The Verge: A grandeza da Nvidia em IA é construída sobre dívidas — uma bolha que corre o risco de estourar a qualquer momento (3DNews)

O setor atual de IA depende de dois fatores: os aceleradores de IA da Nvidia e financiamento por empréstimo. A própria Nvidia atua como investidora para seus clientes, garantindo altas vendas — eles obtêm empréstimos garantidos por seus aceleradores. Mas se um elo dessa cadeia falhar, todo o sistema de múltiplos parceiros pode entrar em colapso, com as repercussões reverberando pelos mercados financeiros globais, alerta o The Verge.

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A Nvidia está investindo pesado em IA — só este ano, investiu em mais de 70 empresas do setor. Entre os bilhões investidos, uma categoria importante se destaca: soluções “não em nuvem”, como a CoreWeave. Essa empresa de capital aberto, altamente endividada, existe com base na premissa de que o setor de tecnologia continuará a construir data centers. A CoreWeave e empresas similares tomam empréstimos para comprar aceleradores da Nvidia para seus data centers, usando esses aceleradores como garantia. Nesse processo, a Nvidia transforma cada US$ 1 investido em US$ 5 em vendas. Esse arranjo beneficia principalmente a própria Nvidia, mas praticamente nenhum outro participante do mercado.

Um problema importante é o fato de os aceleradores de IA se depreciarem com o tempo, e é fundamental entender se eles estão perdendo valor tão rapidamente a ponto de esses empréstimos se tornarem absurdos. A Nvidia tem interesse em manter esse setor ativo pelo maior tempo possível justamente por esse motivo: seu hardware serve como garantia. O oposto também é verdadeiro: se algo der errado com os negócios da Nvidia, isso terá repercussões em toda a indústria de IA. E quanto mais rápido os concorrentes da Nvidia surgirem, mais rápido esse momento desagradável se aproximará.

Os credores têm várias maneiras de tentar mitigar os riscos, como incorporá-los à taxa de juros. Por exemplo, a CoreWeave recebeu seu primeiro empréstimo acelerador em 2023 e, no terceiro trimestre deste ano, a taxa flutuante era de 14%. Outra opção é exigir uma alta porcentagem de garantia.Em relação ao empréstimo, essa proporção é expressa como a relação LTV (Loan-to-Value, ou Empréstimo-Valor). Por exemplo, se alguém compra uma casa de US$ 500.000 com uma entrada, precisa pagar 20% de entrada, restando US$ 400.000 para o empréstimo, resultando em um LTV de 80%. A relação LTV para empréstimos garantidos por aceleradoras varia bastante, dependendo do prazo do empréstimo, da credibilidade da administração da empresa e de outros fatores contratuais.

Para algumas empresas, é tão baixa quanto 50%, enquanto para outras, pode chegar a 110%. Empréstimos garantidos por aceleradoras são muito procurados; na maioria dos casos, são chips da Nvidia, o que fortalece a posição da empresa no mercado. Se uma empresa deseja comprar aceleradoras, pode obter financiamento a um custo menor usando as próprias aceleradoras como garantia, que são altamente líquidas. A viabilidade desses empréstimos permanece questionável, pois não está claro com que rapidez as aceleradoras se depreciam — presume-se que se depreciem muito rapidamente. A empresa pode alugar recursos para a Microsoft, mas talvez precise fazê-lo uma segunda ou terceira vez para recuperar o investimento. Não está claro qual será o tamanho do mercado secundário ou terciário para chips usados.

Fonte da imagem: Nvidia aqui e abaixo

Determinar o custo e a durabilidade dos aceleradores é difícil. Os documentos da CoreWeave afirmam que o valor que a empresa pode tomar emprestado depende do custo dos chips e, à medida que os preços caem, os valores dos empréstimos também diminuem. Mas o preço é fixo e, se os aceleradores ficarem mais baratos mais rápido do que o esperado, eles terão que contrair novos empréstimos. Grandes operadoras de nuvem como Google, Meta✴✴, Microsoft, Oracle e Amazon podem amortizar parte de suas dívidas sem perdas significativas, pois possuem outras linhas de negócios. As neoclouds não têm essa opção. Elas podem ter que aumentar o valor das garantias à medida que a demanda por seus serviços diminui.

Se uma pequena empresa der calote, o mercado não entrará em colapso: a maioria dos clientes poderá continuar executando seus programas; enquanto isso, os bancos apreenderão os servidores e os venderão por quase nada. Mas isso seria um golpe duplo para a Nvidia: aceleradores baratos e obsoletos inundariam o mercado e o número de clientes “verdes” diminuiria. No entanto, se várias empresas falissem simultaneamente, os problemas poderiam ser graves.

Outro problema do mercado de IA, que depende de empréstimos, é a distorção das avaliações de risco devido à concorrência. Se os empréstimos forem considerados um produto financeiro abstrato, surge a concorrência no mercado. Se uma empresa que não atua no setor de computação em nuvem inicialmente recebe um empréstimo a 15%, e essa taxa é calculada levando em conta os riscos, com o tempo essa taxa diminuirá à medida que a concorrência entre os credores aumentar, e a avaliação de risco se tornar secundária — os empréstimos serão concedidos a 13%, 12,5% e até menos.Além disso, sem considerar os riscos para os credores.

O setor de IA exige investimentos colossais: analistas estimam que, até o final de 2028, US$ 3 trilhões serão gastos somente em data centers. O primeiro empréstimo da CoreWeave, de US$ 2,3 bilhões, foi concedido por instituições financeiras privadas como Magnetar, Blackstone, Coatue, BlackRock e PIMCO. Em seguida, a empresa obteve outro empréstimo de US$ 7,5 bilhões, e um terceiro — de US$ 2,6 bilhões — foi concedido por gigantes como Goldman Sachs, JPMorgan Chase e Wells Fargo.

A parcela de dívida de aceleradoras é relativamente pequena em comparação com o volume de títulos das gigantes da tecnologia, mas problemas nesse segmento podem impactar o financiamento de grandes empresas — o setor de tecnologia está agora mais endividado do que durante a bolha da internet no final da década de 1990. Empréstimos privados são mais arriscados do que empréstimos bancários: as taxas de juros são mais altas e os prazos de vencimento são mais longos. Em momentos de dificuldades financeiras, as empresas podem receber ambos os tipos de empréstimos, o que significa que a dívida privada impacta indiretamente os bancos. Se uma empresa contrai ambos os tipos de empréstimos, ela corre um risco maior de inadimplência; e as empresas de IA servem como essa ponte entre credores privados e bancos. Além dos empréstimos de aceleradoras, a CoreWeave possui uma linha de crédito rotativo de US$ 2,5 bilhões diretamente com o JPMorgan Chase. Os próprios bancos frequentemente concedem empréstimos a credores privados.

Durante o boom da internet na década de 1990, a euforia dos investidores estava ligada às ações, e aqueles que mais sofreram foram os que investiram em empresas promissoras que posteriormente faliram. No caso da indústria de IA, as consequências podem ser ainda mais graves. No primeiro semestre deste ano, cerca de metade do crescimento do PIB dos EUA foi impulsionado por investimentos em empresas relacionadas à IA; alguns argumentam que, sem a IA, a economia americana já estaria em recessão — e é a IA que se torna uma ameaça caso a situação dos gastos piore. A vulnerabilidade do setor de IA se explica pela interconexão de todos os seus participantes, e a Nvidia ocupa um lugar central nesse ecossistema.

O cerne do debate sobre a depreciação de aceleradores é se vale a pena utilizá-los após atingirem seu potencial máximo.Três anos ou mais. Com novos chips, os operadores de data centers podem atender mais clientes, mas também consomem mais energia. Estima-se que, até 2028, novos data centers precisarão de 44 GW adicionais de capacidade, mas apenas 25 GW de nova capacidade serão comissionados até lá — talvez esse fator prolongue a vida útil dos aceleradores mais antigos. Enquanto o mercado permanecer inalterado, não há problemas, mas quando todo o setor está em risco, os credores enfrentam dificuldades imediatas.

Em 2022, os mineradores receberam empréstimos garantidos por equipamentos, e os credores se viram reféns desses mesmos equipamentos, que sofreram uma depreciação repentina de 85% devido à queda do Bitcoin. Em janeiro de 2023, o mercado secundário de equipamentos de mineração estava tão saturado que os credores foram forçados a minerar criptomoedas eles mesmos.

Algo semelhante poderia acontecer com empréstimos garantidos por aceleradoras. No entanto, a situação é um pouco diferente. Os mineradores tinham “apenas” US$ 4 bilhões em dívidas, e os empréstimos foram concedidos por empresas privadas, enquanto a dívida da IA ​​está atrelada a bancos tradicionais. Quando a mineração de Bitcoin entrou em colapso, a Nvidia acumulou mais de US$ 1 bilhão em estoque, pois a empresa aumentou a produção para atender à demanda, atrasando o lançamento de novas GPUs. O lucro líquido da Nvidia para o ano fiscal encerrado em 29 de janeiro de 2023 caiu 55% em relação ao ano anterior. Contudo, no final de novembro de 2022, a OpenAI lançou o ChatGPT, dando início à corrida da IA, e um ano depois, o lucro líquido da Nvidia aumentou sete vezes.

Os negócios da empresa mudaram. Desde o início da pandemia de 2020, o segmento de data centers vem evoluindo, e a Nvidia está participando desse processo, principalmente transferindo recursos de CPUs para GPUs. Os aceleradores de IA são fungíveis: se uma operadora de neocloud falir, suas instalações podem ser reaproveitadas, de modo que as gigantes da tecnologia se preocupam menos com a superconstrução de data centers do que seus concorrentes. E se houver um excesso de poder computacional para IA, as grandes empresas podem simplesmente suspender os investimentos por alguns anos e usar as instalações para outros fins, como a veiculação de anúncios.

No entanto, a Nvidia tem um forte incentivo para manter seus parceiros de neocloud em atividade. Ela investe em várias empresas e, se elas continuarem operando, a empresa continua lucrando. No pior cenário, ela pode intervir e salvar várias empresas ou até mesmo todo o setor, como fez com seu IPO.CoreWeave. Nesse sentido, a questão da amortização não é crucial: se uma empresa como a CoreWeave for forçada a incorrer em grandes prejuízos ou a pagar empréstimos com capital adicional, a Nvidia pode ajudar. No entanto, ficará impotente se a pressão competitiva se intensificar.

A receita da Nvidia é altamente concentrada. Em seu último relatório financeiro, a empresa admitiu que apenas dois clientes foram responsáveis ​​por 21% e 13% de sua receita nos primeiros nove meses do ano fiscal de 2026, respectivamente. Ao fortalecer sua base de clientes com o neocloud, a Nvidia ganha poder de negociação com grandes clientes. No entanto, esses grandes clientes começaram a produzir seus próprios chips. Enquanto as GPUs da Nvidia podem ser usadas em uma variedade de aplicações, as TPUs do Google são projetadas exclusivamente para IA. A empresa treinou seu inovador modelo Gemini 3 exclusivamente em TPUs. Esses chips, por serem focados em uma área específica, consomem menos energia ao executar operações semelhantes, e isso serve como um sinal para outros participantes do mercado. É por isso que os acordos do Google com a Anthropic, Salesforce, Midjourney e Safe Superintelligence, bem como o suposto acordo com a Meta✴✴, são tão importantes. Qualquer pessoa que compre ou mesmo ameace migrar para TPUs tem a oportunidade de negociar um desconto com a Nvidia. Estima-se que a OpenAI tenha reduzido o custo total de propriedade dos aceleradores da Nvidia em 30%, mesmo sem ter iniciado a transição para TPUs.

No caso da CoreWeave, as coisas não são tão simples — ela possui contratos que garantem uma certa quantia de receita, já que clientes como a Microsoft e a Nvidia são claramente confiáveis ​​em termos de crédito, o que agrada aos credores.A Nvidia firmou um contrato de arrendamento com a CoreWeave para chips de sua própria produção, o que é visto como uma medida de apoio, conforme demonstrado nos relatórios financeiros.A empresa não divulga detalhes desses acordos; analistas os caracterizam como uma “rede de segurança”. Se os US$ 26 bilhões orçados pela Nvidia para despesas com serviços em nuvem forem incluídos, as margens da empresa caem de 72% para 68%, e o lucro por ação cai de US$ 6,28 para US$ 5,98.

Assim, a Nvidia pode já estar começando a salvar empresas de computação em nuvem inovadoras, embora seus interesses frequentemente divirjam: se as empresas “verdes” começarem a lançar novos aceleradores anualmente, os antigos se depreciam mais rapidamente e, com isso, a credibilidade das empresas de computação em nuvem inovadoras diminui. Por outro lado, essas empresas não são benéficas apenas para a própria Nvidia – elas reduzem os custos de capital de gigantes como Microsoft e Google, que utilizam seus serviços pagando um pequeno valor adicional por eletricidade e aluguel. A ironia é que as empresas de computação em nuvem inovadoras precisam se atualizar constantemente para se manterem relevantes e continuarem comprando produtos da Nvidia, mas isso não pode durar para sempre, apontam os analistas.

Enquanto isso, o Google não é a única empresa com seus próprios aceleradores. A Amazon, que já está tentando chegar a um acordo com a OpenAI, a Microsoft, a Meta e até mesmo a própria OpenAI começaram a trabalhar nessa direção. A Broadcom está por trás de alguns desses projetos. Huawei, ByteDance e Alibaba também estão desenvolvendo seus próprios equipamentos na China. A AMD está ganhando força rapidamente, com o objetivo de aumentar o desempenho de seus aceleradores ao nível dos produtos da Nvidia até 2027. Todos esses players estão preparados para atualizar suas soluções anualmente, o que é extremamente desvantajoso para as empresas de computação em nuvem. À medida que a competição se intensifica, a Nvidia tem cada vez menos recursos para dar suporte a esse ecossistema.

Analistas apontam que o colapso pode resultar da falência de apenas um pequeno player. Todos os participantes da cadeia estão muito interligados. Mesmo que uma pequena empresa declare falência e alguém em um nível superior da hierarquia seja forçado a admitir prejuízos — mesmo uma gigante como a Microsoft, que de repente se veja com uma dívida indesejada de, digamos, US$ 20 bilhões em seu balanço patrimonial — a escala do dano para o setor será enorme.Determine o tamanho e o número de empresas falidas. Muitas pequenas plataformas não relacionadas à nuvem podem desaparecer amanhã sem que ninguém perceba, mas seu desaparecimento em massa poderia levantar suspeitas. Se grandes empresas falirem, isso pode semear o medo no setor — mesmo sem problemas sistêmicos graves, os investidores podem fugir.

Outros cenários também são possíveis. O mercado pode migrar para serviços de inferência, ou seja, para o lançamento em vez do treinamento de modelos de IA. Ou grandes empresas de tecnologia podem decidir que não precisam mais de novos recursos computacionais. Ou outra revolução tecnológica pode ocorrer, e o tamanho dos modelos promissores diminuiria. Ou os produtos mais procurados podem migrar da Nvidia para seus concorrentes. Ou os modelos de IA de código aberto podem atingir um nível de qualidade suficientemente alto, e empresas como a OpenAI podem desaparecer. Mas, seja qual for o resultado, o mercado ficará saturado com data centers inteiros.

No mercado financeiro, isso impactará credores privados, gestores de fundos universitários, fundos de pensão, escritórios familiares, fundos de hedge e fundos patrimoniais, bem como bancos que se envolveram profundamente no setor de IA. O problema é que alguns aspectos dessa situação lembram a crise de 2008. A única questão é quando tudo isso vai desmoronar e o que acontecerá depois.