Estudo: receita trimestral global de IA ultrapassa custos de depreciação pela primeira vez, mas 850 mil milhões em compromissos de infraestrutura aguardam retorno do investimento.

Segundo a Bloomberg, citando uma análise da Exponential View a mais de 1 000 empresas num conjunto de dados de despesas em IA, concluiu-se que no primeiro trimestre de 2026 as receitas globais de IA (excluindo a China) atingiram 25 mil milhões de dólares, ultrapassando pela primeira vez os 21 mil milhões de dólares em custos de depreciação e amortização do mesmo período. No entanto, há 850 mil milhões de dólares em compromissos de infraestruturas à espera de retorno.

A fragilidade do pressuposto de depreciação a seis anos: se a vida útil das GPUs diminuir, o patamar dos 21 mil milhões de dólares sobe

As empresas tecnológicas e de cloud computing distribuem atualmente o custo de equipamentos como chips de IA por um período de utilização de cerca de seis anos, o que determina diretamente o valor trimestral das amortizações. A linha de base de 21 mil milhões de dólares em amortizações da Exponential View assenta inteiramente neste pressuposto de seis anos.

Se a vida útil real de um cluster de GPUs for inferior a seis anos — por exemplo, se a próxima geração de chips provocar uma obsolescência precoce do equipamento atual —, a depreciação acelera e o patamar dos 21 mil milhões de dólares sobe, fazendo com que os 25 mil milhões de dólares de receitas trimestrais passem de «ultrapassar» para «não conseguir acompanhar».

O artigo refere que o chip Jalapeno AI, desenvolvido em parceria pela OpenAI e pela Broadcom, alega reduzir os custos em cerca de 50% face às soluções atuais de GPU, e deverá começar a ser integrado nos data centers de parceiros como a Microsoft ainda este ano; esta concorrência do lado da oferta está apenas a começar.

Impacto potencial de modelos de baixo custo como o DeepSeek na fixação de preços dos serviços de IA

Do lado das receitas, alguns utilizadores já começaram a migrar para modelos chineses mais baratos ou mesmo gratuitos, como o DeepSeek. Se houver uma adoção em larga escala de modelos de baixo custo por parte das empresas, os preços unitários dos serviços de IA dos hyperscalers terão de seguir a tendência: mesmo que o número de utilizadores continue a crescer, a receita por utilizador pode diluir-se, tornando novamente difícil sustentar a linha de depreciação que acabou de ser ultrapassada.

850 mil milhões de dólares em compromissos de infraestruturas vs. 25 mil milhões de dólares de receitas trimestrais

Dados da Bloomberg do mesmo período mostram: a Meta assumiu compromissos de novos contratos de arrendamento de data centers no valor de 79 mil milhões de dólares; a Microsoft, 41 mil milhões de dólares; e toda a indústria cloud acumula obrigações futuras de arrendamento de data centers no valor de 850 mil milhões de dólares.

Os 850 mil milhões de dólares em compromissos de infraestruturas correspondem a 25 mil milhões de dólares de receitas num único trimestre; apenas o item da depreciação exige vários anos de excedentes estáveis para que esta vaga de construção entre verdadeiramente num período de retorno. Conclusão do artigo: «Ultrapassar a linha de depreciação é um facto, mas se é o início de uma nova era ou um número temporário em que esta vaga de construção se convence a si mesma, só os dados dos próximos trimestres o dirão.»

Perguntas Frequentes

O que significa «custo de depreciação e amortização» e por que é que esta comparação é significativa?

Depreciação e amortização é um método contabilístico que distribui grandes despesas de capital (como a compra de GPUs) ao longo da sua vida útil em cada período. Comparar com o custo de depreciação, em vez do valor real de compra, é mais próximo do «consumo» efetivo de capital por período e é a forma padrão de as empresas avaliarem se o investimento está a começar a dar retorno. As receitas trimestrais de IA superarem os custos de depreciação significa que, do ponto de vista contabilístico, o negócio de IA já começa a «cobrir» a amortização do capital investido em infraestruturas.

O pressuposto de depreciação a seis anos é razoável?

Segundo o artigo, seis anos é o período de depreciação atualmente adotado pela generalidade das empresas tecnológicas e de cloud para equipamentos de IA, sendo uma prática do setor. No entanto, o hardware de IA evolui muito rapidamente; se a próxima geração de chips ultrapassar significativamente as GPUs atuais dentro de três a quatro anos, a vida útil real do equipamento existente pode ser inferior a seis anos, resultando num custo de depreciação real mais elevado. Assim, o pressuposto de seis anos é simultaneamente o padrão atual do setor e a maior variável de incerteza na análise.

Como é que o chip Jalapeno da OpenAI afeta esta equação?

Segundo o artigo, o Jalapeno é um chip de IA desenvolvido internamente pela OpenAI em parceria com a Broadcom, que alega reduzir os custos em cerca de 50% face às soluções atuais de GPU e deverá começar a ser integrado nos data centers de parceiros como a Microsoft ainda este ano. Se chips mais eficientes e de menor custo forem amplamente implementados, por um lado podem reduzir a base de depreciação futura (favorável ao lado das receitas), mas por outro podem acelerar a obsolescência precoce das GPUs atuais, aumentando a pressão da depreciação a curto prazo.