A ganância há muito tem sido um catalisador para a inovação capitalista. Na corrida do ouro da Califórnia, os prospectores desenvolveram canhões de água para destruir colinas em busca do minério. No boom imobiliário americano do início dos anos 2000, os bancos construíram máquinas de securitização de empréstimos insanas para manter a farra do crédito.

Por um tempo, ambos foram vistos como formas inventivas de engenharia —uma para aproveitar energia extra, a outra para inundar o mercado imobiliário com empréstimos baratos. Hoje, energia e crédito são dois dos maiores gargalos na bonança da inteligência artificial (IA). Mais uma vez, a criatividade está fluindo.

A energia é o gargalo mais tangível: há um congestionamento, literalmente. Os fornecedores de energia estão sobrecarregados pela demanda de eletricidade para operar chips de IA em vastos centros de dados. A Ercot, operadora da rede do Texas, recebeu solicitações para mais de 226 gigawatts (GW) de energia até 2030, quase cem vezes mais do que aprovou em 2022.

O presidente Donald Trump juntou-se ao coro de americanos preocupados que a insaciável demanda de energia dos projetos de IA aumentará os preços da eletricidade. Em 13 de janeiro, ele prometeu aos cidadãos que não seriam eles a “pagar a conta”, e sim os gigantes da tecnologia como Microsoft.

O capital surgiu como outro gargalo. Quando gigantes da tecnologia geradores de caixa pagavam por suas próprias despesas de capital em IA, isso não era uma preocupação. Mas à medida que o investimento consumiu uma parcela crescente do fluxo de caixa, eles tiveram que encontrar novas maneiras de levantar verba.

Enquanto isso, os bancos estão até o pescoço em empréstimos para desenvolvedores de centros de dados menores e menos solventes, e precisam fatiar e reembalar empréstimos para tirá-los de seus balanços.

Tanto nos mercados de energia quanto nos de crédito, o resultado é uma infinidade de inovações destinadas a reduzir a pressão sobre a rede elétrica e sobre os balanços —sendo este último aparentemente mais alarmante que o primeiro. Ambos, no entanto, terão a duvidosa distinção de bombear mais ar na bolha da IA.

Como de costume quando se trata de pensar fora da caixa, Elon Musk é quem devemos observar. Durante alguns anos antes da xAI entrar na corrida da IA, gigantes da tecnologia conectavam seus centros de dados diretamente à rede elétrica americana. Mas quanto maior a demanda, mais tempo levava para garantir uma conexão —e Musk estava com pressa para alcançar rivais como a OpenAI.

Então, ele foi pioneiro no que a empresa de pesquisa SemiAnalysis batizou de alternativa “BYO” (sigla em inglês para “traga o seu próprio”) à energia baseada na rede. Quando a xAI construiu um grande cluster de unidades de processamento gráfico (GPUs) em um tempo recorde de quatro meses no Tennessee em 2024, turbinas a gás e motores foram literalmente transportados em caminhões. Inicialmente, essa foi uma medida provisória. Mas com as conexões à rede agora levando até cinco anos para serem garantidas, os BYOs vieram para ficar.

Com o aumento da demanda, a criatividade do BYO atingiu velocidade supersônica. No mês passado, a Boom, que está construindo aviões ultrarrápidos, anunciou que forneceria 29 turbinas de gás natural baseadas na mesma tecnologia de seus motores a jato para a desenvolvedora de centros de dados Crusoe.

A Wärtsilä, empresa finlandesa que fabrica motores para navios de cruzeiro, também os vende para centros de dados. Outras tecnologias promissoras, como células de combustível, também podem ser aproveitadas. No total, o Goldman Sachs estima que até um terço (ou 25 GW) da capacidade incremental de centros de dados será construído fora da rede nos Estados Unidos nos próximos cinco anos. Isso significará que os centros de dados poderão surgir mais rapidamente.

Musk também está liderando a carga quando se trata de engenhosidade financeira, ao lado de Mark Zuckerberg, da Meta, e Larry Ellison, da Oracle. Adjacente a uma captação de US$ 20 bilhões que a xAI concluiu no início de janeiro, ela alugará GPUs da Nvidia no valor de US$ 5,4 bilhões de um veículo de propósito específico (SPV, na sigla em inglês) criado pela Valor Equity Partners, sua apoiadora de longa data.

Tanto a Meta quanto a Oracle também usaram SPVs para reduzir a pressão que os projetos de centros de dados estão exercendo em seus balanços. A Meta criou uma extraordinária combinação de capital privado, títulos corporativos e garantias de dívida para levantar US$ 30 bilhões para um gigantesco centro de dados na Louisiana.

A Oracle também teria levantado US$ 66 bilhões em financiamento fora do balanço por meio de SPVs, tudo para apoiar a OpenAI, que até agora provou ser muito melhor em fazer acordos do que em ganhar dinheiro.

O tamanho de tais negócios —bem como sua concentração entre um pequeno grupo de tomadores de empréstimos— está causando indigestão na indústria bancária fortemente regulamentada. Ela está feliz em organizar emissões de títulos para hyperscalers altamente lucrativos. Mas quanto menos solvente for a contraparte, mais difícil é manter os empréstimos nos livros de um banco por muito tempo.

Isso está proporcionando oportunidades para empresas de crédito privado, frequentemente financiadas por seguradoras de vida, que estão originando empréstimos para tomadores de centros de dados ou comprando tranches personalizadas das carteiras de empréstimos de IA dos bancos.

O mercado é potencialmente enorme. O Morgan Stanley estima que o financiamento de centros de dados envolvendo empresas de crédito privado atingirá US$ 800 bilhões nos cinco anos até 2030 —ou cerca de metade do valor total que espera ser emprestado no boom dos centros de dados. No entanto, muitos dos financiadores envolvidos estão improvisando à medida que avançam.

FINANÇAS À MODA FRANKENSTEIN

Saudemos a inovação, mas estejamos atentos aos riscos. Eles não são da mesma magnitude. Nos mercados de energia, a energia BYO traz custos mais altos e expõe os centros de dados a maior risco de falha de equipamento do que teriam na rede. Mas os efeitos colaterais do frenesi de inovação também serão positivos na medida em que levarem a novas abordagens para o fornecimento de energia.

Quanto aos mercados de crédito, eles são um bom lugar para levantar dinheiro agora que o investimento em IA não pode mais ser totalmente autofinanciado. Mas os efeitos colaterais também podem ser perigosos. Apenas algumas empresas estão obtendo lucros confiáveis com a IA.

Se isso não mudar, há o risco de um colapso de crédito que poderia abalar o sistema financeiro e a economia de forma mais ampla. Então o mundo precisará de um novo tipo de engenhosidade —mas dessa vez para juntar os cacos.