Morgan Stanley: Adoção de IA corporativa acelera, oferta de poder computacional ainda é severamente insuficiente e déficit de energia pode durar anos

Ao que tudo indica pelo que apurou o aplicativo da Jinse Finance, à medida que as aplicações empresariais de inteligência artificial (IA) se aprofundam, cada vez mais empresas já começaram a obter retornos quantificáveis dos investimentos em IA. No entanto, segundo o Morgan Stanley, a insuficiência de capacidade computacional está se tornando o principal gargalo que limita a expansão adicional da indústria de IA e, nas próximas anos, restrições relacionadas à energia elétrica, mão de obra e fatores políticos podem fazer com que este problema persista.

Em entrevista na quarta-feira, Michelle Weaver, estrategista de pesquisa temática dos EUA do Morgan Stanley, afirmou que o mercado ainda se encontra em uma clara situação de demanda acima da oferta por poder computacional. "A capacidade computacional está se tornando um recurso limitado", disse ela, e os gargalos em eletricidade, política e mão de obra continuarão a restringir a expansão da oferta nos próximos anos.

Weaver enfatizou que as empresas estão acelerando a adoção de IA e, ao mesmo tempo, os benefícios econômicos trazidos pela tecnologia já se tornaram ainda mais evidentes.

Dentre as empresas que compõem o índice S&P 500, aproximadamente 25% delas já conseguem quantificar o retorno efetivo dos investimentos em IA, significativamente acima dos 14% de um ano atrás. Isso significa que os gastos empresariais em IA estão gradualmente deixando a fase de experimentação inicial e construção de infraestrutura, avançando para estágios que geram valor comercial mensurável.

Paralelamente, a construção de infraestrutura para IA não sofre com falta de apoio financeiro. Weaver citou como exemplo a parceria da NVIDIA (NVDA.US) com instituições de Wall Street para levantar fundos; esses projetos visam captar até 500 bilhões de dólares para financiamentos na infraestrutura de IA, evidenciando que o capital continua a fluir massivamente para data centers e construções de capacidade computacional.

No entanto, disponibilidade de capital não significa que a infraestrutura de IA possa se expandir rápida e simultaneamente. Weaver acredita que, atualmente, os dois principais fatores que limitam a oferta de capacidade computacional são a escassez de mão de obra para construir data centers e a insuficiência de energia elétrica para mantê-los funcionando.

Os data centers para IA consomem enormes quantidades de energia, e o fornecimento adicional de eletricidade, as redes de transmissão e a construção de infraestrutura relacionada demandam muito tempo. Mesmo levando em conta soluções inovadoras como a conversão de fazendas de mineração de Bitcoin ou o uso de células de combustível, Weaver estima que ainda há um déficit de cerca de 10% a 20% no fornecimento de energia necessária para a infraestrutura de IA.

Isso significa que, mesmo que as empresas tenham recursos financeiros suficientes para adquirir chips de IA e construir data centers, podem não conseguir transformar esse investimento em poder computacional real devido à indisponibilidade de eletricidade suficiente ou falta de mão de obra qualificada. Weaver prevê que essas limitações estruturais manterão a capacidade computacional escassa e de alto valor nos próximos anos.

Além de energia elétrica e mão de obra, fatores políticos também começam a se tornar novos obstáculos para a expansão dos data centers de IA.

Weaver declarou que, com a aproximação das eleições de meio de mandato nos Estados Unidos, cresce em algumas regiões o sentimento contrário à construção de novos data centers. As preocupações dos moradores locais giram principalmente em torno do aumento das tarifas de eletricidade causado pelos centros de grande escala, além do maior consumo de água e impactos sobre qualidade da água, do ar e do meio ambiente local.

Embora os operadores dos data centers possam mitigar parcialmente as preocupações dos consumidores em relação às contas de luz e questões ambientais por meio de ajustes nas soluções de construção e energia, Weaver prevê que a disputa política em torno dos centros de dados pode se intensificar à medida que as eleições de meio de mandato se aproximam do final.

De modo geral, segundo o Morgan Stanley, as aplicações empresariais de IA estão passando da fase de investimento para uma etapa de geração de retornos concretos, mas as principais restrições atuais enfrentadas pela indústria de IA não se limitam mais ao capital ou a chips. Agora, estendem-se à energia elétrica, mão de obra, licenciamento de construção de data centers e resistência política. Enquanto esses gargalos não forem solucionados, o fornecimento de capacidade computacional possivelmente continuará aquém da demanda crescente.