornecedores de cloud que gastam dinheiro a comprar esses equipamentos estão a capitalizar os custos. Quando estes ativos entrarem em funcionamento e começarem a ser depreciados, o impacto nos lucros será enorme.

Ele compara o atual investimento em infraestrutura de IA com a bolha da internet entre 1998 e 2000. Na altura, os lucros operacionais do S&P 500 cresceram 30% em dois anos, mas quando a carteira de encomendas colapsou em 2001 e os custos de depreciação continuaram a surgir, os lucros do S&P 500 caíram 40%.

Chanos aponta ainda para a essência do modelo de aluguer de capacidade computacional: se compras chips à NVIDIA, alugas centros de dados de terceiros e depois sublocas a capacidade computacional à Microsoft ou à Google, és essencialmente uma empresa de aluguer de equipamentos, não uma empresa tecnológica.

Esta avaliação encontra algum eco nos dados de mercado. O preço de aluguer do chip B200 da NVIDIA caiu 31% num mês, enquanto o custo total de aluguer de servidores de IA apresenta uma tendência descendente contínua. Se a escassez desaparecer, a base lógica que sustenta as despesas de capital contínuas será enfraquecida.

A resposta de Jensen Huang: "A IA útil" já chegou

Perante as dúvidas do mercado, o fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, deu uma resposta direta na assembleia geral anual de acionistas de 24 de junho.

Primeiro, usou os dados financeiros: as receitas da NVIDIA no ano fiscal de 2026 cresceram 65% para 216 mil milhões de dólares, e o fluxo de caixa operacional atingiu 103 mil milhões de dólares. Destes, as receitas dos centros de dados cresceram 68% para 194 mil milhões de dólares. As GPUs da arquitetura Blackwell já foram implantadas em centenas de milhares de unidades entre os fornecedores de cloud hiperscala e os desenvolvedores de modelos.

O argumento central de Huang é: "A IA útil" já chegou e já é capaz de gerar dinheiro. Ele considera que o mercado já "tem resposta" para a questão do retorno do investimento em IA. Na sua opinião, a IA está a impulsionar a maior reestruturação da indústria informática em 60 anos — passando de humanos a escrever software e computadores a executar instruções, para computadores capazes de compreender, raciocinar, planear e realizar trabalho real. Os centros de dados de IA deixam de ser centros de armazenamento de dados tradicionais para se tornarem "fábricas de produção de tokens".

A premissa lógica desta argumentação é: se a IA for capaz de criar valor económico real (aumentar a eficiência da produção, substituir trabalho humano, gerar novos modelos de negócio), então o investimento em infraestrutura terá uma base de retorno. O problema é que este "se" carece atualmente de dados financeiros verificáveis em grande escala.

Preço de aluguer da capacidade computacional: O sinal de mercado mais honesto

Em toda a controvérsia, o preço de aluguer da capacidade computacional pode ser o indicador de referência mais objetivo.

Segundo dados da plataforma de monitorização de preços de capacidade computacional GPU Ornn, o preço de aluguer por hora do B200 da NVIDIA subiu para 6,11 dólares em 30 de maio, um máximo de três meses; desde então, tem vindo a descer, atingindo 4,22 dólares em 22 de junho, uma queda de 31%.

Esta tendência transmite vários sinais. A curto prazo, a oferta está a recuperar rapidamente em relação à procura — com a entrega em grande escala das GPUs da arquitetura Blackwell, a escassez de capacidade computacional está a aliviar. A médio prazo, se o preço de aluguer continuar a cair, os fornecedores de "cloud AI" cujo modelo de negócio principal é o aluguer de capacidade computacional enfrentarão uma compressão das margens de lucro. A longo prazo, a descida dos preços pode estimular mais procura a nível das aplicações, formando um ciclo positivo de "descida de preços-aumento de volume" — mas isto precisa de ser verificado ao longo do tempo.

É de notar que a tendência do preço de aluguer da capacidade computacional parece estar em ressonância com o desempenho das ações tecnológicas. Em 23 de junho, o Nasdaq caiu 2,21%, a NVIDIA caiu 4,13%. O mercado parece estar a responder à mesma pergunta com sinais de preço: Será que a capacidade computacional é realmente tão escassa?

Chips próprios: O caminho da "desacoplagem" dos fornecedores hiperscala

Perante a pressão dupla da escassez de GPUs e dos elevados custos de aquisição, os fornecedores de cloud hiperscala estão a acelerar as suas estratégias de chips próprios.

Um relatório recente do JPMorgan prevê que o volume de envios de chips personalizados de IA (ASIC/XPU) ultrapassará o das GPUs pela primeira vez em 2027. Em 2026, o tamanho do mercado de ASICs de IA deverá atingir 60 a 70 mil milhões de dólares, com uma taxa de crescimento anual composta de 40% a 50%. Espera-se que os ASICs representem 42% de todos os envios de chips de IA em 2026, subindo para 53% em 2027.

A Broadcom detém atualmente 80% a 85% da quota no mercado de ASICs de ponta. O TPU da Google, o Trainium/Inferentia da Amazon e a série MTIA da Meta já entraram em fase de implementação em escala.

A lógica central dos chips próprios é: controlar a cadeia de abastecimento, reduzir o custo unitário da capacidade computacional e libertar-se da dependência de um único fornecedor. A Meta prevê despesas de capital de 115 a 135 mil milhões de dólares em 2026, quase o dobro do ano anterior. O seu chip MTIA próprio promete uma redução de 44% nos custos.

No entanto, os chips próprios também enfrentam um risco elevado de custos irrecuperáveis. O design, a prototipagem, a validação e a adaptação ao ecossistema de software exigem enormes investimentos iniciais, e o ritmo de iteração tecnológica é extremamente rápido — a série MTIA da Meta planeia uma nova geração a cada seis meses. Se o ciclo de investimento em IA terminar precocemente, estes investimentos podem não ser recuperados.

Conclusão: A essência da controvérsia do ROI é um desfasamento temporal

Voltando à pergunta inicial: É possível calcular o ROI dos chips de IA?

Com base nos dados existentes, a resposta pode não ser um simples "sim" ou "não", mas sim uma questão de desfasamento temporal.

Os fornecedores a montante (NVIDIA, TSMC, Broadcom, etc.) estão a registar receitas e lucros recordes. A NVIDIA teve receitas de 216 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2026, um crescimento homólogo de 65%. Espera-se que a proporção das receitas de semicondutores de IA da TSMC aumente de cerca de 15% em 2024 para mais de 30% em 2026.

Os fornecedores de cloud a jusante estão a suportar o teste de esforço das despesas de capital. Os 725 mil milhões de dólares de despesas anuais terão de ser recuperados ao longo dos próximos anos através de receitas de serviços de IA, melhorias na eficiência da publicidade, subscrições de software empresarial, etc. O cálculo de ROIC de 5% a 8% apresentado por Chanos, juntamente com a avaliação da Bernstein de que "o reequilíbrio de custos é inevitável", formam um conjunto de conclusões que se corroboram mutuamente.

O mercado está a votar com os preços. Em 24 de junho, o Bitcoin caiu abaixo dos 60.000 dólares, com fundos a saírem das criptomoedas para ações tecnológicas relacionadas com IA; apenas um dia depois, as próprias ações tecnológicas sofreram uma venda massiva. Esta oscilação nos preços dos ativos é, por si só, a expressão mais genuína da incerteza do ROI por parte do mercado.

A controvérsia do ROI dos chips de IA não terminará a curto prazo. Será reavaliada e calibrada a cada atualização dos dados de despesas de capital, preços de aluguer de capacidade computacional, resultados financeiros dos fornecedores de cloud e volumes de envio de chips. Para os investidores, a única certeza é que esta indústria está a passar de "impulsionada pela fé" para "impulsionada pelos dados".

FAQ

P1: Qual é o total das despesas de capital dos quatro grandes fornecedores de cloud hiperscala em 2026?

As despesas de capital totais das quatro empresas — Google, Amazon, Microsoft e Meta — em 2026 são de cerca de 725 mil milhões de dólares, um aumento de 77% face aos 410 mil milhões de dólares em 2025. Destes, Amazon cerca de 200 mil milhões de dólares, Microsoft cerca de 190 mil milhões de dólares, Google cerca de 175 a 185 mil milhões de dólares, e Meta cerca de 115 a 135 mil milhões de dólares.

P2: Qual é o retorno sobre o investimento em infraestrutura de IA calculado por Chanos?

Jim Chanos, com base nos detalhes atuais das transações, calcula que o ROIC esperado antes de impostos da infraestrutura computacional seja de apenas 5% a 8%, todos de um dígito. Ele aponta que, se mesmo agora, com escassez de chips, só se consegue este nível, ele tem sérias dúvidas sobre a rentabilidade do segmento a jusante.

P3: O que aconteceu recentemente ao preço de aluguer do chip B200 da NVIDIA?

Segundo dados da plataforma de monitorização de preços de capacidade computacional GPU Ornn, o preço de aluguer por hora do B200 caiu de 6,11 dólares em 30 de maio para 4,22 dólares em 22 de junho, uma descida de 31% em menos de um mês. Esta tendência é interpretada pelo mercado como um sinal de que a oferta de capacidade computacional está a recuperar rapidamente em relação à procura.

P4: Quando é que os chips ASIC ultrapassarão a quota de mercado das GPUs?

O JPMorgan prevê que o volume de envios de chips personalizados de IA (ASIC/XPU) ultrapassará o das GPUs pela primeira vez em 2027. Em 2026, espera-se que os ASICs representem 42% de todos os envios de chips de IA, subindo para 53% em 2027. Em 2026, o tamanho do mercado de ASICs de IA deverá atingir 60 a 70 mil milhões de dólares.

P5: Qual foi o desempenho financeiro da NVIDIA no ano fiscal de 2026?

A NVIDIA registou receitas de 216 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2026, um crescimento homólogo de 65%; o fluxo de caixa operacional foi de 103 mil milhões de dólares. Destes, as receitas dos centros de dados cresceram 68% para 194 mil milhões de dólares. As GPUs da arquitetura Blackwell já foram implantadas em centenas de milhares de unidades entre os fornecedores de cloud hiperscala e os desenvolvedores de modelos.