Em 2026, os cinco principais hiperscaladores dos EUA – Microsoft (NASDAQ:MSFT), alfabeto (NASDAQ:GOOGL) (NASDAQ:GOOG), Metaplataformas (NASDAQ:META), oráculo (NYSE: ORCL)e Amazônia (NASDAQ:AMZN) – prevêem que gastarão colectivamente uns espantosos 720 mil milhões de dólares em despesas de capital. Por mais agressivo que este número possa parecer, esta fase de aceleração do crescimento da infraestrutura de inteligência artificial (IA) marca um momento em que a tecnologia está a passar de experiências ambiciosas para se tornar a espinha dorsal da economia global.

As indústrias estão exigindo rapidamente sistemas inteligentes que possam aprender, raciocinar e agir na escala das máquinas. Os hiperescaladores reconhecem que quem controla a infraestrutura subjacente provavelmente capturará a maior parte do valor impulsionado pela IA na próxima década.

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Embora a corrida seja rápida, nem todos os participantes possuem a mesma convicção ou clareza. Com base nos catalisadores que impulsionam a construção de infraestruturas de IA e nos casos de utilização concretos em torno destes orçamentos crescentes, vejo a Microsoft e a Alphabet equipadas de forma única para justificar os seus compromissos, enquanto o resto das grandes empresas tecnológicas corre o risco de se sobrecarregar.

Os orçamentos de investimento em IA são uma função de uma realidade simples: o apetite pelo poder computacional da IA ​​está a crescer a um ritmo incrível. A criação de um modelo de IA requer sessões de treinamento medidas em milhões de horas de GPU, enquanto a inferência requer escalabilidade exponencial à medida que a adoção desses modelos se aprofunda nos ambientes de consumo e empresariais.

As empresas já não estão a considerar se devem ou não adotar a IA, mas sim a rapidez com que podem integrar novos fluxos de trabalho nas suas operações principais. Isso cria um ciclo de feedback onde os modelos mais capazes abrem novos casos de uso – exigindo que os desenvolvedores acessem infraestruturas críticas.

Os hiperscaladores hesitantes em investir pesadamente em novos data centers correm o risco de se tornarem serviços públicos em um cenário onde a diferenciação dependerá de quais fornecedores podem fornecer os serviços mais avançados com o menor custo marginal.

Quando um dos participantes anuncia um modelo inovador ou um novo compromisso de clusters de GPU, os outros são efetivamente forçados a igualar ou superar esse rival para evitar a migração de clientes.

Os cerca de 720 mil milhões de dólares em gastos com infraestruturas de IA não são atribuídos a investigação e desenvolvimento abstratos ou a campanhas de marketing. Será em grande parte lançado em aço, silício e elétrons.

A maior parte financiará a construção de fábricas construídas especificamente para cargas de trabalho de IA – data centers que eclipsam os campi de nuvem tradicionais em densidade de energia e sofisticação de resfriamento. Dentro dessas instalações há fileiras de racks de servidores refrigerados a líquido contendo centenas de milhares de clusters de GPU, interconectados por malhas de latência ultrabaixa.

A infraestrutura elétrica consumirá outra parte significativa da pilha de despesas. Os clusters de treinamento em IA consomem muita eletricidade, forçando os hiperescalares a se comprometerem com acordos de longo prazo para capacidade renovável e nuclear.

Além disso, a Big Tech está gastando cada vez mais em projetos proprietários de silício. Chips integrados específicos para aplicativos (ASICs) personalizados permitem que as empresas ultrapassem o gargalo no fornecimento de GPU e adaptem os chips às cargas de trabalho que irão lidar.

Na minha opinião, a Microsoft e a Alphabet destacam-se da concorrência porque os seus gastos em infraestrutura de IA estão bem alinhados com camadas de aplicações defensáveis ​​e altamente lucrativas que já tocam centenas de milhões de utilizadores e organizações todos os dias.

Neste contexto, os respetivos investimentos representam investimentos clássicos de crescimento – capital aplicado de forma agressiva para capturar quotas de mercado, acelerar fluxos de receitas e criar fossos competitivos. Em contraste, os gastos das plataformas concorrentes carregam um sabor mais pesado de investimentos em manutenção. Trata-se principalmente de manter as pegadas existentes e proteger a quota de mercado, em vez de ativar motores de crescimento no curto prazo – com recompensas que parecem mais distantes e incertas.

A plataforma em nuvem da Microsoft, Azure, desfruta de um canal de distribuição incomparável: o Microsoft Office, o pacote de produtividade mais utilizado no mundo. À medida que o Copilot adiciona novos recursos ao Word, Excel e Teams, cada licença empresarial se torna um vetor para consumo de IA. Esta integração torna o investimento visível para a receita, uma vez que os clientes já estão a pagar pelas aplicações e pagam voluntariamente um prémio pela IA nas camadas acima.

A Alphabet desfruta de uma vantagem semelhante. Os ecossistemas de busca do Google, YouTube e Android geram um dos fluxos de dados proprietários mais ricos do mundo. Enquanto isso, o pedigree de pesquisa da DeepMind e as unidades de processamento de tensores (TPU) personalizadas do Google oferecem vantagens de eficiência que os concorrentes não podem replicar facilmente em escala.

Por enquanto, as ambições de IA da Meta estão focadas na otimização de publicidade e em experimentos de hardware vestível. As plataformas sociais enfrentam inerentemente problemas de fadiga dos utilizadores e obstáculos regulamentares. Investir bilhões de dólares em infraestrutura para aumentar recomendações ou realidade virtual e recursos de jogos corre o risco de se tornar mais uma jogada de manutenção defensiva do que uma estratégia de expansão ofensiva.

A Oracle opera a partir de uma base ainda mais restrita. A sua presença de infraestrutura em nuvem, embora cresça, carece da amplitude de empresas estabelecidas como Azure ou Amazon Web Services (AWS). Além disso, seu histórico centrado em banco de dados corre o risco de deixar partes da nova capacidade de IA inexploradas caso os clientes decidam migrar cargas de trabalho para plataformas de uso mais geral.

Os investimentos na nuvem da Amazon competem internamente com o seu negócio principal de comércio eletrônico. Além disso, os relacionamentos da empresa com os clientes, embora vastos, carecem do mesmo nível de aprisionamento na camada de aplicativos que a Microsoft e a Alphabet desfrutam.

Na ausência de um ecossistema semelhante de modelos proprietários como o Google Gemini ou de produtividade diária como o Microsoft Office, a Amazon corre o risco de gastar em nova capacidade onde o retorno desses investimentos é diluído por integrações mais lentas face a uma procura menos certa – mais manutenção de uma base estabelecida do que crescimento ousado na próxima arquitectura.

Em última análise, penso que os gastos da Microsoft e da Alphabet são justificados porque fortalecem os volantes que já giram a toda velocidade entre dados, clientes, redes de distribuição e inovação. Os outros hiperescaladores podem acabar gastando em infraestrutura apenas para seguir os trilhos da economia da IA, em vez de construí-la.

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Adam Spatacco ocupou cargos na Alphabet, Amazon, Meta Platforms e Microsoft. The Motley Fool tem posições e recomenda Alphabet, Amazon, Meta Platforms, Microsoft e Oracle. O Motley Fool tem uma política de divulgação.

A armadilha Capex de US$ 720 bilhões: 2 hiperscaladores de inteligência artificial (IA) estão gastando em crescimento, enquanto o resto está gastando em manutenção Postado originalmente por The Motley Fool