Relatório da Research Affiliates aponta que GPUs e outros hardwares usados por Big Techs se tornam economicamente obsoletos em cerca de três anos. A constatação altera a visão de que investimentos em infraestrutura de inteligência artificial são ativos de longa duração, segundo análise de Chris Brightman, sócio e consultor sênior da Research Affiliates (RA), gestora que administra aproximadamente US$ 200 bilhões em estratégias de investimento para fundos RAFI e ETFs.

Brightman afirma que a corrida pela IA criou um novo padrão industrial em que empresas substituem equipamentos com enorme rapidez para manter capacidade de processamento e lançamento de produtos como modelos de linguagem de grande porte e bancos de dados vetoriais. Em entrevista, ele comparou o processo a um reabastecimento constante de prateleiras.

Giro de capital e curto ciclo de vida econômica

O relatório destaca que os gastos de capital (capex) relacionados à IA subirão de US$ 250 bilhões em 2024 para US$ 650 bilhões neste ano, segundo estimativa da Bloomberg — o que corresponde a cerca de 2% do PIB. Apesar desse volume, Brightman argumenta que grande parte do investimento funciona como “capex de manutenção”: mesmo que apenas um terço vá para expansão, a escala total amplia rapidamente a oferta de produtos e serviços baseados em IA.

Enquanto ativos tradicionais, como usinas siderúrgicas e ferrovias, depreciam ao longo de quatro décadas, as empresas de tecnologia vêm depreciando contábilmente GPUs e componentes de IA em prazos de cinco a seis anos. Ainda assim, na prática econômica esses equipamentos perdem relevância muito antes disso. Dados citados no estudo mostram que o hardware de IA se torna economicamente obsoleto em cerca de três anos.

Como exemplo, Brightman analisa a GPU H100 da Nvidia: no segundo ano, uma unidade chegava a gerar US$ 36 mil de lucro anual, com retorno sobre o investimento (ROI) de 137%. No quarto ano, entretanto, a mesma GPU apresentava prejuízo superior a US$ 4.400 e ROI negativo de 34%.

Por que a obsolescência é rápida

O relatório atribui a rápida perda de valor não ao desgaste físico, mas à velocidade em que fabricantes como Nvidia e AMD lançam novas gerações com ganhos substanciais de potência por watt. Com limitações energéticas, as empresas buscam aumentar processamento, o que exige renovação constante do parque tecnológico em vez de uma base estável usada por muitos anos.

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Brightman observa que essa dinâmica leva as grandes empresas — Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta — a aceitar prejuízos no curto prazo para preservar posições competitivas em produtos centrais. A Amazon, por exemplo, não consegue repassar aos clientes os custos adicionais de IA na mesma proporção, mas depende dessa capacidade para manter seu negócio de nuvem. Microsoft, Alphabet e Meta também investem intensamente para proteger franquias de receita e oferta de serviços.

O relatório conclui que a enxurrada de investimentos em IA pode sustentar vantagens competitivas sem, necessariamente, criar valor acionário proporcional, já que capital gira rapidamente e obriga reinvestimento contínuo. Em contraste, o CEO da AWS, Andy Jassy, afirma que chips, servidores e equipagem de rede da companhia têm vida útil contábil de cinco a seis anos.

Brightman relatou ainda que usou ferramentas de IA — Claude, ChatGPT e Gemini — para acelerar sua pesquisa: o trabalho que antes levaria nove meses foi concluído em três semanas. Ele sugere que essa nova fase da indústria pode trazer benefícios maiores para usuários e empresas que utilizam produtos aprimorados por IA do que para os fornecedores desses sistemas.

Com informações de Infomoney