Gastos com IA devem chegar a R$ 20 trilhões por ano até 2030, diz Nvidia
Os gastos com infraestrutura de IA podem chegar a US$ 4 trilhões (cerca de R$ 20 trilhões, na conversão atual) por ano até o fim da década, segundo a Nvidia.
Jensen Huang, CEO da empresa, disse em teleconferência de resultados que as despesas do setor já estão em US$ 1 trilhão e avança para US$ 3 trilhões a US$ 4 trilhões. Ele se referiu aos investimentos de hyperscalers como Alphabet e Amazon, sem incluir neoclouds.
Colette Kress, diretora financeira da Nvidia, afirmou que o capex dos hyperscalers deve ultrapassar US$ 1 trilhão em 2027. Ela disse que, com a expansão da IA agêntica, os gastos com infraestrutura de IA devem ficar entre US$ 3 trilhões e US$ 4 trilhões anuais até o fim da década.
As projeções da Nvidia superam as estimativas atuais de Wall Street. Laura Martin, analista da Needham, estima que o consenso do mercado aponta para US$ 1,03 trilhão em investimentos de hyperscalers em 2028, valor bem abaixo da conta projetada pela fabricante de chips.
Martin e o analista Dan Medina escreveram que, se Huang estiver certo, as estimativas do mercado terão de subir. Eles disseram ainda que a visão do executivo sobre o futuro dos hyperscalers é "mais interessante" do que o discurso das próprias empresas em resultados.
Huang também disse que o mundo terá bilhões de agentes de IA e subagentes. O otimismo da Nvidia é sustentado pelo crescimento das receitas de computação em nuvem e pelos avanços dos modelos mais avançados de IA.
As receitas trimestrais superaram as expectativas nas principais plataformas de nuvem. A Alphabet registrou crescimento de 63%, a AWS, da Amazon, avançou 28%, e a Microsoft teve alta de 40%.
Apesar disso, economistas seguem em dúvida sobre os efeitos de longo prazo da IA sobre lucratividade, produtividade e viabilidade econômica. Em novembro, o JPMorgan estimou que um retorno de 10% sobre esses investimentos até 2030 exigiria US$ 650 bilhões em receita anual permanente.
O banco chamou esse valor de "assustadoramente alto". Para comparar, as receitas globais de computação em nuvem somaram US$ 455 bilhões nos 12 meses encerrados em abril, segundo a consultoria Synergy Research Group.
Cédric Durand, economista da Universidade de Genebra, disse que não haveria problema se os ganhos de eficiência se materializarem. Martha Gimbel, do Yale Budget Lab, afirmou que ainda é cedo para tratar os dados de produtividade como prova de um boom de IA.
Pesquisadores e economistas do Federal Reserve apontaram em março uma "heterogeneidade substancial" na adoção de inteligência artificial pelas empresas. Eles disseram que os ganhos de produtividade percebidos são maiores do que os medidos, possivelmente por atraso na geração de receitas.
