A liquidação desta semana em ações de tecnologia sublinha uma ansiedade persistente entre os investidores: o que acontece se você der uma grande festa e poucas pessoas aparecerem?
O índice Nasdaq Composite caiu quase 3% esta semana, enquanto Wall Avenue se preocupa com a possibilidade de os triliões de dólares destinados à inteligência synthetic proporcionarem o crescimento das receitas e dos lucros necessários para justificar esse custo exorbitante.
Goldman Sachs estimativas as empresas de tecnologia gastarão US$ 7,6 trilhões até 2031 para construir milhares de novos knowledge facilities para impulsionar a ascensão da IA. Mas novos dados estão a levantar questões sobre se um número suficiente de consumidores e empresas estão dispostos a pagar por estes serviços, mesmo quando os gigantes tecnológicos que lideram a IA cobram pesados empréstimos para construir a infra-estrutura necessária.
“Há preocupação sobre o quanto os hiperscaladores estão recorrendo aos mercados de dívida para financiar a construção de infraestrutura”, disse Kate Brennan, diretora associada do instituto de pesquisa independente AI Now, à CBS Information, referindo-se às empresas de tecnologia que impulsionam a torrente de gastos de capital em IA – Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft e Oracle.
Ela acrescentou: “Os retornos não estão chegando e as afirmações feitas, em termos de eficiência ou números de produtividade, não estão sendo compensadas”.
Brennan também destacou o crescente ceticismo entre alguns consumidores e trabalhadores sobre a utilidade da IA. É verdade que os americanos estão usando cada vez mais a IA, mas por enquanto poucos parecem dispostos para pagar por isso. Essa relutância está associada ao que as pesquisas mostram serem as principais preocupações públicas com a IA: 40% dos adultos pensam que a tecnologia será uma força social negativa nas próximas duas décadas, contra 16% que acreditam que será positiva, de acordo com para a Pew Analysis.
Enquanto isso, mais empresas estão demitir trabalhadores e investir em IA, aumentando as preocupações sobre o impacto da tecnologia nos empregos. Para os empregadores, o retorno é incerto. Um maio estudar da empresa de pesquisa tecnológica Gartner descobriu que as empresas que substituem trabalhadores por agentes de IA muitas vezes não conseguem gerar retorno sobre o investimento.
Uma conclusão é que muitos consumidores estão usando IA menos pelo desejo de conversar com um bot do que porque simplesmente não há como escapar da tecnologia, disse Brennan. Insira uma consulta de pesquisa no Google e você receberá uma resposta de IA no topo da página. Ligue para a linha de apoio de uma empresa e é provável que você encontre um agente de IA com uma voz suave acompanhada de digitação falsa em segundo plano.
“O atual impulso para a adoção da IA que estamos vendo vem diretamente dos incentivos financeiros das empresas de IA”, acrescentou ela. Devido às enormes despesas de capital, os hiperscaladores e outras empresas de IA estão a fazer um “empurrão deliberado para a IA em todo o lado – não importa se a procura existe ou se os clientes a querem ou não”.
Bolha ou busto?
Wall Avenue há muito que se preocupa com uma Bolha de IA já que empresas como a Alphabet e a fabricante de chips Nvidia impulsionaram repetidamente o mercado de ações dos EUA para novos recordes. Para alguns investidores, o momento precise é análogo à bolha pontocom do remaining da década de 1990. Embora muitos dos primeiros grandes nomes da Web tenham desaparecido, os que sobreviveram – como a Amazon e o Google – acabaram por se tornar empresas lucrativas ou mesmo nomes familiares.
Tal como aconteceu com o ciclo anterior de expansão e queda, o cenário da IA provavelmente produzirá resultados desiguais, de acordo com Qian Wang, chefe international de pesquisa de mercado de capitais da Vanguard, e o economista international sênior Kevin Khang.
“Algumas empresas podem emergir como mais lucrativas e com vantagens competitivas significativas, enquanto outras poderão considerar os seus negócios principais obsoletos numa nova economia de IA”, afirmaram esta semana num relatório. “À medida que continuamos a aprender como é a economia da IA na prática – a trajetória das despesas de capital em IA, a eficácia com que os hiperscaladores podem monetizar o investimento em IA e o tamanho e a forma do mercado endereçável de IA – a sensibilidade do mercado aos altos e baixos provavelmente será significativa.”
Eles acrescentaram: “Os investidores devem esperar uma jornada difícil”.
O teste de retorno
Uma questão basic subjacente às elevadas avaliações dos hiperscaladores e de outras empresas de IA é se os seus planos de despesas de capital refletem previsões de receitas realistas, de acordo com o economista Ed Yardeni, da Yardeni Analysis.
Empresas como Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft estão a gastar pesadamente em centros de dados e chips na expectativa de uma forte procura por serviços de IA, enquanto grandes criadores de modelos de linguagem como OpenAI e Anthropic pagam para utilizar os seus centros de dados. No entanto, resta saber se os consumidores e as empresas acabarão por gerar receitas suficientes para justificar esses investimentos.
“O ecossistema de IA desmorona se a demanda esperada do usuário remaining pelos produtos de IA/LLM não se concretizar ou se os preços de suas ofertas caírem drasticamente abaixo das expectativas”, disse Yardeni em nota aos investidores.
A equipe de Yardeni examinou estimativas de receita anualizadas para OpenAI e Anthropic para avaliar se estão adicionando usuários com rapidez suficiente para cobrir seus compromissos de gastos com os hiperescaladores – o que ele chama de “teste de retorno de capital” para verificar se essas empresas podem suportar as despesas de capital da indústria.
A conclusão deles: não neste momento, mas o quadro irá melhorar dentro de vários anos se as actuais previsões de crescimento se mantiverem.
“Descobrimos que o ecossistema de IA ainda não é totalmente apoiado pelas receitas do utilizador remaining, mas também não é totalmente especulativo”, disse Yardeni. “As receitas esperadas para 2030 fazem a matemática parecer muito melhor. Mas essas previsões dependem de uma grande suposição: as receitas de IA devem continuar a crescer e a eficiência computacional deve melhorar, ou ambos.”
