A inteligência artificial deixou de ser apenas uma promessa tecnológica para se tornar a principal variável da economia americana. Os gastos com data centers sustentam o crescimento do PIB dos Estados Unidos, as ações ligadas ao setor puxam os índices de bolsa e o volume de obras dedicadas à computação começa a disputar insumos com moradias e fábricas. A pergunta que atravessa gestoras, bancos centrais e conselhos de administração é direta: esse investimento vai se pagar ou estamos diante de uma bolha?
Foi essa a questão levada por Ezra Klein ao seu podcast no The New York Times, num debate entre dois analistas de perfis opostos1. De um lado, Paul Kedrosky, sócio da SK Ventures e pesquisador do MIT, que há meses sustenta que o setor vive uma bolha. Do outro, o empresário e analista britânico Azeem Azhar, criador da Exponential View, que monitora indicadores de estresse financeiro na indústria e enxerga um ciclo de expansão ainda produtivo, embora com sinais de deterioração. O que segue não reproduz a conversa: organiza seus argumentos centrais, confronta-os com dados públicos e pergunta o que o Brasil tem a ver com isso.
O que cada lado chama de bolha
A divergência começa pela definição. Para Kedrosky, bolha é o momento em que o preço dos ativos se descola da realidade econômica, e isso não depende de a tecnologia ser útil. Ele lembra que os grandes ciclos de infraestrutura do Ocidente, como ferrovias, canais, eletrificação e fibra óptica, terminaram com excesso de capacidade, quebras em série e ativos inflados. Uma estimativa que ele cita é a de que cerca de metade da malha ferroviária construída nos Estados Unidos acabou sem uso econômico. A ferrovia funcionava; o problema era que se construiu demais, e com crédito.
Azhar adota um critério mais restrito e histórico. Uma bolha que estoura, na sua leitura, combina duas coisas: queda da ordem de 50% no investimento no ativo em questão e um colapso de magnitude semelhante no mercado financeiro correspondente. Retornos baixos e prejuízos pontuais para quem comprou caro, diz ele, são investimentos ruins, não o estouro de uma bolha. A distinção importa porque define o que conta como evidência. Kedrosky olha para a fragilidade do sistema; Azhar, para a existência de clientes pagando pelo produto.
Demanda: volume de uso não é o mesmo que receita
Azhar sustenta que o mercado ainda vive escassez, não excesso. O ativo central do ciclo é o data center, cujo custo é dominado pelos chips, e quem aluga essa capacidade estaria recuperando o investimento em 18 a 24 meses, cobrando preços elevados por causa da falta de oferta. Segundo ele, cerca de metade dessa receita vem de OpenAI e Anthropic, e a fatia paga por clientes finais diversos vem crescendo trimestre a trimestre, um sinal de amadurecimento.
Kedrosky contesta o raciocínio pela base. O que importa, argumenta, não é a quantidade de tokens (as unidades de texto que os modelos processam), mas tokens multiplicados por preço, e o preço vem caindo de forma acelerada. Ele acrescenta um alerta clássico do capital de risco: não confundir os primeiros clientes com o mercado real. Os primeiros grandes usuários foram programadores, que pagam caro por modelos de ponta e transformam um comando curto em milhares de linhas de código. O consumidor comum e a empresa típica usam IA de modo muito mais econômico, frequentemente para resumir, e não para gerar volume. Para essa maioria, modelos menos sofisticados e mais baratos bastam.
Azhar responde separando as perguntas. Uma coisa é a viabilidade das empresas que desenvolvem modelos de fronteira; outra é o destino da infraestrutura. Se as empresas migrarem para modelos abertos rodando nos servidores das grandes plataformas de nuvem, a demanda apenas muda de endereço: as margens dos laboratórios encolhem, mas os chips continuam ocupados. Klein, como mediador, duvida que essa separação proteja o mercado: um tropeço de uma empresa avaliada perto de US$ 1 trilhão dificilmente ficaria contido.
Do caixa próprio para a dívida
Até 2025, o argumento mais forte contra a tese da bolha era a solidez financeira das grandes empresas de tecnologia, que financiavam a expansão com o próprio caixa. Esse argumento perdeu força em 2026. O Morgan Stanley projeta que a emissão global de dívida ligada à IA mais que dobre neste ano, chegando a cerca de US$ 570 bilhões, com US$ 236 bilhões já emitidos até o fim de maio, segundo reportagem da Reuters2. O mesmo banco estima em US$ 700 bilhões os desembolsos de Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta em 2026, com o capex das grandes plataformas superando US$ 1 trilhão em 2027.
A Alphabet ilustra a mudança. A empresa projetou gastos de capital entre US$ 175 bilhões e US$ 185 bilhões para 2026, ante US$ 91,4 bilhões no ano anterior, e captou US$ 20 bilhões em títulos nos Estados Unidos, preparando inclusive um raro papel de cem anos, algo que não se via no setor desde a era pontocom, conforme a Mobile World Live, com base na Bloomberg3. Levantamentos de mercado indicam que o capex dessas companhias já consome perto de 100% do fluxo de caixa operacional, contra uma média de cerca de 40% na década anterior4. Um gestor de renda fixa da BNY estimou que as grandes plataformas responderam por 15% a 20% de toda a emissão de grau de investimento nos Estados Unidos no primeiro semestre5.
Kedrosky enxerga aí o mecanismo típico de deterioração: balanços limpos atraem bancos dispostos a estruturar novas captações, e cada rodada reduz um pouco a qualidade do crédito. Ele cita estruturas fora do balanço, como veículos de propósito específico, que permitem às empresas controlar ativos sem registrar a dívida correspondente. Azhar não discorda do diagnóstico, mas do estágio. Em 2025 ele havia fixado em cerca de 30% a fatia de financiamento externo a partir da qual o risco cresceria de forma relevante, e reconhece que esse limiar está sendo alcançado agora, no fim de 2026.
Valuation: o CAPE perto do recorde e seus limites
O indicador mais citado por Kedrosky é o índice preço/lucro ajustado ao ciclo, o CAPE, criado pelo economista Robert Shiller. Ele divide o preço do S&P 500 pela média de dez anos dos lucros corrigidos pela inflação. Em outubro de 2026, a leitura mensal estava em 41,07, ante uma média histórica de 17,4 e um pico de 44,19 em dezembro de 1999, segundo dados compilados pela Finnovate a partir do Multpl6. Em julho, o indicador atingiu o maior nível desde agosto de 20007.
Azhar faz a objeção técnica conhecida: o CAPE não informa quando uma correção ocorre e, por olhar dez anos para trás, pode subestimar mudanças estruturais na rentabilidade das empresas. A ressalva tem respaldo. O mercado passou boa parte dos anos 1990 caro pelo CAPE enquanto continuava subindo. Uma variante proposta pelo próprio Shiller, que desconta os juros reais dos títulos do Tesouro, mostra o mercado caro, mas ainda distante do extremo de 200014. O dado, portanto, aponta vulnerabilidade, não data marcada.
Os IPOs como teste de transparência
O próximo capítulo do debate tem data aproximada: as aberturas de capital das empresas de modelos de IA. A Anthropic protocolou de forma confidencial seu pedido de registro (o formulário S-1) junto à SEC em 1º de junho, uma semana depois de anunciar avaliação de US$ 965 bilhões, conforme noticiou a NPR8. OpenAI e SpaceX completam a fila de ofertas gigantes. Kedrosky afirma que as três juntas superam todas as ofertas de tecnologia do pós-guerra somadas.
Para ele, são eventos de saída: empresas que já cresceram oferecendo ações para que acionistas internos convertam papel em caixa, num movimento que antecipa ondas de venda após o fim do período de bloqueio. Ele aponta ainda uma suposta concentração de receita em poucos clientes, com a Meta respondendo por algo próximo de 10% do faturamento da Anthropic em 2025, segundo inferência a partir de um anúncio de vaga. Azhar lembra que a receita da empresa no primeiro trimestre de 2026 superou a de todo o ano anterior, o que torna esse retrato rapidamente datado, e transforma a divergência numa previsão verificável: se algum cliente responder por 10% ou mais da receita, o prospecto público terá de informar. Pela primeira vez, o mercado poderá examinar números auditados em vez de vazamentos.
Trabalho, fricção e regulação
A segunda metade do debate desloca o foco do mercado para a sociedade. Azhar descreve executivos que relatam progresso real, mais lento do que esperavam, com ganhos que tendem a vir da redução gradual de contratações. Seu horizonte é de cinco a dez anos, comparável ao tempo que a eletrificação levou para chegar às fábricas comuns. Kedrosky vê uma tecnologia de adoção recorde cuja função central é baratear o trabalho cognitivo, e avalia que a destruição de postos será mais rápida do que a criação de novas ocupações.
Klein acrescenta um risco que costuma ficar fora das planilhas: a possibilidade de regulação abrupta. Protestos contra data centers, resistência de categorias profissionais e um eventual incidente grave poderiam produzir regras restritivas de uma só vez. Kedrosky formaliza o argumento com probabilidade simples: uma dúzia de cenários adversos com 5% de chance cada resulta em mais de 50% de chance de que ao menos um ocorra. Ambos concordam que alguma regulação virá; divergem sobre se ela se parecerá com a de medicamentos, que disciplina sem paralisar, ou com a nuclear, que na prática congelou novas usinas.
E o Brasil com isso?
A bolsa brasileira tem pouca exposição direta ao comércio de IA, concentrada em commodities, bancos e serviços domésticos. Em meados do ano, enquanto Wall Street renovava recordes puxada pela tecnologia, o Ibovespa acumulava dois meses de perdas, pressionado também pelo cenário eleitoral, pelo petróleo e pela perspectiva de juros mais altos, segundo análise publicada pelo Money Times12. Isso não significa imunidade. Os canais de contágio são indiretos e conhecidos: fuga para o dólar numa correção global, aperto nas condições de crédito e alta dos juros longos americanos, que Kedrosky associa em parte à própria emissão de títulos das grandes plataformas.
O vínculo mais concreto, porém, está na política industrial. O país aprovou o Redata, regime especial de tributação para data centers. Estudo da FGV Projetos divulgado pelo Movimento Brasil Competitivo estimou que instalar um data center no Brasil custava 26,7% mais do que nos Estados Unidos antes do regime, e que uma instalação de 100 megawatts voltada à IA pode mobilizar cerca de R$ 25 bilhões, segundo o Times Brasil9. A Brasscom trabalha com cerca de US$ 80 bilhões em investimentos até 2030 e expansão da capacidade de 1.340 MW para 2.529 MW, de acordo com a Convergência Digital11.
Há uma tensão nesse projeto que o debate americano ajuda a enxergar. O cenário mais ambicioso, defendido pelo CEO da Scala Data Centers ao Brazil Journal, prevê o Brasil como exportador de capacidade computacional para Estados Unidos e Europa, aproveitando a saturação do mercado americano, com investimentos que poderiam se aproximar de US$ 1 trilhão em uma década10. Essa aposta depende justamente da tese de Azhar: demanda persistente e escassez de oferta. Se Kedrosky estiver certo e o ciclo terminar em excesso de capacidade, o país terá oferecido incentivos fiscais para entrar num mercado no momento em que ele começa a sobrar. A escolha de política pública, nesse caso, é também uma escolha entre os dois diagnósticos.
Outro ponto merece atenção local. Kedrosky cita casos americanos em que o subsídio por emprego direto de um data center chega a alguns milhões de dólares, já que essas instalações operam com equipes muito pequenas. As estimativas brasileiras de geração de empregos somam postos diretos, indiretos e induzidos, concentrados na fase de obra. Avaliar o Redata pelo emprego permanente, e não apenas pelo volume investido, é o tipo de cuidado que o debate internacional recomenda.
O argumento de que não há bolha. Há leituras de mercado segundo as quais a comparação com 2000 é imprecisa. Em 2025, o gestor Daniel Popovich, da Franklin Templeton, argumentou ao Seu Dinheiro que a diferença essencial em relação à pontocom era o financiamento com recursos próprios, gerados por negócios que já existem13. Parte dessa premissa enfraqueceu com a migração para a dívida em 2026, mas outros elementos permanecem: as grandes plataformas seguem lucrativas, a demanda por capacidade ainda supera a oferta e o CAPE ajustado pelos juros não está no extremo histórico.
O argumento de que a bolha é mais perigosa do que parece. No sentido oposto, a concentração do S&P 500 em poucas empresas expostas ao mesmo tema e o peso recorde das ações no patrimônio das famílias americanas, ambos citados por Kedrosky, significam que mesmo uma correção sem colapso de investimento pode ter efeito amplo sobre consumo e crédito. A definição restrita de Azhar pode ser útil para historiadores, mas pouco consola o investidor que vê seu fundo de índice cair.
Os sinais que podem decidir o debate
O mérito do encontro está no fim, quando cada debatedor diz o que o faria mudar de ideia. As respostas oferecem um roteiro objetivo para acompanhar o tema nos próximos trimestres.
| Debatedor | Sinal que mudaria sua avaliação | Onde acompanhar |
|---|---|---|
| Azeem Azhar | Dois trimestres seguidos em que o ritmo de crescimento do gasto das empresas com IA caia pela metade | Balanços das plataformas de nuvem e pesquisas de gasto corporativo |
| Paul Kedrosky | Produtividade acima da tendência, alta da participação na força de trabalho e PIB acima da média do pós-guerra | Estatísticas oficiais de produtividade e emprego dos EUA |
| Ambos | Concentração de clientes e margens reveladas nos prospectos públicos de IPO | Formulários S-1 na SEC |
Nenhum dos dois sustenta que a IA seja inútil. A disputa é sobre ritmo, financiamento e distribuição dos ganhos. Ferrovias e eletrificação transformaram economias e, ainda assim, deixaram para trás falências e capacidade ociosa. A questão para 2027 é qual dessas duas heranças vai pesar mais desta vez, e quem vai arcar com a conta.
Perguntas frequentes
Existe uma bolha de inteligência artificial em 2026?
Não há consenso. Analistas como Paul Kedrosky apontam sinais clássicos de bolha, como valuation próximo ao de 2000 e migração do financiamento para dívida. Outros, como Azeem Azhar, avaliam que a demanda ainda supera a oferta de capacidade computacional e que o ciclo segue produtivo, embora com riscos crescentes.
Quanto as grandes empresas de tecnologia estão investindo em IA?
O Morgan Stanley estima cerca de US$ 700 bilhões em desembolsos de Alphabet, Amazon, Microsoft e Meta em 2026, com capex acima de US$ 1 trilhão em 2027, e projeta emissão de dívida ligada à IA perto de US$ 570 bilhões neste ano.
O que é o índice CAPE de Shiller e o que ele indica hoje?
É a relação entre o preço do S&P 500 e a média de dez anos dos lucros corrigidos pela inflação. Em outubro de 2026 estava em torno de 41, contra média histórica de 17,4 e pico de 44,2 em 1999. Indica mercado caro, mas não serve para prever a data de uma correção.
Como uma eventual bolha de IA afetaria o Brasil?
A exposição direta da bolsa brasileira é pequena, mas uma correção global pode afetar o país via câmbio, fluxo de capital estrangeiro e juros internacionais. A política de atração de data centers, como o Redata, depende da continuidade da demanda global por capacidade computacional.
O que é o Redata?
É o Regime Especial de Tributação para Serviços de Data Center, parte da Política Nacional de Data Centers, que reduz tributos sobre equipamentos para instalação e expansão desses centros no Brasil, com contrapartidas como investimento em pesquisa e desenvolvimento.
Ewerton Lopes — Curador Editorial