Carlyle alerta: competição no crédito privado para financiamento de trilhões em infraestrutura de IA pode levar ao risco de concentração, repetindo a crise de empréstimos de software

De acordo com o aplicativo da Zhihong Finance, a Carlyle Group afirmou que instituições de crédito privadas estão competindo para oferecer financiamento à construção de infraestrutura de inteligência artificial (IA), podendo repetir os erros de exposição concentrada ao crédito que ocorreram no setor de software.

O livro branco divulgado pela Carlyle na quinta-feira apontou que o setor pode precisar fornecer cerca de 1 trilhão de dólares em financiamento para infraestrutura de capacidade computacional de IA. Esse montante equivale a mais da metade do total de ativos sob gestão do crédito privado atualmente.

O livro branco afirma que, caso não sejam definidos limites claros para a concentração no setor de capacidade computacional de IA, isso pode se tornar um “erro gigantesco”.

Mark Jenkins, copresidente da Carlyle e chefe global das áreas de crédito e seguros, declarou em entrevista: “Estamos em um período no qual o modelo de receita ainda é incerto. Nesse contexto, como investidores em crédito, é difícil dizer ‘ok, vamos colocar tudo nisso’.”

Gestores de crédito privado estão sendo cada vez mais requisitados a financiar a expansão em larga escala da infraestrutura de IA. Estima-se que, até 2030, os gastos de capital relacionados à área ultrapassem 5 trilhões de dólares. As formas de financiamento são diversas, incluindo construção de data centers e financiamento de eletricidade, empréstimos garantidos por chips que sustentam a tecnologia, além de empréstimos para veículos de propósito específico.

O livro branco aponta que, ao contrário do setor de software, o risco de crédito de data centers e outros ativos ligados à IA é mais especulativo e tende a estar mais atrelado ao desempenho geral da economia, sendo que muitas das estruturas de financiamento em uso ainda não foram amplamente testadas.

Para a Carlyle, isso não significa evitar investimentos em IA. Jenkins afirmou: “Queremos assumir riscos, mas queremos fazê-lo de maneira equilibrada.”

Ele comentou que um dos maiores desafios para credores é que ainda não está claro onde o lucro final da IA será concentrado — se nos fabricantes de chips, nos data centers ou nas empresas desenvolvedoras de aplicativos.

O livro branco mostra que o setor de software viveu um boom semelhante de 2020 a 2022, respondendo por cerca da metade das transações de private equity no período. Os credores entraram fortemente em empresas de software, em parte porque sua receita recorrente de assinaturas era considerada estável e relativamente imune a recessões.

No entanto, o surgimento da IA generativa desafiou esse pressuposto, expondo as empresas de software a uma ameaça comum de obsolescência tecnológica. Desde então, os empréstimos para software encontraram dificuldades no mercado de crédito sindicalizado, os tomadores tiveram problemas para refinanciar e alguns fundos de crédito privado enfrentaram um aumento de pedidos de resgate.

Jenkins acredita que o financiamento para infraestrutura de IA está revivendo lições similares: projetos de financiamento que na superfície parecem diversificados podem, na base, ter recursos concentrados em poucos players de destaque. Ele observou que a maioria absoluta do financiamento disponível está concentrada em sete ou oito grandes alvos de alta qualidade.

Segundo ele, é especialmente importante entender quem é a contraparte final no negócio, os contratos que sustentam o financiamento e o valor dos ativos subjacentes.

Jenkins declarou: “Como investidor, é preciso pensar de maneira muito, muito criteriosa na exposição ao risco de contraparte, na redação dos contratos e no valor final dos ativos. Esses fatores serão cruciais em cenários de crise. E quando tudo está indo bem, parecem não importar.”