A ascensão de modelos de IA mais baratos e eficientes, impulsionados pelo DeepSeek da China, pode remodelar a demanda por data centers, fortalecendo um setor no qual os investidores já apostavam fortemente que continuaria a crescer.
Há anos, analistas preveem um crescimento exponencial dos data centers — a infraestrutura essencial para alimentar a transição digital global e o treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs).
O modelo DeepSeek AI da China causou inquietação entre investidores no final de janeiro, pois o lançamento do modelo R1 levantou questões sobre a dominância dos EUA no setor de IA e se os avanços em eficiência do desenvolvedor chinês poderiam reduzir a demanda por capacidade de data centers.
Os data centers geralmente levam pelo menos dois anos para serem construídos, e os pedidos já foram, em grande parte, considerados para 2025 — o que significa que o lançamento do modelo disruptivo R1 provavelmente não terá um impacto imediato. Embora o lançamento do DeepSeek R1 tenha inicialmente levado alguns analistas a moderar suas previsões, questionando se os investimentos no setor poderiam ter sido “equivocados”, especialistas disseram à CNBC que modelos desenvolvidos de forma mais barata e com chips menos potentes poderiam, na verdade, acelerar o crescimento do mercado.
Perspectiva otimista
O DeepSeek destaca como os data centers são vulneráveis a mudanças nas narrativas sobre gastos com IA, segundo analistas do Barclays. Se as alegações de eficiência feitas pela startup chinesa forem confirmadas, o desenvolvimento sugere que os “centenas de bilhões de dólares dedicados ao desenvolvimento da IA podem ter sido mal direcionados, e os planos de gastos de capital dos hyperscalers podem ser reconsiderados”, disseram analistas liderados por Brendan Lynch em uma nota publicada em 27 de janeiro.
Eles acrescentaram que, se a IA exigir menos infraestrutura, serão as instalações de “qualidade inferior” — as menos eficientes em termos de energia — que poderão enfrentar uma demanda e preços mais fracos.
Os analistas do UBS, por sua vez, observaram que cerca de um terço das projeções atuais de crescimento do mercado de data centers depende da expansão e desenvolvimento da inteligência artificial generativa — IA que pode criar imagens a partir de comandos escritos. Essas previsões não consideravam uma melhoria radical na eficiência, disse o UBS em uma nota de 28 de janeiro.
Inicialmente, o UBS previu em abril do ano passado que o mercado global de equipamentos para data centers cresceria entre 10% e 15% ao longo de três anos, até 2028. Nesta semana, os analistas do banco disseram que novos dados e declarações de especialistas levaram a uma perspectiva mais otimista para o mercado. Agora, a empresa espera que as receitas do setor cresçam 20% em 2025 e prevê um crescimento próximo ao limite superior da faixa de 10% a 15% pelo menos no início do período de 2026 a 2028, conforme indicado em uma nota divulgada na quarta-feira.
A questão sobre se o DeepSeek realmente requer de 20 a 30 vezes menos poder computacional por consulta para inferência ainda não foi totalmente resolvida, disse Andre Kukhnin, analista de pesquisa de ações do UBS, à CNBC — referindo-se ao processo de rodar dados através de um modelo de IA para fazer previsões ou resolver tarefas.
“Embora seja mais eficiente por token, ele precisa de mais tokens por consulta, pois é um modelo de raciocínio em vez de um modelo de ‘fluxo de fala’… A conclusão é que não acreditamos que ele reduza substancialmente a demanda por energia para inferência”, explicou Kukhnin.
O departamento de pesquisa do Goldman Sachs prevê que o equilíbrio entre oferta e demanda de data centers “ficará mais apertado” nos próximos anos, atingindo um pico no final de 2026 e moderando a partir de 2027.
Se os ganhos de eficiência reduzirem os níveis de gastos de capital (capex) por parte dos principais investidores, isso pode “mitigar o risco de excesso de oferta de longo prazo que prevemos para 2027 e além — o que acreditamos ser um fator importante para tornar o mercado de data centers mais durável e menos cíclico”, observou James Schneider, analista sênior de pesquisa de ações do Goldman Sachs, em um relatório de 4 de fevereiro.
Ainda há muito a ser determinado sobre o impacto dessa tecnologia emergente, pois se passaram menos de três semanas desde que o DeepSeek publicou seus dados. O modelo R1, por si só, não é suficiente para “mudar drasticamente” a demanda, segundo Andrew McMillan, sócio do escritório de advocacia RPC.
“O apetite dos investidores será contido se isso se mostrar replicável, pois isso significaria que haverá uma demanda muito menor por processamento de dados no futuro do que existe atualmente, ou pelo menos que o crescimento não seguirá a trajetória esperada”, disse McMillan, que é especialista em fusões e aquisições e governança de dados.
“Acho que, no longo prazo, será muito interessante ver se essa abordagem estrutural pode se consolidar e, se isso acontecer, poderá impactar significativamente a configuração do mercado.”
‘Combustível para o fogo’
As ações vulneráveis a mudanças no mercado de data centers despencaram em 27 de janeiro. A Schneider Electric, considerada a empresa europeia mais exposta ao setor de data centers, segundo o UBS, perdeu mais de 9% em valor. As ações da Siemens Energy caíram 20% e as da ABB fecharam em queda de 6% no dia.
Algumas dessas ações se recuperaram desde então, revertendo a reação inicial do mercado. Relatórios de ganhos de grandes empresas de hyperscale, como o Google (Alphabet) e a Meta, também ajudaram a restaurar a confiança, já que ambas reafirmaram investimentos de bilhões de dólares após a queda das ações de tecnologia.
Não há “muita margem para erro” no setor, disse Kukhnin, do UBS. “É por isso que algumas ações caíram e não foram imediatamente recompradas, pois os investidores já possuem muitos desses papéis e agora estão tentando decidir se esta é uma oportunidade de compra ou se o risco é maior do que parece.”
Ele acrescentou que custos mais baixos indicam uma possível democratização da IA, o que pode acelerar a adoção da tecnologia — um fator difícil de quantificar.
O mercado de data centers também continuará sendo impulsionado pela transição digital, independentemente dos avanços na IA. “A IA generativa foi quase como um ‘bônus’ para o setor, mas se tornou uma camada muito espessa desse bolo, especialmente no que diz respeito ao crescimento futuro”, afirmou Kukhnin.
Bruce Owen, presidente da Equinix para a região EMEA, disse que a empresa está “bem posicionada à medida que a curva tecnológica da IA se altera”, acrescentando que espera que o surgimento de modelos mais eficientes seja um “acelerador” para a IA.
“Um efeito adicional que podemos observar é o ‘Paradoxo de Jevons’, que sugere que aumentos na eficiência de um recurso podem levar a um maior consumo desse recurso”, disse ele à CNBC.
Ryan Cox, chefe de IA da consultoria Synechron, também espera que o efeito do Paradoxo de Jevons leve a uma maior demanda por data centers, mesmo com tecnologias mais eficientes.
“É uma equação realmente complexa”, disse Cox, observando que há diversos fatores influenciando a demanda. Ele comentou que os clientes da Synechron estão buscando opções seguras para usar o DeepSeek indiretamente, como por meio do Hugging Face, um repositório de modelos de IA.
“No geral, acredito que a eficiência impulsionará a adoção, e isso continuará aumentando o uso, mesmo que os custos diminuam. A corrida por modelos mais avançados e por aplicações mais amplas da IA significa que a demanda por data centers, no geral, continuará crescendo, e não diminuindo”, concluiu Cox.
Este conteúdo foi fornecido pela CNBC Internacional e a responsabilidade exclusiva pela tradução para o português é do Times Brasil.
