#Meta卖算力引发存储股大跌 Meta "vende poder de computação" abala mercado de IA: excesso de capacidade ou pânico exagerado?

#Meta卖算力引发存储股大跌 Meta "vende poder computacional" abala o mercado de IA: excesso de capacidade ou pânico exagerado?

Uma notícia sobre a Meta desencadeou um debate acalorado nos mercados de capitais globais sobre o futuro da infraestrutura de IA. Atualmente, a Meta está a planear oferecer serviços de computação de IA a clientes externos e a considerar alugar parte da sua capacidade computacional de IA ociosa, de modo a aumentar a taxa de utilização da sua infraestrutura de IA. Isto significa que este gigante da internet, que anteriormente dependia principalmente do negócio de publicidade para absorver os investimentos em IA, está a começar a tentar converter diretamente os seus enormes clusters de GPU em serviços de cloud vendáveis, na esperança de encontrar novos caminhos de retorno para os seus elevados gastos de capital em IA. O mercado reagiu imediatamente com preços divergentes.

No dia 1 de julho, hora local, as ações da Meta subiram 8,8%, aumentando o seu valor de mercado em cerca de 127 mil milhões de dólares num único dia. Do outro lado, as empresas da cadeia de fornecimento de poder computacional, vistas como beneficiárias da infraestrutura de IA, sentiram pressão coletiva. A CoreWeave e a Nebius caíram 13,92% e 17,01%, respetivamente, enquanto ações de chips de armazenamento como SanDisk e Micron Technology desceram mais de 10%. O sentimento espalhou-se depois para outros mercados. No dia 2 de julho, a Samsung Electronics e a SK Hynix, na Coreia do Sul, caíram 9,06% e 14,57%, respetivamente. Na China continental, as ações da cadeia de IA, incluindo chips de armazenamento, módulos óticos e PCBs, também registaram quedas generalizadas. A Gigadevice caiu o limite diário, e ações como a Eoptolink, a Montage Technology e a Biwin sofreram perdas superiores a 10%.

Em comparação com as flutuações de preços das ações, a maior perturbação veio do sentimento do mercado. Nos últimos dois anos, impulsionadas pela IA generativa, as gigantes tecnológicas globais iniciaram uma competição sem precedentes de gastos de capital. Da Meta, Microsoft, Google à Amazon, OpenAI e xAI, a competição por modelos de grande escala impulsionou a expansão contínua de GPUs, HBM, redes de alta velocidade e centros de dados a nível mundial, tornando a infraestrutura de IA uma das principais teses de investimento nos mercados de capitais globais.

Agora, o facto de a Meta começar a tentar alugar poder computacional a terceiros é visto pelos investidores como um sinal: se até um dos maiores compradores de GPU do mundo começa a procurar vender a sua capacidade computacional "excedentária", significará que a construção de infraestruturas de IA atingiu um ponto de viragem? A procura de poder computacional, que tem crescido fortemente nos últimos dois anos, está a começar a mostrar riscos de excesso?

Porque é que a Meta desencadeou o debate sobre o excesso de poder computacional? A ação da Meta é, essencialmente, um ajuste do seu modelo de negócio. Nos últimos anos, a Meta continuou a adquirir chips de IA e a construir centros de dados em grande escala. O seu investimento em IA foi principalmente monetizado indiretamente através do negócio de publicidade, melhorando o efeito de recomendação de anúncios e aumentando as receitas publicitárias. Os relatórios financeiros mostram que, no quarto trimestre de 2025, as receitas publicitárias ainda representavam mais de 90% das receitas totais da Meta. Em comparação com o negócio de publicidade, a Meta não tem tido sucesso na competição por modelos de grande escala. No desenvolvimento de modelos, a Meta tem ajustado continuamente a sua estratégia de IA nos últimos anos e realizado várias reestruturações organizacionais. Sob a pressão competitiva do Google Gemini e da OpenAI, a Meta começou a explorar mais formas de monetizar os seus ativos de IA. Vender ou alugar poder computacional tornou-se assim uma nova opção.

Na verdade, a Meta não é a primeira empresa a fazê-lo. Anteriormente, a xAI, de Elon Musk, também alugou parte do poder computacional do seu supercomputador Colossus a clientes como a Anthropic e a Google, para aumentar a utilização das GPUs. Mas as preocupações do mercado vieram a seguir. Muitos investidores acreditam que, se as principais empresas de internet começarem a alugar poder computacional, isso significa que muitas das GPUs adquiridas anteriormente podem já estar ociosas, e a lógica de "expansão contínua" de que a cadeia de IA dependia pode estar a mudar. Assim, os primeiros a serem vendidos foram os setores de hardware de IA, como HBM, armazenamento e módulos óticos.

No entanto, várias pessoas do setor entrevistadas discordam da avaliação de "excesso total de poder computacional". Um responsável do departamento de marketing da Jiuzhang Yunji disse ao jornalista que o problema atual não é um excesso absoluto, mas sim um "desajuste estrutural". "Se o excesso se refere ao poder computacional de uso geral de baixo nível e a centros de computação inteligente sem cenários de aplicação, então existe realmente um problema de excesso localizado. Mas, se se refere a poder computacional de alto nível capaz de suportar o treino e inferência de modelos de grande escala, e poder computacional operacional que pode ser escalado sob demanda, então ainda está longe de ser suficiente." A pessoa citou dados do setor, afirmando que atualmente a taxa média de utilização efetiva de clusters de computação inteligente é inferior a 20%, mas a lacuna de poder computacional de alto nível para suportar o treino de modelos de grande escala é de cerca de 40%. Do ponto de vista do setor, o poder computacional para treino está numa situação de procura superior à oferta.

O vice-presidente do Grupo Lenovo e diretor de estratégia da Lenovo China, Abulikemu Abulimiti, também disse ao jornalista que, tanto na China como no estrangeiro, a procura por poder computacional de IA ainda tem um grande espaço de crescimento a longo prazo e que atualmente não há excesso de poder computacional. Ele acredita que os produtos de IA para consumidores verdadeiramente maduros ainda são limitados, enquanto a comercialização de IA empresarial do lado B está apenas a começar. As revoluções passadas nas forças produtivas acabaram por libertar a procura, maioritariamente do lado da indústria, e não do consumo. Portanto, a procura futura por poder computacional de IA ainda tem muito espaço para crescer.

Anteriormente, uma fonte interna da Lenovo revelou que os servidores de IA da empresa ainda estão em situação de procura superior à oferta, com encomendas pendentes no valor de cerca de 150 mil milhões de yuans. Devido à escassez de fornecimento de chips principais como GPUs, algumas encomendas ainda terão de esperar para serem entregues. Uma fonte interna do Grupo Unisplendour também acredita que é prematuro falar em "excesso" neste momento. "O verdadeiro problema não é se existe poder computacional, mas sim quando as aplicações de IA conseguirão formar um ciclo comercial fechado, cobrindo os investimentos em infraestrutura com receitas de aplicações." A desaceleração dos gastos de capital não significa o fim do setor. Nos últimos dois anos, a competição no setor de IA centrou-se em "quem investe mais", mas atualmente o foco do mercado de capitais está gradualmente a passar da escala dos gastos de capital para a eficiência do investimento.

Chen Jun, vice-gerente geral e analista-chefe da Sigmaintell, disse ao jornalista que o fecho do ciclo do investimento em poder computacional é uma parte indispensável do ciclo de investimento em toda a infraestrutura de IA, e também um problema central que os fornecedores globais de cloud terão de resolver nos próximos tempos. Ele prevê que, no futuro, o investimento em infraestrutura de IA passará gradualmente de uma expansão extensiva para uma fase de melhoria da eficiência. Os principais fornecedores de cloud serão mais cautelosos na aquisição de hardware como armazenamento, mas isso não mudará a direção do investimento a longo prazo.

A Sigmaintell prevê que, entre 2024 e 2028, o investimento global em infraestrutura de IA continuará a crescer a dois dígitos. Em 2026, o crescimento anual do investimento ainda deverá atingir os 51%, embora abaixo dos 104% de 2025, continuando ainda numa fase de expansão rápida. Em 2027 e 2028, estima-se que cresça 15% e 11%, respetivamente. Isto significa que o investimento em IA está a passar de um crescimento explosivo para uma fase de desenvolvimento mais sustentável, e não para um ciclo recessivo. Esta tendência reflete-se também nos movimentos mais recentes das gigantes tecnológicas globais. No momento em que o mercado temia que os gastos de capital em IA atingissem o pico, a Samsung Electronics e a SK Hynix, da Coreia do Sul, anunciaram recentemente que investirão cerca de 4755 biliões de won na Coreia do Sul no futuro, reforçando negócios relacionados com IA, como semicondutores, IA física e centros de dados. Empresas de internet chinesas como a Alibaba e a Tencent também reiteraram recentemente que continuarão a expandir os seus gastos de capital em IA, promovendo continuamente a implementação de poder computacional nacional.

Na opinião de várias corretoras, a Meta alugar poder computacional está, essencialmente, a otimizar o retorno do capital, e não a reduzir o investimento. A Everbright Securities afirmou que o teste da Meta ao aluguer externo de poder computacional é uma otimização da estrutura dos gastos de capital em poder computacional, existindo pressão especulativa a curto prazo nas avaliações. A lógica subjacente à entrada da Meta na cloud computing é criar novos canais de monetização para os enormes investimentos em infraestrutura de IA. Anteriormente, a principal questão colocada pelo mercado à Meta era que os gastos de capital em IA eram demasiado elevados e quando seriam convertidos em lucros. A abertura do negócio de cloud transforma os clusters de GPU da Meta de um "peso de custo puro" para "ativos geradores de receita", monetizando o poder computacional ocioso para amortecer diretamente os custos de depreciação e operação. Esta medida irá efetivamente melhorar as expectativas do mercado quanto ao seu fluxo de caixa futuro. "O aluguer de poder computacional é um meio de otimização de recursos, não altera os planos de expansão a médio e longo prazo, mas as expectativas de expansão podem convergir temporariamente."

De acordo com o que Zuckerberg afirmou na assembleia de acionistas, a empresa tem capacidade para alugar parte dos seus recursos computacionais a terceiros, o que demonstra que a própria capacidade de monetização externa se tornou uma garantia de fluxo de caixa para sustentar o contínuo aumento do investimento em IA da Meta. A Everbright Securities acredita que o modelo de negócio de aluguer de poder computacional de IA está atualmente a receber o mais forte endosso, e a entrada direta da Meta valida indiretamente o elevado retorno atual: referindo-se ao aluguer de poder computacional da xAI à Anthropic, com uma renda mensal de 12,5 mil milhões de dólares, o ROI implícito permite recuperar o Capex em dois anos. De acordo com os dados mais recentes do Open Router de junho, entre 21/6 e 28/6, o total semanal de tokens a nível global atingiu um novo máximo de 46,7 biliões, um aumento de 0,2% em relação ao mês anterior, e a situação atual de procura superior à oferta não se alterou. A TF Securities acredita que a Meta fazer AI cloud não significa que reconheça um excesso total de GPUs. É mais provável que esteja a colocar poder computacional de IA de diferentes gerações em diferentes utilizações económicas. Os recursos mais recentes, como GB200/GB300/Rubin, serão prioritariamente usados para treinar a próxima geração de modelos; a geração anterior, H100/H200, será mais orientada para inferência e venda externa de poder computacional. Ao mesmo tempo, a Google, devido a restrições de capacidade, não conseguiu satisfazer totalmente as necessidades de acesso da Meta ao Gemini, o que mostra que os modelos de ponta e a capacidade de inferência de alta qualidade ainda estão apertados. "Portanto, isto não é o fim do ciclo de Capex em IA, mas sim a evolução do modelo de negócio de uma infraestrutura puramente consumidora de capital para uma plataforma de ativos geradora de receitas. O mercado não deve interpretar simplesmente o aluguer de poder computacional pela Meta como o pico da procura por poder computacional de IA." A TF Securities afirma que, para a cadeia de fornecimento de hardware, o que realmente precisa de ser observado não é "se a Meta aluga poder computacional" em si, mas sim se o uso real de tokens e a taxa de crescimento da ARR da OpenAI e da Anthropic continuam a subir. Se a ARR e o uso de tokens das empresas de modelos continuarem a crescer, e o Capex dos hyperscalers não for significativamente reduzido, então a tese principal do hardware ainda se mantém. No entanto, durante a entrevista, Abulikemu Abulimiti também levantou outra questão que merece atenção: atualmente, o poder de voz do lado da oferta no setor de IA ainda é relativamente forte, e o ciclo de oferta e procura do setor ainda não está totalmente interligado. Este julgamento também é consensual entre as pessoas do setor.

He Hui, diretor de análise de semicondutores da Omdia China, disse ao jornalista que o desenvolvimento de modelos de grande escala não parou, e os fornecedores de cloud também estão à procura de modelos de negócio que possam ser monetizados. Uma fonte do Grupo Unisplendour acredita que o setor de IA terá, no final, de regressar à comercialização. "No início do desenvolvimento da internet, também passámos por uma fase em que a infraestrutura veio primeiro e o modelo de negócio ficou para trás. No futuro, a IA também terá de encontrar cenários industriais que possam gerar lucros sustentáveis, formando um ciclo comercial fechado onde as receitas cobrem os investimentos."

Na opinião do setor, o foco atual já não deve ser se a IA continuará a ser investida, mas sim quando é que a infraestrutura de IA, no valor de centenas de milhares de milhões de dólares, conseguirá entrar numa nova fase de autossustentabilidade e autorregeneração. Só quando a infraestrutura, a capacidade dos modelos e a comercialização das aplicações formarem um ciclo virtuoso completo é que a cadeia de IA poderá verdadeiramente libertar-se do modelo de desenvolvimento que depende exclusivamente de investimento de capital e entrar num ciclo de crescimento mais saudável e sustentável.