Nos últimos dois anos, o cenário de discussão sobre inteligência artificial (IA) passou por uma transformação significativa. Enquanto anteriormente o foco principal era em chatbots respondendo perguntas de forma divertida ou surpreendente, atualmente o debate central se volta para questões relacionadas a investimentos bilionários, consumo de energia, data centers e o retorno financeiro dessas operações. Essa mudança de paradigma reflete uma evolução na compreensão do potencial econômico da tecnologia, que agora é vista como uma fonte de geração de riqueza para setores específicos e para os investidores que apostam na infraestrutura necessária para sustentar a expansão da IA.
Dados recentes da Bloomberg indicam que quatro gigantes da tecnologia — Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft — planejam investir aproximadamente US$ 650 bilhões até 2026, um aumento de 60% em relação ao ano anterior. Esses recursos serão majoritariamente destinados à construção de data centers e à infraestrutura física indispensável para o funcionamento dessas plataformas de IA. Uma análise do Morgan Stanley revela que cerca de 75% desse montante, ou seja, aproximadamente US$ 450 bilhões, será investido em componentes físicos como prédios, chips, cabos e sistemas de refrigeração, ao invés de aplicações voltadas ao consumidor final, como chatbots ou aplicativos de uso cotidiano.
Além disso, um levantamento do setor de tecnologia da informação divulgado pelo Sindpd em julho de 2026 estima que os principais provedores de serviços de nuvem, conhecidos como hyperscalers, deverão direcionar cerca de US$ 375 bilhões para infraestrutura em 2026. Esse valor representa um crescimento de 36% em relação ao ano anterior, refletindo uma demanda cada vez maior por capacidade computacional, que deve atingir aproximadamente 90 gigawatts até o final da década. Essa expansão, contudo, enfrenta um desafio concreto: o consumo energético. Projeções da Administração de Informação de Energia dos Estados Unidos (EIA) indicam que, em 2026 e 2027, o consumo de eletricidade no país atingirá recordes históricos, com a demanda comercial de energia superando, pela primeira vez, a residencial, impulsionada sobretudo pelo crescimento dos data centers voltados à IA.
Esse aumento no consumo de energia está redesenhando o mapa de investimentos do setor de tecnologia, colocando energia, conectividade, sistemas de refrigeração e infraestrutura elétrica no centro das atenções. Essas áreas, antes consideradas temas técnicos de bastidores, passaram a ocupar posições estratégicas no planejamento de expansão da inteligência artificial, dada a sua importância para a sustentabilidade e eficiência operacional dos centros de dados.
No âmbito econômico, a motivação principal para esses investimentos é a melhora na produtividade do trabalho. Segundo estudo da Moody’s Ratings divulgado no início de 2026, a IA tem potencial para elevar a produtividade em cerca de 1,5% ao ano ao longo de uma década. Os ganhos seriam mais expressivos em economias avançadas, variando entre 1,2% e 2,9% ao ano, enquanto mercados emergentes poderiam experimentar aumentos mais moderados, entre 0,4% e 1,4%, devido à menor infraestrutura digital e ao perfil de ocupações mais tradicionais. Dados do Barômetro Global de Empregos em IA, elaborado pela PwC, indicam que setores que adotaram a tecnologia tiveram aumento de produtividade até 4,8 vezes superior ao registrado anteriormente.
Entretanto, a Moody’s ressalta que nem todos esses ganhos de eficiência se refletirão diretamente no Produto Interno Bruto (PIB), uma vez que esse indicador mede valor de mercado e produção, mas não necessariamente a eficiência interna das empresas. O Relatório sobre o Futuro do Trabalho 2025, do Fórum Econômico Mundial, reforça a ideia de que o impacto da IA deve ser avaliado mais em termos de redistribuição de tarefas do que de criação de empregos inteiros. A tecnologia tende a automatizar atividades repetitivas, ao mesmo tempo em que cria novas funções e aumenta a produtividade das existentes, o que implica uma redistribuição de valor entre diferentes funções profissionais.
Na prática, essa nova fase da IA evidencia que o investimento não está mais concentrado apenas em desenvolver os melhores chatbots ou aplicações de consumo. Grande parte do capital está sendo direcionada para uma cadeia de valor que inclui energia, semicondutores, data centers, conectividade e serviços de nuvem. Esses setores tendem a se beneficiar da expansão da IA independentemente de qual empresa consiga liderar a corrida pelo consumidor final. Para os investidores, isso amplia as possibilidades de participação, incluindo fundos e empresas ligados à geração de energia, infraestrutura de semicondutores e data centers, cada um com diferentes perfis de risco e maturidade.
Por outro lado, é importante destacar que investimentos dessa magnitude ainda dependem de retornos futuros que, até o momento, não estão totalmente garantidos. Ciclos históricos de inovação tecnológica mostram que as expectativas de retorno podem sofrer correções ao longo do tempo. Assim, a diversificação na cadeia de valor da IA — ao invés de concentração em um único segmento — continua sendo a estratégia mais prudente para quem deseja participar dessa fase de transformação, sem depender de prever qual tecnologia ou empresa será a vencedora definitiva.
Em síntese, a primeira fase da inteligência artificial foi marcada pela curiosidade, pelo teste e pela surpresa. A segunda fase, porém, já não se resume a isso. Agora, ela envolve energia, infraestrutura, produtividade e trabalho, além de questionar quem realmente irá captar a riqueza gerada por essa transição tecnológica.
