Estima-se que as grandes empresas de tecnologia, como Microsoft, Google, Meta e Amazon, juntamente com investidores privados devam injetar até US$ 7 trilhões no desenvolvimento de datacenters até 2030.
Reportagem do Financial Times mostrou que, ao contrário da primeira fase do boom de inteligência artificial (IA), que foi bancada prioritariamente pelo caixa das big techs, a fase atual depende massivamente de empréstimos bancários, títulos de dívida (bonds) e crédito privado.
Nesse cenário, o mercado já cobra juros mais altos devido aos riscos de inadimplência. Isso porque construir centros de dados exige investimentos bilionários.
Assim, diversas companhias de tecnologia costumam firmar contratos com operadores de centros de dados, permitindo utilizar as instalações sem gastar diretamente com o terreno, edifícios e infraestrutura elétrica.
A premissa é que os lucros futuros superarão as dívidas com os contratos de longo prazo com essas operadoras. Por outro lado, já há uma parte do mercado que está cética sobre esse retorno, o que encarece os juros das dívidas.
A QTS, operadora de data centers da Blackstone, emitiu títulos com rendimentos superiores a 7,2%, ante 5,7% meses antes. Esse patamar é semelhante ao de dívidas corporativas de alto risco (junk bonds).
As companhias encontraram uma estratégia. Para não acumularem todo o risco de crédito em seus balanços, grandes bancos e gestoras estão securitizando essas dívidas e transferindo os riscos para seguradoras, fundos de pensão e investidores do mercado de varejo.
Esses arranjos equivalem ao que os analistas de mercado chamam de “shadow borrowing”, ou empréstimos paralelos. São obrigações economicamente semelhantes a dívidas, mas que, em grande parte, ficam fora dos balanços corporativos.
Isso porque existe um temor real de que o retorno financeiro com aplicações de IA demore mais do que o previsto para se concretizar ou que os equipamentos, como chips e servidores, se tornem obsoletos antes mesmo que os datacenters consigam amortizar suas dívidas.
Além do risco financeiro, a pressão sobre as redes elétricas e as isenções fiscais concedidas a esses empreendimentos podem sobrecarregar finanças públicas locais e se traduzir em aumento na conta de luz dos consumidores.
Dívidas ocultas
O Brasilianista mostrou como as big techs aumentaram suas dívidas “ocultas” para um valor estimado de US$ 1,65 trilhão (R$ 8,37 trilhões) somente no último trimestre, ao mesmo tempo em que os investimentos em inteligência artificial (IA) sobem exponencialmente.
Um estudo do Nikkei Asia mostrou que esse montante já é maior do que a dívida registrada nos balanços das companhias de tecnologia dos Estados Unidos, de US$ 1,35 trilhão (R$ 6,85 trilhões).
Esse fator preocupa os investidores, visto que não conseguem ter uma avaliação de risco completa. A pesquisa analisou demonstrações financeiras recentes e outros documentos da Alphabet (Google), Microsoft, Amazon, Meta e Oracle.
A Meta, por exemplo, possui quase o triplo da dívida registrada fora do balanço. São cerca de US$ 420 bilhões (R$ 2,13 trilhões) em débitos não informados aos acionistas e ao mercado.
O estudo avalia que boa parte desses valores estão sendo aplicados na expansão dos datacenters focados em melhorar o desenvolvimento dos modelos de IA das empresas. As big techs fariam isso firmando contratos de longo prazo para compra de GPUs e servidores.
O contexto brasileiro
O Brasil concentra mais de 50% da capacidade de datacenters da América Latina, o que posiciona o país diretamente na rota dos investimentos e também dos riscos da estratégia dessas big techs.
Ainda assim, as operadoras desses centros com forte presença no país dependem de captações de grande porte via dívida privada, debêntures incentivadas de infraestrutura e empréstimos internacionais em dólar.
Com a taxa Selic em patamares elevados, atualmenta a 14% ao ano, aliada à alta dos juros internacionais para o setor, o custo para financiar a construção de novas unidades (build-outs) ficou mais caro, pressionando as margens das operadoras locais.
Vale lembrar que, embora corporações brasileiras estejam adotando ferramentas de IA generativa, a monetização em larga escala ainda é incerta.
Nesse cenário, se as empresas locais reduzirem ou atrasarem seus gastos com nuvem e IA, os provedores de datacenters que se endividaram para expandir a capacidade correm o risco de não obter o retorno projetado no tempo necessário.
Acompanhe as redes sociais de O Brasilianista
