A indústria da inteligência artificial terá de gerar cerca de 6 biliões de dólares em receitas anuais até 2031 para justificar o enorme capital investido nos centros de dados, de acordo com um novo relatório da consultora Bain & Company publicado terça-feira.
O cálculo é simples e implacável. A Bain prevê que os gastos anuais em infra-estruturas de IA – novas instalações, capacidade alargada e actualizações da base instalada de GPUs, memória e equipamento de rede – poderão atingir 1,5 biliões de dólares até 2031. Se as despesas de capital consumirem cerca de um quarto das receitas da indústria, o que a Bain chama de “uma percentagem ambiciosa, mas razoável, baseada nas tendências entre os fornecedores de nuvens”, o mercado de IA precisaria de se aproximar dos 6 biliões de dólares por ano para sustentar a expansão. Para mais contexto sobre esta história, confira nossa tendências de IA.
“A velocidade e a escala sem precedentes da construção da IA, com milhares de milhões fluindo para chips, centros de dados, redes e sistemas de energia, chamaram a atenção para o desafio da construção de capacidade”, afirma o relatório. "Mas a questão mais importante pode ser se é possível criar valor económico suficiente para justificá-lo."
De onde viriam US$ 6 trilhões por ano
A análise feita pela Bain desse hipotético conjunto de receitas é um mapa de onde a indústria ainda precisa de inventar novos negócios. A maior fatia — estimada em 4,2 biliões de dólares — teria de provir de receitas provenientes de produtos que, em grande parte, ainda não existem: novas ofertas em pesquisa, publicidade, autonomia e IA física.
A produtividade empresarial, o segmento onde ocorre hoje a maior parte da monetização da IA, teria de crescer para entre 1 bilião e 1,4 biliões de dólares em receitas anuais para apoiar ganhos no desenvolvimento de software, vendas, marketing, atendimento ao cliente e operações de TI.
Os serviços centrados no consumidor – subscrições e publicidade em produtos de IA – deverão contribuir entre 200 mil milhões e 400 mil milhões de dólares. Este é o segmento que a indústria tem mais pressionado, à medida que os fornecedores correm para colocar produtos alimentados por IA diante de milhares de milhões de utilizadores, e mesmo o seu limite optimista fica muito aquém do que a infra-estrutura exige.
“Novos produtos e usos que não existem hoje permitirão novos mercados e oportunidades de inteligência abundante – que podem incluir descoberta de medicamentos, saúde mental e geração de energia”, disse Bain.
'Uma onda de inovação que superará os dispositivos móveis e a nuvem'
David Crawford, presidente da prática de tecnologia global da Bain e principal autor do relatório, disse que o debate sobre a economia da IA tem sido focado de forma muito restrita.
“O debate hoje está centrado na produtividade dos funcionários”, disse Crawford. “A economia da infraestrutura de IA exige trilhões em novas receitas além dos ganhos de produtividade. O que a indústria precisa é de uma onda de inovação que supere o que a mobilidade e a nuvem desbloquearam.”
O relatório também destaca uma nova métrica que, segundo a Bain, se tornou a variável competitiva da indústria: a velocidade de absorção – o ritmo a que as empresas podem realmente colocar a IA para funcionar. Bain observa que os principais laboratórios de IA estão investindo mais de US$ 9,75 bilhões em modelos de engenharia projetados especificamente para ajudar os clientes empresariais a assimilar a tecnologia mais rapidamente.
Data Centers dobrando de custo a cada 12 a 16 meses
A escala da corrida infra-estrutural por detrás destes números está a acelerar na sua própria curva. A Bain descobriu que o tamanho e o custo dos data centers de IA estão dobrando aproximadamente a cada 12 a 16 meses.
O relatório cita dados da Epoch AI no data center Prometheus da Meta em Ohio como exemplo. A instalação tem atualmente uma capacidade de 600 megawatts a um custo estimado de US$ 24 bilhões em 2025. Em 2027, esse valor deverá saltar para até 2 gigawatts e US$ 80 bilhões. Em 2029, espera-se que a capacidade atinja 5 gigawatts a um custo de até 175 mil milhões de dólares, e em 2030 o local aumentaria para 9 gigawatts, a cerca de 200 mil milhões de dólares.
Estas curvas de custos explicam porque é que a questão das receitas se está a tornar urgente e porque é que a Bain argumenta que a indústria não pode simplesmente construir o seu caminho para a sustentabilidade. Cada duplicação da capacidade aumenta o nível de receitas que os produtos futuros devem atingir. O relatório também sinaliza uma série de restrições que se tornam mais difíceis à medida que a construção continua: garantir a capacidade da rede para alimentar as instalações, adquirir GPUs e outros componentes de infraestrutura e encontrar mão de obra qualificada para operá-los.
A questão que paira sobre o boom
O relatório chega num momento delicado para o setor. Os hiperscaladores, os fundos soberanos e os credores de crédito privados aumentaram a sua exposição à infra-estrutura de IA, e os analistas de Wall Street passaram grande parte de 2026 a debater se o crescimento das receitas pode acompanhar o ritmo das despesas de capital.
A resposta de Bain não é que a expansão esteja condenada, mas sim que está inacabada: a indústria provou que pode gastar a uma escala sem precedentes, e agora tem cerca de cinco anos para inventar os produtos, mercados e hábitos de consumo que gerariam 6 biliões de dólares em receitas anuais reais.
Se essa onda de inovação se concretizar, a aposta em infraestruturas paga-se a si mesma. Caso contrário, a matemática de Bain implica uma correção dolorosa – trilhões de dólares em data centers perseguindo um mercado que nunca cresceu para eles.
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