O investimento em infraestrutura de inteligência artificial está a espalhar-se para além dos processadores gráficos, abrangendo a produção de energia, a fibra ótica, a memória, o aluguer de capacidade de GPU e a conectividade entre chips. A Nvidia (NVDA) foi a principal beneficiária direta deste ciclo de despesa nos últimos anos, mas o aumento continuado dos orçamentos dos grandes grupos tecnológicos está a dar maior poder de fixação de preços a outros segmentos críticos da cadeia de fornecimento.
O aumento da procura surge depois de décadas de subinvestimento em partes da infraestrutura física dos Estados Unidos e do resto do mundo. Em 1990, os EUA produziam cerca de 37% dos semicondutores mundiais; em 2020, essa quota tinha descido para 12%. Os ativos de produção de energia, os equipamentos de rede elétrica, a indústria pesada, o encapsulamento avançado e a ótica de precisão também foram afetados pela deslocalização da produção ou por uma capacidade insuficiente. A concentração industrial na Ásia e noutras regiões ajudou a reduzir custos, mas a rápida expansão da infraestrutura de IA está a expor limitações em vários pontos da cadeia.
As grandes tecnológicas aumentam o investimento
A despesa de capital combinada das principais empresas tecnológicas em centros de dados e infraestrutura de IA aumentou de cerca de 142 mil milhões de dólares em 2022 para aproximadamente 600 mil milhões em 2026, mais do que quadruplicando em quatro anos. A Alphabet reviu o seu orçamento de capital para 2025 três vezes, de 52,5 mil milhões de dólares em 2024 para um máximo de 93 mil milhões. A despesa de capital trimestral da Microsoft atingiu 34,9 mil milhões de dólares, mais 74% em termos homólogos, enquanto a Amazon prevê investir 125 mil milhões em 2025, um aumento de 61%.
A Goldman Sachs estima que Meta Platforms, Microsoft, Amazon e Alphabet vão gastar, em conjunto, 5,3 biliões de dólares em despesas de capital entre os exercícios de 2025 e 2030. A PwC calcula que o investimento global acumulado em centros de dados durante a era da IA poderá atingir 31,6 biliões de dólares até 2050. A despesa anual poderá passar de cerca de 800 mil milhões de dólares em 2026 para 1,1 biliões em 2030 e 1,8 biliões a meio do século.
Ao contrário de alguns ciclos anteriores de infraestrutura, nos quais a construção atingia o pico antes de o investimento recuar, os GPUs, servidores, módulos de memória e equipamentos de rede instalados nos centros de dados de IA têm, em geral, de ser substituídos a cada quatro a seis anos. Isso cria um mercado recorrente de renovação de equipamentos depois da primeira fase de construção. O ritmo dependerá, contudo, da adoção de IA, dos orçamentos empresariais e da disponibilidade de componentes.
GE Vernova: o equipamento elétrico torna-se um limite
Os centros de dados de IA estão condicionados não apenas pela disponibilidade de chips, mas também pelo tempo necessário para colocar nova capacidade elétrica em funcionamento. A GE Vernova (GEV) fabrica turbinas a gás e equipamentos de rede utilizados pelas empresas de serviços públicos para expandir a produção e a transmissão de eletricidade.
A empresa registou receitas trimestrais de 11,1 mil milhões de dólares. As encomendas orgânicas aumentaram 134% na divisão de energia e 66% na de eletrificação. A administração espera que a carteira de encomendas, já acima de 160 mil milhões de dólares, ultrapasse os 200 mil milhões até ao final de 2027, um ano antes do calendário indicado no início do ano.
A Microsoft encomendou sete turbinas a gás da GE Vernova para um projeto de centro de dados no Texas desenvolvido com a Chevron (CVX), e estão a surgir projetos semelhantes. As ações da GE Vernova já registaram uma subida expressiva, pelo que os investidores acompanham não só o crescimento das encomendas, mas também a velocidade de expansão da capacidade e a parte do crescimento futuro que já estará refletida na avaliação da empresa.
Corning acompanha a expansão dos bastidores de IA
Os servidores equipados com GPUs nos centros de dados precisam de ligações de fibra de alta velocidade. A Corning (GLW), uma das principais empresas mundiais de tecnologia e fabrico de fibra ótica, registou vendas principais de 4,74 mil milhões de dólares no trimestre mais recente, mais 17% do que um ano antes. A margem operacional aumentou quase dois pontos percentuais, para 20,9%. O diretor financeiro da empresa afirmou que as vendas diretamente ligadas aos centros de dados de IA quase duplicaram face ao trimestre anterior.
A Corning alargou a sua relação de fabrico de fibra com a Amazon e assinou um acordo plurianual com a Meta para fornecer conectividade de fibra aos seus centros de dados de IA de próxima geração. O contrato poderá atingir um valor total de 6 mil milhões de dólares.
De acordo com o plano de longo prazo da empresa, as vendas anualizadas poderão subir de cerca de 20 mil milhões de dólares em 2026 para 30 mil milhões em 2028 e 40 mil milhões em 2030. O cumprimento destas metas dependerá do ritmo de construção dos centros de dados, da execução das encomendas dos clientes e do aumento da capacidade de produção de fibra.
Micron: a memória de elevada largura de banda continua limitada
Os chips de memória são outro ponto da cadeia de servidores de IA em que o equilíbrio entre a oferta e a procura mudou de forma acentuada. A Micron Technology (MU) já vendeu toda a sua capacidade de memória de elevada largura de banda até ao final de 2026. A empresa apresentou receitas trimestrais de 41,5 mil milhões de dólares, mais 346% em termos homólogos, enquanto a margem bruta passou de menos de 40% um ano antes para quase 85%.
A Samsung Electronics (SSNLF) e a SK Hynix (SKHY) são as duas principais concorrentes globais da Micron no mercado de memória. Ambas esperam que a escassez mais ampla de memória persista até 2027 ou por mais tempo.
As ações da Micron subiram quase 340% no primeiro semestre de 2026, antes de recuarem mais de 20% face ao máximo histórico. O movimento mostra que as expectativas em torno do ciclo da memória já são elevadas. A evolução posterior dependerá dos preços dos produtos, da entrada de nova capacidade, dos inventários dos clientes e de eventuais alterações na procura por servidores de IA.
Nebius aluga GPUs para entrar no mercado
A Nebius Group (NBIS) não fabrica chips nem desenvolve modelos de IA. A empresa aluga clusters de GPUs aos clientes através de um serviço que o mercado designa frequentemente por “nova cloud”. A Nebius registou receitas trimestrais de 582 milhões de dólares, um aumento de 454% em termos homólogos, e obteve pela primeira vez um resultado ajustado positivo.
A empresa assinou com a Meta Platforms um acordo de infraestrutura com duração de cinco anos e um valor total potencial de até 27 mil milhões de dólares. A Nvidia também investiu diretamente 2 mil milhões de dólares na Nebius, ajudando-a a garantir acesso prioritário a capacidade computacional futura.
Neste modelo de negócio, a principal limitação é a velocidade de construção dos clusters computacionais, e não apenas a conquista de clientes. A Nebius tem de continuar a comprar GPUs, construir centros de dados e assegurar energia suficiente antes de transformar os compromissos dos clientes em receitas. Por isso, os investidores acompanham, além do rápido crescimento da faturação, a despesa de capital, as necessidades de financiamento, a entrega de equipamentos e a concentração da carteira de clientes.
Astera Labs: a circulação de dados entre chips ganha peso
À medida que os bastidores de servidores de IA passam a integrar mais chips e a operar a velocidades superiores, a transferência de dados entre esses componentes pode tornar-se um fator limitativo. A Astera Labs (ALAB) desenvolve produtos de conectividade e interligação para servidores. As receitas trimestrais mais recentes atingiram 392,4 milhões de dólares, mais 104% em termos homólogos, superando as expectativas dos analistas tanto nas receitas como no lucro.
A empresa prevê que as receitas do próximo trimestre fiquem cerca de 30% acima da anterior previsão dos analistas. O chip de comutação Scorpio X, da geração mais recente, entrou em produção em volume e poderá tornar-se a maior linha de produtos da empresa apenas um trimestre depois do lançamento.
Depois da divulgação dos resultados, JPMorgan, Jefferies e Morgan Stanley elevaram os respetivos preços-alvo em pelo menos 20%. A Astera Labs é também a empresa mais pequena e uma das mais voláteis deste grupo, o que torna a sua avaliação particularmente sensível ao lançamento dos novos produtos e ao crescimento das encomendas dos clientes.
A capacidade de oferta definirá a conversão da procura em receitas
O investimento em infraestrutura de IA aumentou a procura por GPUs, servidores, energia, memória e fibra, mas as condições de oferta variam entre os diferentes segmentos. As receitas da Nvidia provenientes de centros de dados atingiram 194 mil milhões de dólares no último exercício fiscal, mais 68% em termos homólogos e cerca de 13 vezes o nível registado quando o ChatGPT foi lançado. A margem bruta manteve-se acima de 75%. Os fabricantes de servidores, incluindo a Dell (DELL) e a Super Micro (SMCI), também beneficiaram deste ciclo.
A Constellation Energy (CEG), operadora de centrais nucleares, assinou contratos de fornecimento de longo prazo a preços entre 30 e 40 dólares por quilowatt-hora acima das tarifas regionais em vigor. O lucro ajustado por ação aumentou mais de 25% no trimestre mais recente. Os contratos mostram como as limitações na oferta de energia começam a alcançar os fornecedores do setor, embora a construção de nova capacidade de produção e de equipamentos de rede exija prazos longos.
Os preços das ações e as avaliações destas empresas já refletem diferentes graus de crescimento esperado do investimento em IA. As restrições de oferta deverão aliviar-se à medida que entra nova capacidade, mas o crescimento da procura, os ciclos de substituição, as condições de financiamento e as políticas públicas podem alterar o ritmo da despesa de capital. O foco do mercado está, por isso, a deslocar-se do volume total do investimento em IA para os segmentos da cadeia de fornecimento que receberão a próxima vaga de financiamento e para a capacidade das empresas de transformar carteiras de encomendas em receitas e fluxo de caixa.