A conta da inteligência artificial é maior do que aparece
Dois textos recentes ajudam a enxergar isso. Um é do Wall Street Journal, sobre gastos
que não aparecem no balanço das empresas. O outro é do Financial Times, sobre a receita
da OpenAI vir menor do que o mercado supunha.
Toda empresa de tecnologia grande divulga, a cada três meses, quanto gastou com data
centers e chips. Esse número já é alto. O Wall Street Journal mostrou, em agosto, que ele
conta só uma parte da história.
O gasto que ainda não aparece no balanço
Lendo as notas de rodapé dos balanços, o jornal somou cerca de US$ 3 trilhões em
compromissos de nove gigantes de tecnologia, quase tudo ligado à IA. A primeira dúvida é
quase natural: se é um compromisso futuro, esse dinheiro ainda não saiu. Correto. Ele não saiu
do caixa HOJE, mas uma hora ele vai sair.
O ponto é outro. Um compromisso desses é um contrato já assinado para gastar lá na frente, e,
em geral, ele não pode ser cancelado. Funciona como assinar hoje a compra de um carro que
só será entregue daqui a dois anos. Você ainda não pagou, mas também não pode
simplesmente desistir. A empresa está presa a esse gasto, mesmo que o dinheiro para pagá-lo
não apareça.
Pela regra contábil, essa promessa só vira dívida registrada quando o equipamento é entregue
ou quando o aluguel começa. Até esse dia, ela fica apenas numa nota de rodapé, fora da linha
principal de dívida. É por isso que o tamanho real é difícil de ver.
São dois tipos de compromisso. O primeiro são compras futuras de equipamento e energia,
cerca de US$ 1,9 trilhão. O segundo são aluguéis de data centers que ainda não começaram,
cerca de US$ 1,2 trilhão. Para ter uma referência, tudo isso que está combinado e fora do
balanço é cerca de três vezes maior do que toda a dívida que essas empresas já mostram da
forma tradicional.
Como isso sai do balanço: o data center da Meta
O projeto Hyperion, da Meta, na Louisiana, mostra o mecanismo. O data center tem o tamanho
de uns 1.700 campos de futebol. A Meta vai construir e ocupar o prédio, mas nem ele nem os
US$ 27 bilhões de dívida que pagam a obra aparecem no balanço dela.
Pode parecer que, por ficar com só 20% do negócio, a conta da Meta seria menor. É o
contrário, e aqui está o truque. Os 20% existem justamente para a Meta não precisar colocar o
prédio nem a dívida no balanço dela. Pela regra, quem tem a parte menor não registra o ativo
inteiro. A dona oficial é uma empresa criada só para isso, em que a gestora Blue Owl fica com
os outros 80%.
Só que a Meta é a inquilina. É ela quem vai pagar o aluguel do data center inteiro, a partir de
2029, e é esse aluguel que cobre a dívida de US$ 27 bilhões. A Meta ainda garantiu que, se
sair antes do fim do contrato, paga os investidores mesmo assim. Ou seja, a conta real da Meta
não é de 20%. Ela apenas saiu do balanço.
A receita que deveria pagar essa conta
Toda essa aposta depende de uma coisa. Que a procura por IA cresça rápido o suficiente para
pagar os contratos que, como vimos, não podem ser cancelados. É aí que entra o segundo
texto.
Em 8 de outubro, o Financial Times informou que a receita da OpenAI estava em um ritmo de
cerca de US$ 50 bilhões por ano no fim de setembro. Era quase US$ 20 bilhões a menos do
que os US$ 70 bilhões que vinham circulando no mercado.
A OpenAI não vendeu menos. A receita dela até cresceu bastante, para cerca do dobro do ano
anterior. O que mudou foi a comparação com a expectativa. Ela cresceu, só que menos do que
o número que o mercado já tinha adotado como certo. O correto não é dizer que caiu. É dizer
que subiu menos do que se esperava.
De onde vinha o número maior? De uma conta que investidores faziam para comparar a
OpenAI com a rival Anthropic. Boa parte da diferença, portanto, é a forma de medir, e não a
perda de clientes.
Mesmo assim, o mercado já tinha colocado o número maior nas suas projeções. Quando ele foi
corrigido para baixo, as ações caíram. A Oracle recuou cerca de 5%, e Nvidia, AMD e Microsoft
também caíram. A Oracle é a mais exposta, porque boa parte da receita futura dela depende
de a OpenAI pagar pela capacidade de computação que contratou.
Por que os dois textos conversam
O ZeroHedge, que republicou a reportagem do FT, apontou o elo entre os dois assuntos. É o
financiamento em círculo. As mesmas poucas empresas pagam umas às outras. A OpenAI
contratou cerca de US$ 300 bilhões em computação com a Oracle para os próximos anos. A
Nvidia planeja investir até US$ 100 bilhões na OpenAI. E a OpenAI compra os chips da Nvidia
e da AMD.
Apesar do tom do ZeroHedge ser alarmista, o gasto é enorme, fica em parte escondido, não
pode ser cancelado e se concentra num grupo pequeno de empresas que dependem umas das
outras. O Morgan Stanley alertou que está cada vez mais difícil para o investidor saber quanto
essas empresas podem dever no total.
Nada disso é previsão de colapso. A adoção de IA pode crescer e pagar a conta. O que os dois
textos mostram é que o tamanho real da aposta, e o risco real, são mais difíceis de enxergar do
que a linha de gasto que sai a cada trimestre.
As LLMs OpenSource ficam mais forte, Alibaba (que a 4Linux é parceira)
fica mais forte
Sairão mais artigos com certeza, mas de toda essa história, aparentemente quem sai mais forte
são as LLMs de pesos abertos, e com elas a Alibaba, dona dos modelos Qwen. Enquanto os
gigantes americanos prendem bilhões em contratos que não podem cancelar, apostando em
modelos fechados e caros, cresce o caminho contrário: modelos abertos, mais baratos e que a
empresa roda na própria casa.
O preço do token, a unidade que se paga para usar um modelo,
vem caindo, e boa parte dessa queda vem justamente dos modelos abertos. Quem controla o
próprio modelo depende menos do humor do mercado e de quem está financiando quem.
Peça uma demonstração para a 4Linux! contato@4linux.com.br
Fontes
Peter Rudegeair e Peter Santilli, Why Big Tech’s AI Spending Is $3 Trillion Higher Than It Seems, The
Wall Street Journal, 16 de agosto de 2026.
Financial Times, reportagem sobre a receita da OpenAI, 8 de outubro de 2026: ft.com
ZeroHedge, Nasdaq Tumbles After FT Reports OpenAI Revenues Disappointing, 8 de outubro de 2026:
zerohedge.com
E você, acha que essa conta vai se pagar? Leio todas as respostas.
About author
Você pode gostar também
Transformação Digital: A Importância dos Softwares Open Source
Já é de conhecimento de todos que o atual mercado de trabalho não se parece em nada com o que conhecíamos há 20 anos. Mas na verdade, o grande ponto
Linux Network Engineer: cloud, redes, troubleshooting e IA em um único projeto prático
O curso 704 – Linux Network Engineer foi atualizado para preparar profissionais para um cenário cada vez mais presente no mercado: ambientes Linux distribuídos, cloud computing, redes, serviços corporativos, segurança,
Talvez uma profissão que nenhuma IA poderá ameaçar
Não vou dar spoiler aqui nessa linha, né? Leia o texto. Me deu trabalho! Não deixa de ser meio assustadora a evolução das IAs generativas. A cada três meses os





