A infraestrutura de IA é uma bolha ou uma "união para ganhar tempo"? Desconstruindo a estrutura financeira por trás de 3 trilhões de dólares.

Isto não é um simples debate binário de “bolha vs não bolha”; a resposta pode ser mais complexa e mais precisa do que imagina. Não tenho uma bola de cristal que me permita prever o futuro. Mas tentei aprofundar a estrutura financeira subjacente a esta festa e construir um quadro de análise.

O artigo é longo e cheio de detalhes, começando pela conclusão:

Em termos de direção, não acho que seja uma grande bolha. Mas existem altos riscos em alguns segmentos.

Mais precisamente, a infraestrutura de IA atual parece ser uma longa marcha de “união + compra de tempo”. Grandes empresas (( Microsoft, Google, Meta, Nvidia…) utilizam engenharia financeira para alavancar enormes quantias, mas transferem o principal risco de crédito para empresas de projeto (SPV) e para o mercado de capitais, ligando estreitamente os interesses de todos os participantes.

O chamado “comprar tempo” refere-se a apostar na paciência do seu fluxo de caixa e dos recursos externos para ver se conseguem aguentar até o dia em que a “IA realmente aumentar a produtividade”.

Se ganhar a aposta, a IA cumprirá a promessa, e a grande empresa será a maior vencedora. Se perder a aposta (se o progresso da IA não corresponder às expectativas ou os custos forem demasiado altos), os primeiros a serem prejudicados serão os recursos externos que forneceram financiamento.

Isto não é a bolha de “excesso de alavancagem bancária e detonação pontual” de 2008. É um gigantesco experimento de financiamento direto, liderado pelos empresários mais inteligentes e com mais dinheiro do planeta, que usam estratégias complexas de “financiamento fora do balanço” para dividir o risco em muitos fragmentos negociáveis, distribuindo-os para diferentes investidores digerirem.

Mesmo que não seja uma bolha, isso não significa que todos os investimentos em infraestrutura de IA possam ter um bom ROI.

01 Compreender o núcleo: o mecanismo de vinculação de interesses da “armadilha”.

O chamado “abraço em grupo” refere-se ao fato de que esta infraestrutura de IA irá ligar estreitamente os interesses das cinco partes:

Gigantes da tecnologia (Meta, Microsoft, Google) e seus parceiros de modelo grande (OpenAI, xAI)): precisam de poder de computação, mas não querem gastar uma fortuna de uma só vez.

Fornecedor de chips (Nvidia): precisa de grandes encomendas contínuas para sustentar a sua avaliação.

Fundos de private equity (Blackstone, Blue Owl, Apollo): precisam de novas classes de ativos para expandir a escala de gestão de ativos e cobrar mais taxas de gestão.

Neocloud (CoreWeave, Nebius) e fornecedores de serviços de nuvem híbrida (Oracle Cloud Infrastructure): oferecem infraestrutura e capacidade de computação, mas ao mesmo tempo precisam de contratos de longo prazo com grandes empresas para alavancar financiamento.

Investidores institucionais (fundos de pensão, fundos soberanos, fundos tradicionais como a BlackRock): necessitam de retornos estáveis superiores aos dos títulos públicos.

E estas cinco partes formaram uma “comunidade de interesses”, por exemplo:

A Nvidia fornece prioridade de fornecimento à CoreWeave, ao mesmo tempo que investe na sua participação acionária.

A Microsoft deu um contrato de longa duração à CoreWeave, enquanto a ajudava a financiar.

A Blackstone oferece financiamento por dívida, ao mesmo tempo que angaria fundos de pensões.

Meta e Blue Owl fundaram conjuntamente um SPV, compartilhando riscos.

A OpenAI, juntamente com outros fabricantes de grandes modelos, continua a elevar os padrões de parâmetros dos modelos, capacidade de inferência e escala de treinamento, o que equivale a aumentar continuamente a barreira de demanda por capacidade computacional em toda a indústria. Especialmente sob a forte ligação com a Microsoft, essa estrutura de colaboração de “terceirização de tecnologia e internalização de pressão” faz com que a OpenAI, embora não invista dinheiro, se torne o catalisador que acelera a corrida global por gastos de capital. Não é um financiador, mas sim o curador real que impulsiona a alavancagem em todo o mercado.

Ninguém consegue se salvar sozinho, essa é a essência da “união”.

02 Estrutura de capital — Quem está a pagar? Para onde vai o dinheiro?

Para entender a arquitetura geral, podemos começar pela imagem abaixo que mostra o fluxo de fundos.

As gigantes da tecnologia precisam de números astronômicos de poder de computação, há duas opções:

Construção de um centro de dados próprio: Este é o modelo tradicional. A vantagem é o controle total, a desvantagem é a construção lenta e todos os gastos de capital e riscos estão sobre o próprio balanço patrimonial.

Procurando fornecedores externos: os gigantes não estão simplesmente alugando servidores, mas estão gerando dois modelos centrais de “fornecedores externos”. Esta é a nova tendência atual e também o foco da nossa análise.

A primeira é a SPV (Special Purpose Vehicle) / armadilha de propósito especial, que é uma ferramenta financeira pura. Você pode imaginá-la como uma entidade especial criada especificamente para um “único projeto, único cliente”.

Modelo de negócios: por exemplo, a Meta quer construir um centro de dados, mas não quer gastar uma grande quantia de dinheiro de uma só vez, então se junta a uma empresa de gestão de ativos para formar um SPV. A única tarefa do SPV é construir e operar este centro que é exclusivamente da Meta. Os investidores recebem uma dívida de alta qualidade lastreada em fluxo de caixa de aluguel (uma mistura de dívida corporativa + financiamento de projeto).

Tipo de cliente: extremamente único, normalmente apenas um (por exemplo, Meta).

Grau de risco: a vida ou a morte depende completamente do crédito de um único cliente.

A segunda é a Neocloud ( como CoreWeave, Lambda, Nebius ), que são empresas operacionais independentes (Operating Company, OpCo), com suas próprias estratégias operacionais e total autoridade de decisão.

Modelo de negócio: por exemplo, a CoreWeave financia-se (capital e dívida) para comprar grandes quantidades de GPUs e as aluga a vários clientes, assinando contratos de “garantia/ reserva”. Flexível, mas com grande volatilidade no valor do capital.

Tipo de cliente: teoricamente diversificado, mas na prática altamente dependente de grandes empresas (por exemplo, o apoio inicial da Microsoft à CoreWeave). Devido ao seu tamanho menor, ao contrário da SPV que se apoia em um único “papai rico”, a Neocloud tem uma dependência maior de fornecedores upstream (Nvidia).

Grau de risco: o risco é distribuído entre múltiplos clientes, mas a capacidade operacional, a tecnologia e o valor da participação acionária afetam a sobrevivência.

Apesar de serem radicalmente diferentes em termos legais e de estrutura operacional, a essência comercial de ambos converge de maneira semelhante: ambos são “fornecedores externos de poder de cálculo” para os gigantes, removendo as enormes compras de GPU e a construção de centros de dados do balanço patrimonial dos gigantes.

Então, de onde vem o dinheiro desses SPV e Neoclouds?

A resposta não é um banco tradicional, mas sim fundos de crédito privado (Private Credit Funds). Por quê?

Isto deve-se ao facto de que, após 2008, o “Acordo de Basileia III” impôs requisitos rigorosos sobre a adequação do capital dos bancos. Os bancos que assumem esses empréstimos massivos de alto risco, alta concentração e longo prazo precisam de provisionar reservas tão elevadas que não correspondem aos custos.

Os negócios que os bancos “não podem fazer” e “não se atrevem a fazer” criaram um enorme vácuo. Os gigantes do private equity como Apollo, Blue Owl e Blackstone preencheram essa lacuna - eles não estão sujeitos a restrições bancárias, podendo oferecer financiamentos mais flexíveis e rápidos, mas com taxas de juros mais altas. Garantidos por aluguéis de projetos ou GPU/equipamentos com contratos longos.

Para eles, é uma grande oportunidade altamente atraente - muitos têm experiência em financiamento de infraestrutura tradicional, e este tema é suficiente para fazer o tamanho dos ativos sob gestão crescer várias vezes, com taxas de gestão e direitos adicionais (Carried Interest) a aumentar significativamente.

Então, de onde vem o dinheiro desses fundos de crédito privado?

A resposta são investidores institucionais (LPs), como fundos de pensão, fundos soberanos, companhias de seguros, e até mesmo investidores individuais (por exemplo, através do ETF de crédito privado emitido pela BlackRock - que contém a dívida privada 144A do projeto Meta Beignet Investor LLC 144A 6.581% 30/05/2049)

O caminho de transmissão do risco na cadeia foi então estabelecido:

( o último tomador de risco ) fundos de pensões/ investidores de ETF/ fundos soberanos → ( instituições intermediárias ) fundos de crédito privado → ( entidades de financiamento ) SPV ou Neocloud ( como CoreWeave ) → (usuário final) gigantes da tecnologia ( como Meta )

03 Análise de Caso SPV — Hyperion da Meta

Para entender o modo SPV, o plano “Hyperion” da Meta é um excelente exemplo (informação pública suficiente):

Estrutura/Participação acionária: JV do Meta com o fundo gerido pela Blue Owl (Beignet Investor LLC). Participação de 20% do Meta, 80% da Blue Owl. Emissão de dívida estruturada em SPV 144A. JV cobre ativos, Meta arrenda a longo prazo. Despesas de capital durante o período de construção estão na JV, os ativos são gradualmente transferidos para o balanço patrimonial do Meta após o início do leasing financeiro.

Escala: cerca de 27,3 mil milhões de dólares em dívida (dívida privada 144A) + cerca de 2,5 mil milhões de dólares em capital próprio, representando uma das maiores emissões únicas de dívida corporativa/financiamento privado da história dos Estados Unidos. E a data de vencimento é em 2049, esta estrutura de reembolso a longo prazo é essencialmente “trancar primeiro o risco de tempo mais difícil”.

Taxa/ Classificação: A dívida obteve uma classificação S&P A+ (classificação alta permite aos seguradores alocar), a taxa de juro nominal é de cerca de 6,58%.

Estrutura de investidores: a PIMCO subscreveu 18 mil milhões; os ETFs do BlackRock totalizam mais de 3 mil milhões. Para este grupo de investidores, isso representa um rendimento estável de alta qualidade extremamente atrativo.

Fluxo de caixa e arrendamentos: a Blue Owl não está interessada em GPUs que podem desvalorizar (eu acho que algumas pessoas no mercado estão preocupadas com a suposição de que a vida útil de depreciação das GPUs é muito longa, o que é um erro, porque as GPUs são apenas a parte de hardware, e o verdadeiro valor da IA reside na combinação de hardware + modelos. O preço do hardware mais antigo cai devido à iteração, mas isso não significa que o valor da aplicação do modelo de IA também caia), mas sim no fluxo de caixa do SPV sustentado por arrendamentos de longo prazo da Meta (a partir de 2029). O financiamento durante a fase de construção também está pré-alocado em títulos públicos dos EUA para reduzir riscos. Esta estrutura combina a liquidez de dívida corporativa com cláusulas de proteção de financiamento de projetos, sendo ao mesmo tempo 144A-for-life (círculo de investidores restrito).

Então por que o risco a curto prazo dessa arquitetura é extremamente baixo?

Isto é porque, nesta estrutura, a tarefa do Hyperion é simples: a mão esquerda recebe o aluguer da Meta, a mão direita paga os juros da Blue Owl. Desde que a Meta não falhe (a probabilidade de isso acontecer no futuro previsível é extremamente baixa), o fluxo de caixa é tão estável como uma rocha. Não é necessário se preocupar com a volatilidade da demanda de IA ou a queda dos preços das GPUs.

Esta estrutura de dívida de longo prazo de 25 anos, amortizada por aluguer, bloqueia todos os riscos de refinanciamento a curto prazo, desde que os rendimentos sejam estáveis e os juros sejam pagos normalmente. Esta é a essência de “comprar tempo” (deixar que o valor criado pelas aplicações de IA alcance lentamente a estrutura financeira).

Ao mesmo tempo, a Meta usa seu próprio crédito e forte fluxo de caixa para obter um enorme financiamento de longo prazo, contornando os tradicionais gastos de capital. Embora, sob as normas contábeis modernas (IFRS 16), os arrendamentos de longo prazo acabem por ser apresentados como “passivos de arrendamento”, a vantagem está no seguinte: a pressão de gastos de capital de bilhões de dólares durante o período de construção inicial, bem como os riscos de construção e negócios de financiamento, são inicialmente transferidos para a SPV.

Transformar um grande gasto de capital único em despesas de aluguel amortizadas ao longo de 25 anos otimiza enormemente o fluxo de caixa. Depois, apostar se esses investimentos em IA podem gerar benefícios econômicos suficientes em 10-20 anos para cobrir o principal e os juros (considerando uma taxa de juro de 6,58% em títulos, e levando em conta as despesas operacionais, o ROI calculado com base no EBITDA deve ser, no mínimo, de 9-10% para que os acionistas obtenham um retorno razoável).

04 Almofada de buffer da Neocloud — Risco de capital da OpCo

Se o modo SPV é a “transferência de crédito”, então modos como CoreWeave e Nebius, que são Neocloud, são “risco ainda mais estratificado”.

Tomando a CoreWeave como exemplo, a estrutura de capital é muito mais complexa do que a de um SPV. Várias rodadas de financiamento de capital e dívida, com investidores incluindo Nvidia, VC, fundos de crescimento e fundos de dívida privada, formam uma sequência clara de amortecimento de risco.

Supondo que a demanda por IA não seja tão alta quanto o esperado, ou que novos concorrentes surjam, o que acontecerá se a CoreWeave tiver uma grande queda na receita e não conseguir pagar os altos juros?

O primeiro passo é a evaporação do valor das ações: o preço das ações da CoreWeave desmorona. Esta é a “armadilha de capital próprio” - a primeira a absorver o impacto. A empresa pode ser forçada a financiar-se com desconto, resultando em uma diluição significativa dos direitos dos acionistas originais, ou até mesmo em perdas totais. Em comparação, a armadilha de capital próprio do SPV é mais fina, pois não pode financiar-se diretamente no mercado público.

O segundo passo é que os credores sofrem perdas: só depois de o capital próprio estar completamente “queimado”, é que a CoreWeave ainda não consegue liquidar a dívida, e então é a vez dos credores privados como a Blackstone suportarem as perdas. No entanto, esses fundos, ao concederem empréstimos, geralmente exigem garantias de alta qualidade (os mais recentes GPUs) e prioridades de reembolso rigorosas.

A CoreWeave e a Nebius adotam a abordagem de “primeiro definir o contrato de longo prazo, depois financiar o contrato de longo prazo”, expandindo rapidamente por meio de refinanciamento no mercado de capitais. A beleza dessa estrutura reside no fato de que os grandes clientes podem alcançar uma melhor eficiência no uso de capital, mobilizando mais gastos de capital com contratos de longo prazo de futuros pedidos, sem investir dinheiro, e a probabilidade de contágio de risco para todo o sistema financeiro é limitada.

Por outro lado, os acionistas da Neocloud devem estar cientes de que ocupam a posição mais instável, mas também mais emocionante, neste jogo de apostas. Eles apostam em um crescimento rápido e devem rezar para que as operações financeiras da administração (prorrogação de dívidas, aumento de capital) sejam praticamente perfeitas, além de prestar atenção à estrutura de vencimento da dívida, ao alcance das garantias, à janela de renovação de contratos e à concentração de clientes, para poder avaliar melhor a relação risco-retorno do capital próprio.

Podemos também imaginar que, se a demanda por IA crescer mais lentamente, quem seria a capacidade mais facilmente descartada na margem? SPV ou Neocloud? Por quê?

05 Oracle Cloud: A ascensão de um jogador não convencional na nuvem

Quando todos estão focados na CoreWeave e nos três grandes gigantes da nuvem, um inesperado “cavalo negro da nuvem” também está surgindo silenciosamente: Oracle Cloud

Não pertence à Neocloud, nem faz parte do grupo de elite das três grandes empresas de tecnologia, mas conseguiu garantir contratos com a Cohere, xAI e até mesmo uma parte da carga de computação da OpenAI, graças ao seu design de arquitetura altamente flexível e à estreita colaboração com a Nvidia.

Particularmente quando a alavancagem da Neocloud se torna cada vez mais apertada e o espaço na nuvem tradicional é insuficiente, a Oracle, com a sua posição de “neutralidade” e “substituibilidade”, torna-se uma importante camada de amortecimento na segunda onda da cadeia de fornecimento de poder computacional de IA.

A sua existência também nos mostra que esta batalha pela capacidade de computação não é apenas um confronto entre os três gigantes, mas que fornecedores não típicos, como a Oracle, estão silenciosamente a conquistar posições, sendo extremamente estratégicos.

Mas não se esqueça de que a mesa de jogo não está apenas no Vale do Silício, mas se estende a todo o mercado financeiro global.

O “garantia implícita” do governo que todos desejam.

Por fim, neste jogo dominado por gigantes da tecnologia e finanças privadas, há um potencial “ás” - o governo. Embora a OpenAI tenha afirmado recentemente que “não tem e não deseja” que o governo forneça garantias de empréstimos para centros de dados, a discussão com o governo refere-se a garantias potenciais para fábricas de chips e não para centros de dados. Mas eu acredito que eles (ou participantes semelhantes) definitivamente incluíram na sua proposta original a opção de “incluir o governo na aliança”.

Como dizer? Se a escala da infraestrutura de IA for tão grande que nem mesmo as dívidas privadas possam suportá-la, a única saída é evoluir para uma disputa de poder nacional. Uma vez que a posição de liderança da IA seja definida como “segurança nacional” ou “corrida para a lua do século 21”, a intervenção do governo se torna uma consequência natural.

A forma mais eficaz de intervenção não é dar dinheiro diretamente, mas sim fornecer “garantia”. Esta abordagem traz uma vantagem decisiva: reduz significativamente o custo de financiamento.

Investidores da mesma idade que eu devem se lembrar da Freddie Mac ( e da Fannie Mae ). Essas duas “empresas patrocinadas pelo governo” (Government Sponsored Enterprises; GSEs) não são departamentos oficiais do governo dos EUA, mas o mercado acredita amplamente que elas têm “garantia implícita do governo”.

Eles compram hipotecas bancárias, embalando-as como MBS e garantindo, redirecionando o capital para o mercado hipotecário após a venda no mercado aberto, aumentando os fundos disponíveis para empréstimos. Ou seja, a sua existência ampliou o impacto do tsunami financeiro de 2008.

Imagine se, no futuro, surgir uma “empresa de computação de IA estatal”, com garantias implícitas do governo. Os títulos emitidos por ela seriam considerados títulos quase soberanos, com taxas de juros muito próximas às dos títulos do Tesouro dos EUA.

Isto irá mudar radicalmente o mencionado anteriormente “comprar tempo para aumentar a produtividade”:

Custo de financiamento extremamente baixo: quanto mais baixo o custo do empréstimo, menor a exigência sobre a “velocidade de aumento da produtividade da IA”.

Tempo ilimitado: mais importante ainda, é possível estender continuamente a um custo extremamente baixo (Roll over), o que equivale a adquirir quase um tempo infinito.

Em outras palavras, essa prática reduz drasticamente a probabilidade de o jogo “explodir”. Mas uma vez que explode, o alcance do impacto pode se ampliar várias dezenas de vezes.

06 trilhões de dólares em apostas — o verdadeiro fator chave da «produtividade»

Todas as estruturas financeiras mencionadas - SPV, Neocloud, dívida privada - por mais sofisticadas que sejam, apenas respondem à questão “como pagar.”

E, no fundo, a questão sobre se a infraestrutura de IA se tornará uma bolha é: “A IA realmente pode aumentar a produtividade?” e “Quão rápido?”

Todos os arranjos de financiamento de 10 a 15 anos têm, na sua essência, o objetivo de “comprar tempo”. A engenharia financeira oferece aos gigantes um período de respiro, sem a necessidade de resultados imediatos. Mas comprar tempo tem um custo: os investidores da Blue Owl e da Blackstone (fundos de pensões, fundos soberanos, detentores de ETFs) precisam de retornos de juros estáveis, enquanto os investidores em capital da Neocloud precisam de um crescimento de avaliação várias vezes superior.

A “taxa de retorno esperada” desses financiadores é o limiar que a produtividade da IA deve ultrapassar. Se o aumento da produtividade trazido pela IA não conseguir cobrir o alto custo de financiamento, essa estrutura delicada começará a desmoronar pelo ponto mais frágil (“almofada de capital próprio”).

Portanto, nos próximos anos, deve-se prestar especial atenção aos seguintes dois aspectos:

A velocidade de lançamento das “soluções de aplicação” em diversos setores: ter apenas modelos poderosos (LLM) não é suficiente. É necessário ver “softwares” e “serviços” que realmente façam as empresas desembolsar dinheiro. É preciso que esse tipo de aplicação se torne amplamente difundido, gerando um fluxo de caixa suficientemente grande para pagar o principal e os juros dos enormes custos de infraestrutura.

Limitações externas: o centro de dados de IA é um monstro consumidor de eletricidade. Temos eletricidade suficiente para sustentar a demanda por poder computacional em crescimento exponencial? A velocidade de atualização da rede elétrica está acompanhando? O fornecimento de GPUs da Nvidia e outros hardwares encontrará gargalos, fazendo com que fiquem “atrasados” em relação ao cronograma exigido pelos contratos financeiros? Os riscos do lado da oferta podem fazer com que todo o “tempo comprado” seja esgotado.

Em resumo, esta é uma corrida entre finanças (custo de financiamento) e física (energia, hardware) e negócios (implementação de aplicações).

Podemos também usar uma abordagem quantitativa para estimar aproximadamente quão grande deve ser o aumento da produtividade que a IA precisa trazer para evitar uma bolha:

De acordo com as estimativas do Morgan Stanley, este ciclo de investimento em IA deverá acumular até 2028 um total de 3 trilhões de dólares.

O custo de emissão de títulos SPV da Meta mencionado anteriormente é de cerca de 6-7%, enquanto, de acordo com um relatório da Fortune, a taxa média de dívida da CoreWeave é de aproximadamente 9%. Supondo que a maioria dos títulos privados na indústria exija um retorno de 7-8% e uma proporção de dívida para capital próprio de 3:7, o ROI dessas infraestruturas de IA ( (calculado com base no EBITDA e no total de despesas de capital) precisaria estar entre 12-13% para que o retorno sobre o capital próprio ultrapassasse 20%.

Assim, o EBITDA necessário = 3 trilhões × 12% = 360 bilhões de dólares; se calcularmos com uma margem de lucro EBITDA de 65%, a receita correspondente é de aproximadamente 550 bilhões de dólares;

Com um PIB dos EUA estimado em cerca de 29 trilhões, é necessário que um novo aumento correspondente a aproximadamente 1,9% do PIB seja sustentado a longo prazo por meio da capacitação da IA.

Este limiar não é baixo, mas não é uma fantasia. Em 2025, a receita global da indústria de cloud deve ser de cerca de 400 bilhões de dólares, em outras palavras, precisamos ver pelo menos a AI capacitar a reconstrução de uma ou duas indústrias de cloud. A chave está na velocidade de monetização da aplicação e se o gargalo físico pode ser desbloqueado em sincronia.

Teste de estresse de cenário de risco: quando o “tempo” não é suficiente?

Todas as estruturas financeiras mencionadas acima apostam que a produtividade conseguirá superar o custo do financiamento. Permita-me usar dois testes de estresse para simular a reação em cadeia quando a velocidade de realização da produtividade da IA não corresponde às expectativas:

Na primeira situação, assumimos que a produtividade da IA é “lenta” em ser realizada (por exemplo, leva 15 anos para ser escalada, mas muitos financiamentos podem ser de 10 anos):

Neocloud foi o primeiro a cair: operadores independentes de alta alavancagem como a CoreWeave, cuja receita não consegue cobrir os altos juros, tiveram seu “colchão de capital” queimado, levando a incumprimentos de dívida ou reestruturações a preço de liquidação.

O SPV enfrenta riscos de prorrogação: No vencimento da dívida de um SPV como o Hyperion, a Meta deve decidir se irá refinanciar a uma taxa de juro mais alta (o mercado já testemunhou o fracasso do Neocloud), o que pode corroer os lucros do core business.

Os LPs dos fundos de crédito privado sofreram enormes perdas, e as avaliações das ações de tecnologia foram significativamente revisadas em baixa. Esta é uma “falha cara”, mas não irá desencadear um colapso sistêmico.

Na segunda situação, suponhamos que a produtividade da IA tenha sido “falsificada” (o progresso tecnológico estagnou ou os custos não podem ser reduzidos e escalonados):

Os gigantes da tecnologia podem optar por um “default estratégico”: esta é a pior situação. Gigantes como a Meta podem considerar que “continuar a pagar o aluguel” é um poço sem fundo, e assim optar por rescindir o contrato de arrendamento à força, forçando a reestruturação da dívida da SPV.

Colapso dos títulos SPV: Títulos como o Hyperion, considerados de classificação A+, terão seu crédito desconectado instantaneamente da Meta, e o preço despencará.

Pode destruir completamente o mercado de “financiamento de infraestruturas” de crédito privado e tem uma grande chance de, através da interconexão mencionada, provocar uma crise de confiança nos mercados financeiros.

O objetivo destes testes é transformar a vaga questão “se é uma bolha” em uma análise de contexto específica.

07 Termômetro de Risco: Lista de Observação Prática para Investidores

E quanto às mudanças na confiança do mercado, eu mesmo vou continuar a acompanhar cinco coisas, como um termômetro de risco:

A velocidade de realização da produtividade de projetos de IA: inclui a aceleração ou desaceleração da receita esperada dos fornecedores de grandes modelos (crescimento linear ou crescimento exponencial), diferentes produtos de IA e a situação de aplicação de projetos.

Neocloud preço das ações, rendimento dos títulos, anúncios: inclui grandes encomendas, incumprimento/modificação, refinanciamento da dívida (certos títulos privados irão vencer por volta de 2030 e precisam de atenção especial), ritmo de aumento de capital.

Preço/Spread secundário da dívida SPV: se dívidas privadas 144A como a Hyperion mantêm acima do valor nominal, se as transações são ativas e se a posição do ETF aumenta.

Mudanças na qualidade dos termos de longo prazo: proporção take-or-pay, prazo mínimo de retenção, concentração de clientes, mecanismo de ajuste de preços (ajustes de tarifas elétricas/taxas de juro/preços em relação à inflação).

Progresso energético e possíveis inovações tecnológicas: como fatores externos mais propensos a se tornarem um gargalo, é necessário prestar atenção aos sinais políticos relacionados a subestações, distribuição e mecanismos de preços de eletricidade. Além disso, é importante verificar se há novas tecnologias que possam reduzir significativamente o consumo de eletricidade.

Por que isso não é uma repetição de 2008?

Algumas pessoas podem fazer uma analogia com a bolha de 2008. Eu acho que essa abordagem pode levar a um erro de julgamento:

O primeiro ponto diz respeito à natureza diferente dos ativos principais: IA vs. casas

O ativo central da crise hipotecária de 2008 eram as “casas”. As casas em si não têm contribuição de produtividade (o crescimento da receita de aluguel é muito lento). Quando os preços das casas se afastam dos fundamentos da renda das famílias e são empacotados em produtos financeiros complexos, a ruptura da bolha é apenas uma questão de tempo.

E o ativo central da IA é a “potência de cálculo”. A potência de cálculo é a “ferramenta de produção” da era digital. Desde que você acredite que a IA tem uma alta probabilidade de, em algum momento no futuro, aumentar substancialmente a produtividade de toda a sociedade (desenvolvimento de software, pesquisa de medicamentos, atendimento ao cliente, criação de conteúdo), não precisa se preocupar muito. Isso é um “adiantamento” da produtividade futura. Tem fundamentos reais como ponto de ancoragem, mas ainda não foi totalmente realizado.

O segundo ponto é que os pontos-chave da estrutura financeira são diferentes: financiamento direto vs. bancos

A bolha de 2008 espalhou-se amplamente através de nós críticos (bancos). O risco foi disseminado por meio do “financiamento indireto bancário”. O colapso de um banco (como o Lehman) gerou uma crise de confiança em todos os bancos, levando ao congelamento do mercado interbancário e, finalmente, desencadeando uma crise financeira sistêmica que afetou a todos (incluindo uma crise de liquidez).

E agora a estrutura de financiamento da infraestrutura de IA é predominantemente baseada em “financiamento direto”. Se a produtividade da IA for refutada, a CoreWeave falir e a Blackstone incumprir uma dívida de 7,5 mil milhões de dólares, isso será uma grande perda para os investidores da Blackstone (fundos de pensões).

Após 2008, o sistema bancário tornou-se realmente mais robusto, mas não podemos simplificar excessivamente e pensar que o risco pode ser completamente “contido” no mercado de private equity. Por exemplo, os fundos de crédito privado podem também usar alavancagem bancária para amplificar os retornos. Se o investimento em IA falhar amplamente, essas perdas significativas dos fundos ainda podem se espalhar por duas vias:

Inadimplência de alavancagem: a inadimplência de financiamento alavancado dos fundos em relação aos bancos transmitirá o risco de volta ao sistema bancário.

Impacto nos LPs: Fundos de pensões e companhias de seguros enfrentam deterioração dos balanços devido a grandes perdas de investimento, levando-os a vender outros ativos no mercado aberto, desencadeando uma reação em cadeia.

Assim, a forma mais precisa de dizer é: “Esta não é uma crise de liquidez interbancária com um ponto de ruptura único e um congelamento total como a de 2008.” A pior situação seria um “fracasso caro”, com baixa contágio e velocidade lenta. Mas, dado a opacidade do mercado privado, devemos permanecer altamente vigilantes em relação a este novo tipo de risco de contágio lento.

Inspiração para os investidores: Em qual camada deste sistema você está?

Vamos voltar à pergunta inicial: a infraestrutura de IA é uma bolha?

A formação e a explosão da bolha vêm do grande desvio entre os benefícios esperados e os resultados reais. Eu acredito que, em termos gerais, não se trata de uma bolha, mas sim de um arranjo financeiro de alta alavancagem muito preciso. No entanto, do ponto de vista do risco, além de certos aspectos que exigem atenção especial, não se pode subestimar o “efeito de riqueza negativa” que uma pequena bolha pode trazer.

Para os investidores, nesta corrida de infraestrutura de IA de vários trilhões de dólares, é crucial saber o que se está apostando ao deter diferentes ativos:

Ações de gigantes da tecnologia: você está apostando que a produtividade da IA consegue superar o custo de financiamento.

Crédito privado: você ganha juros estáveis, mas assume o risco de “o tempo pode não ser suficiente”.

Neocloud participação: você é o primeiro colchão de maior risco e maior recompensa.

Neste jogo, a posição determina tudo. Compreender esta série de estruturas financeiras é o primeiro passo para encontrar a sua própria posição. E entender quem está “curando” este show é a chave para julgar quando este jogo terminará.