Torsten Slok, economista-chefe e sócio da Apollo Global Management, afirma que a demanda por investimentos de longo prazo supera a disponibilidade de capital, pressionando juros e spreads.
Escassez de transformadores e componentes pode elevar para até 20 meses o prazo de construção de data centers.
Empresas fora das chamadas Sete Magníficas começam a questionar os gastos com computação e tokens, que podem deixar de representar crescimento e passar a pressionar as margens.
A escassez de capital e o aumento dos custos de financiamento podem dificultar a expansão da infraestrutura de inteligência artificial, especialmente no setor de data centers. O cenário preocupa investidores diante da necessidade de grandes aportes em tecnologia, energia e infraestrutura, ao mesmo tempo que governos também demandam recursos para financiar seus déficits.
Em entrevista à CNBC, Torsten Slok, economista-chefe e sócio da Apollo Global Management, afirmou que a economia enfrenta atualmente uma combinação de poucos recursos disponíveis e grande quantidade de oportunidades de investimento.
“Temos escassez de capital e uma abundância de boas ideias para investir. O oposto do que vivemos entre 2010 e 2020, quando tínhamos um excesso de poupança”.
Segundo Slok, a menor disponibilidade de recursos leva investidores a exigir retornos maiores para financiar projetos de longo prazo, pressionando taxas de juros e spreads.
O movimento pode encarecer os investimentos necessários para ampliar a capacidade de processamento e sustentar o desenvolvimento da inteligência artificial.
Além do financiamento, a construção de data centers enfrenta limitações na cadeia de fornecimento. A falta de transformadores e de outros componentes pode levar a esperas de até 20 meses para a conclusão dos projetos, atrasando a expansão da infraestrutura.
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“Isso levará tempo, o que terá consequências negativas para os acionistas desses centros”.
Outro ponto de atenção está na disposição das empresas de pagar pela capacidade computacional. Para Slok, não basta avaliar o volume de demanda por processamento: também é necessário observar quanto os clientes estão dispostos a desembolsar por esses serviços.
O risco, segundo ele, cresce entre as empresas do S&P 500 que não fazem parte das chamadas Sete Magníficas, grupo das maiores companhias de tecnologia. Esses negócios podem ter menos capacidade para absorver os custos associados ao uso de inteligência artificial.
Slok observa que os gastos com tokens, unidades utilizadas para processar informações em modelos de IA, começam a mostrar sinais de estabilização. A mudança pode indicar uma redução no ritmo de expansão da demanda por parte dessas empresas.
“Os gastos reais em tokens estão começando a se estabilizar, o que sugere um declínio no apetite nas 493 empresas do S&P que antes viam tokens como crescimento, mas hoje os veem como um peso para as margens”, afirmou.
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