O boom da IA ​​​​custará US$ 11 trilhões – o mercado não sobreviverá mais sem dívidas gigantescas

\nAnalistas da SemiAnalysis estimaram o total de gastos de capital em infraestrutura de inteligência artificial em US$ 11,1 trilhões de 2024 a 2029. Ao mesmo tempo, o volume do mercado de financiamento de dívida relacionado, de acordo com a previsão da empresa, chegará a US$ 7,1 trilhões.\n\nDe acordo com a SemiAnalysis, o desenvolvimento futuro da inteligência artificial depende cada vez mais não apenas da compra de GPUs, mas também da construção de data centers, do desenvolvimento de infraestrutura de rede, sistemas de armazenamento de dados, fornecimento de energia, refrigeração e contratos de energia de longo prazo. Ao mesmo tempo, o volume projetado do mercado de dívida, como escreve MixedNews, não significa que a maioria dos investimentos serão diretamente financiados por fundos emprestados, uma vez que os empréstimos estão vinculados a ativos de infraestrutura, contratos de clientes e receitas futuras provenientes do poder computacional.\n\nOutras organizações analíticas também fornecem previsões semelhantes, embora os métodos de cálculo sejam diferentes. A Goldman Sachs espera cerca de 7,6 biliões de dólares em investimento global em infraestruturas de IA entre 2026 e 2031, enquanto a McKinsey estima que as necessidades dos centros de dados serão de 6,7 biliões de dólares até 2030, dos quais 5,2 biliões de dólares virão de cargas de trabalho relacionadas com a IA. Ao mesmo tempo, os cálculos de diferentes empresas incluem diversas categorias de despesas, incluindo chips, energia, refrigeração, terrenos para construção e modernização de equipamentos.\n\nEspecialistas observam que o financiamento de grandes clusters de GPU requer o cumprimento simultâneo de diversas condições. Os credores esperam contratos de longo prazo com os clientes, os clientes querem garantir a disponibilidade de recursos de computação, eletricidade e capacidade do data center, e seus operadoresreservar infraestrutura somente após confirmação da demanda e financiamento. Por esse motivo, um atraso em qualquer estágio pode retardar todo o projeto.\n\nA infraestrutura de computação de IA está começando a assumir as características de uma classe de ativos separada, onde os credores avaliam as receitas futuras do arrendamento de GPU de maneira semelhante ao arrendamento de aeronaves. Nesse contexto, a Nvidia, segundo a Data Center Dynamics, expandiu seu papel para além do fornecedor de hardware, atuando como garantia financeira para alguns clientes da neocloud em troca de uma participação nas receitas. Esse mecanismo reduz os riscos dos credores, pois prevê o suporte da capacidade computacional descarregada caso a demanda seja inferior ao esperado. Ao mesmo tempo, essa estrutura continua vulnerável à queda dos preços dos aluguéis ou à desaceleração dos gastos corporativos com IA.\n