As gigantes da computação em nuvem investiram centenas de bilhões de dólares em infraestrutura de computação de IA, mas ainda não têm uma ideia clara do prazo para amortizar os aceleradores especializados. Os céticos argumentam que, dado o ritmo atual de desenvolvimento do setor, isso deveria ser alcançado em dois ou três anos, e não nos seis anos esperados pelos otimistas.
Fonte da imagem: AMD
O investidor Michael Burry defende a depreciação acelerada de ativos de IA, estimando que a diferença na depreciação atingirá US$ 176 bilhões entre 2026 e 2028. Em outras palavras, o custo dos aceleradores adquiridos deveria ser amortizado em dois ou três anos, e não em seis, como sugerem alguns especialistas.
Analistas da BCA Research explicam que os mercados de ações já começaram a cair em meio a essas preocupações. Até o final da década, representantes do setor esperam deter US$ 2,5 trilhões em ativos de IA. Considerando a taxa de depreciação anual típica de 20%, eles terão que amortizar US$ 500 bilhões anualmente. Esse valor excede os lucros combinados das empresas que planejam participar de projetos essenciais. Ou seja, os representantes do setor acumularão perdas rapidamente, mesmo que amortizem o custo dos aceleradores em cinco anos, e não em dois ou três.
Alguns especialistas acreditam que as amortizações anuais aumentarão dos atuais US$ 150 bilhões para US$ 400 bilhões na segunda metade desta década. Até mesmo gigantes da indústria sentirão o impacto da rápida depreciação de ativos nos próximos anos. Os aceleradores da Nvidia são normalmente substituídos por novos a cada dois ou três anos e, nesse caso, as empresas simplesmente não têm cinco ou seis anos para amortizar o custo.
Na verdade, a taxa atual de crescimento das despesas corporativas já supera a observada durante o boom da internet ou a construção de ferrovias. O problema é que as ferrovias construídas no passado levariam muito mais tempo para se pagar do que os aceleradores de IA de hoje.Essa constatação está fazendo com que alguns investidores se tornem cada vez mais céticos ao avaliar as perspectivas financeiras do setor de IA para o seu desenvolvimento futuro.