O foco dos investimentos em IA está mudando de escala de CAPEX para produtividade

Pesquisadora da Hana Securities, Lee Young-joo, afirmou no dia 25 que a produtividade dos investimentos em IA agora é tão importante quanto a escala dos gastos de capital (CAPEX), à medida que o mercado muda o foco de “quanto foi gasto” para “se esse gasto gera valor”. O índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg — que mede o custo médio para processar 1 milhão de tokens de inferência — caiu das máximas de 5–6 meses para níveis recentes de 3–4 meses, sinalizando ganhos de eficiência com otimização de modelos e redução de preços. De acordo com a Exponential View, a receita ligada à IA, excluindo a China, superou por dois trimestres consecutivos os custos de depreciação de datacenters e chips de IA. Isso indica que a infraestrutura existente está começando a gerar retorno. Essa mudança de produtividade afeta todo o ecossistema de IA: o investimento contínuo dos hyperscalers depende da lucratividade, o que, por sua vez, sustenta o crescimento de empresas de semicondutores, datacenters, energia e infraestrutura de rede interconectadas na cadeia de suprimentos de IA.

O mercado muda o foco de escala de CAPEX para eficiência do investimento

O CAPEX de investimentos em IA dos hyperscalers continua crescendo, e a Morgan Stanley recentemente elevou as previsões de investimento de longo prazo. Lee afirmou que o foco do mercado está mudando: antes, a pergunta era quanto o CAPEX aumentaria; agora, a prioridade é o quão eficientemente esse investimento está sendo utilizado e se ele garante viabilidade econômica suficiente para sustentar investimentos futuros. Essa mudança impacta diretamente investidores em semicondutores e energia, já que o ecossistema de IA funciona como uma “cinta” interconectada — as projeções de crescimento de empresas de semicondutores, datacenters, energia e rede se baseiam no pressuposto de que os hyperscalers continuarão gastando. Se os hyperscalers apertarem o orçamento, a história de crescimento de todo o setor enfraquece. Em contrapartida, se os hyperscalers gerarem receita suficiente com negócios de IA, essa receita financia novos investimentos, que retornam ao lucro de empresas de semicondutores e energia.

Índice de custo de tokens da Bloomberg cai das máximes de 5–6 meses para níveis de 3–4 meses

O índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg — que acompanha o custo médio para processar 1 milhão de tokens de inferência — atingiu picos em 5–6 meses e recentemente caiu para níveis de 3–4 meses. Essa queda não significa que as pessoas estejam usando IA com menos frequência; em vez disso, reflete eficiência estrutural: os usuários estão escolhendo modelos mais baratos para tarefas específicas, otimizando processos de inferência e se beneficiando da queda nos preços dos modelos. Isso permite entregar o mesmo serviço a um custo menor. Lee comparou isso a um restaurante que mantém o mesmo volume de clientes, mas melhora o fluxo de trabalho na cozinha e reduz custos de ingredientes para aumentar as margens — a receita pode não aumentar, mas o lucro sim.

Receita de IA supera custos de depreciação por dois trimestres consecutivos

A Exponential View informa que a receita ligada à IA, excluindo a China, superou os custos de depreciação de datacenters e semicondutores de IA atualmente em operação por dois trimestres consecutivos. Esse número ainda não leva em conta custos futuros de construção de datacenters nem despesas adicionais com aquisição de GPUs, mas mostra que a infraestrutura existente está começando a cobrir suas próprias despesas. A Microsoft citou a demanda pelos serviços Azure e Copilot AI como fator que impulsiona o crescimento na nuvem, enquanto a Alphabet identificou produtos de IA e demanda por infraestrutura de IA como motores centrais do crescimento do Google Cloud. Embora a recuperação total do investimento ainda não tenha sido atingida, a IA já está contribuindo de forma tangível para melhorias de receita e fluxo de caixa.

Meta avalia arrendar capacidade de computação para nuvens externas

A Meta está expandindo sua própria capacidade computacional com novos datacenters e, ao mesmo tempo, explorando arrendar alguns recursos de computação para nuvens externas. Essa abordagem maximiza a utilização da infraestrutura existente e cria uma nova fonte de receita. Se a infraestrutura conseguir gerar receita externa, a capacidade de sustentar investimentos futuros aumenta de forma correspondente. Lee concluiu que a atenção do mercado deve mudar da escala dos investimentos em IA em si para “produtividade do investimento” e, se hyperscalers alcançarem eficiência de custos e lucratividade, o ciclo de investimentos do ecossistema de IA — em semicondutores, datacenters, energia e redes — se tornará mais robusto.

FAQ

O que a Hana Securities disse sobre investimentos em IA no dia 25?
A pesquisadora da Hana Securities, Lee Young-joo, afirmou no dia 25 que a produtividade dos investimentos em IA agora é tão importante quanto a escala do CAPEX, com o mercado mudando o foco de “quanto foi gasto” para “se esse gasto gera valor”.

Por que o índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg caiu?
O índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg caiu das máximas de 5–6 meses para níveis recentes de 3–4 meses devido a usuários selecionarem modelos mais baratos para tarefas específicas, otimizarem processos de inferência e se beneficiarem da queda nos preços dos modelos, permitindo entregar o mesmo serviço a menor custo.

Como a receita de IA se compara aos custos de infraestrutura?
De acordo com a Exponential View, a receita ligada à IA, excluindo a China, superou os custos de depreciação de datacenters e semicondutores de IA atualmente em operação por dois trimestres consecutivos, indicando que a infraestrutura existente está começando a cobrir suas próprias despesas.