O conflito no Irã e a ameaça silenciosa sobre a economia da inteligência artificial
Os custos de energia sempre foram um dos fatores mais silenciosos e ao mesmo tempo mais decisivos na economia global. Quando eles sobem, todo mundo sente — do consumidor que abastece o carro até a grande corporação que roda servidores 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Agora, com o conflito no Oriente Médio escalando e o Estreito de Ormuz no centro das atenções, esse tema voltou com força total para o topo da agenda econômica mundial. E dessa vez, tem um setor em especial que pode sair bem machucado dessa história: a indústria de inteligência artificial. 🤖
A preocupação mais imediata de Donald Trump ao exigir que o Irã reabra o Estreito de Ormuz pode até ser o preço da gasolina nos postos americanos, mas os desdobramentos de um conflito prolongado vão muito além das bombas de combustível. Preços de energia sistematicamente mais altos e cadeias de suprimentos fraturadas tendem a pressionar indústrias e consumidores no mundo inteiro. E para os Estados Unidos, uma das consequências mais inesperadas pode ser justamente a ameaça à economia da IA, que já caminhava num terreno movediço antes de qualquer crise geopolítica entrar em cena.
Receitas de aproximadamente 60 bilhões de dólares em 2025 contra gastos de capital que chegaram perto de 400 bilhões de dólares no mesmo período — esse desequilíbrio já dizia muito sobre a fragilidade do modelo. Agora, com a energia mais cara e as cadeias de suprimentos sob pressão, a conta pode ficar ainda mais difícil de fechar. 💡
O Estreito de Ormuz e o que ele representa para o mundo
Poucas pessoas param para pensar o quanto uma faixa de água de aproximadamente 33 quilômetros de largura pode influenciar a economia global. O Estreito de Ormuz é o ponto de passagem de cerca de 20% de todo o petróleo negociado no mundo, além de uma fatia enorme do gás natural liquefeito que abastece Europa e Ásia. Quando qualquer tipo de instabilidade ameaça essa rota, os mercados reagem de forma imediata — e os custos de energia disparam antes mesmo que qualquer barril seja efetivamente bloqueado.
O conflito no Irã trouxe de volta essa preocupação com uma intensidade que não se via há anos. Muitas economias importadoras de petróleo, especialmente no chamado sul global, já estão tendo que lidar com a possibilidade real de escassez de petróleo e derivados. No Egito, lojas enfrentam toques de recolher forçados. A Indonésia impôs home office às sextas-feiras como medida de economia. E as Filipinas declararam estado de emergência energética nacional. Esses são sinais claros de que o impacto já ultrapassou o campo da especulação e se tornou uma realidade concreta para milhões de pessoas.
Como grande exportador de petróleo, os Estados Unidos conseguem evitar os piores cenários de escassez. Porém, como o aumento no custo de abastecer o carro já demonstra, nem mesmo a maior economia do mundo pode se blindar completamente da alta global nos preços de energia. Muitos analistas acreditam que esses preços elevados vão persistir por meses, mesmo que o estreito seja reaberto em questão de dias. E é exatamente aí que a história cruza com a inteligência artificial.
O que muita gente ainda não conectou direito é que a IA não é um negócio imaterial. Ela depende de data centers enormes, que consomem quantidades absurdas de eletricidade. Ela depende de chips fabricados em processos extremamente intensivos em energia. E ela depende de cadeias de suprimentos globais que são diretamente afetadas pelo preço do petróleo — desde o transporte de componentes até a fabricação dos próprios semicondutores. Quando o barril sobe, o custo de tudo isso sobe junto, e a conta chega na mesa das big techs muito mais rápido do que elas gostariam. 🌐
A economia da IA já estava no limite antes da crise
Antes de qualquer fator externo entrar na equação, a economia da IA já apresentava sinais de alerta que mereciam atenção séria. O próprio Banco da Inglaterra destacou a ligação potencial entre custos de energia e os preços das ações de empresas de IA em seu relatório regular sobre riscos ao sistema financeiro do Reino Unido, publicado na semana passada.
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O comitê de política financeira do Banco foi direto ao ponto: investidores já vinham levantando questionamentos sobre o setor antes mesmo de Trump entrar em guerra. Nas palavras do próprio relatório, antes do conflito, a crescente necessidade de financiamento por dívida e as preocupações sobre se os retornos esperados de investimentos muito significativos relacionados à IA se concretizariam já haviam gerado pressão vendedora nos mercados.
E o relatório foi além, afirmando que o conflito poderia aumentar essas preocupações, particularmente considerando a natureza intensiva em energia da cadeia de suprimentos para componentes-chave e da operação de data centers. Essa foi apenas uma parte de um alerta mais amplo sobre como a guerra no Irã poderia exacerbar fragilidades preexistentes nos mercados, dado que o conflito tende a pesar sobre o crescimento, aumentar a inflação e apertar as condições financeiras.
Os números contam uma história bastante reveladora sobre essa fragilidade. Com receitas de 60 bilhões de dólares e investimentos de capital de 400 bilhões de dólares, a proporção é de aproximadamente sete dólares gastos para cada dólar gerado — algo que seria insustentável em qualquer setor mais maduro da economia. Essa dinâmica acontece porque o boom da IA ainda está, em grande parte, na fase de construção de infraestrutura. As empresas estão apostando pesado na ideia de que os retornos vão aparecer mais à frente, quando os modelos ficarem mais sofisticados e a adoção mais ampla.
Robert Staiger, economista-chefe da Organização Mundial do Comércio, também fez a conexão entre IA e o impacto do conflito, afirmando que um período prolongado de altos preços de energia poderia comprimir os investimentos no setor. Em suas próprias palavras, o boom é muito intensivo em energia. Para dar dimensão às consequências reais de uma possível retração, a OMC calculou em seu mais recente relatório de perspectivas de comércio global que 70% do crescimento dos investimentos nos Estados Unidos nos três primeiros trimestres do ano passado foi em bens relacionados à IA de um tipo ou outro. Esse dado sozinho mostra o quanto a economia americana está atrelada ao sucesso — ou fracasso — desse setor. 📊
A engenharia financeira por trás do boom e seus riscos ocultos
Talvez o aspecto mais preocupante de todo esse cenário não esteja nos data centers em si, mas na complexidade da engenharia financeira que sustenta o mega-boom de investimentos em IA. Um relatório detalhado publicado pelo escritório de advocacia americano Quinn Emanuel no mês passado expôs de forma minuciosa essa estrutura — e para quem acompanhou a crise financeira global de 2008, a leitura é no mínimo inquietante.
O que o relatório revelou é que os chamados hyperscalers — as grandes empresas que lideram a corrida da IA — e provedores de infraestrutura como a CoreWeave estão tomando emprestadas somas inimaginavelmente grandes enquanto correm para construir data centers. Os credores frequentemente são empresas privadas, como gestoras de ativos, o que torna os passivos totais de cada empresa mais difíceis de rastrear por reguladores ou até mesmo por seus próprios investidores.
Aqui é onde a coisa fica realmente preocupante. Operadores de data centers têm criado veículos de propósito especial fora do balanço patrimonial — estruturas que são donas dos imensos data centers e de suas futuras receitas de aluguel, e que tomam empréstimos contra esses ativos. Em alguns casos, essas dívidas são então agrupadas, fatiadas e revendidas para fundos de pensão e gestores de investimentos.
Para quem lembra da crise de 2008, estruturas como essas podem criar uma falsa sensação de segurança de que os riscos estão sendo distribuídos quando, na verdade, estão sendo acumulados. E tornam praticamente impossível descobrir exatamente quem deve o quê para quem. Os analistas da Quinn Emanuel estimam que cerca de 120 bilhões de dólares em dívidas de data centers foram movidos para fora dos balanços patrimoniais nos últimos dois anos.
Como eles próprios colocaram, o ecossistema de IA profundamente interconectado significa que o estresse em qualquer ponto isolado pode se propagar por múltiplas contrapartes e camadas de financiamento. E adivinhe o que pode ser um gatilho para esse tipo de estresse? Custos de energia mais altos por um período prolongado, combinados com expectativas de taxas de juros voláteis e demanda do consumidor mais fraca — consequências prováveis da guerra no Oriente Médio. 😬
Sam Altman e a narrativa otimista que nem todos compraram
Em meio a todas essas preocupações, o CEO da OpenAI, Sam Altman, tentou minimizar os temores sobre o impacto ambiental e energético da IA em fevereiro deste ano, numa tentativa de acalmar os ânimos no período que antecede o que se espera ser um mega lançamento de ações da empresa no mercado.
A comparação que ele usou foi, no mínimo, curiosa. Altman disse que as pessoas falam sobre quanta energia é necessária para treinar um modelo de IA, mas que também leva muita energia para treinar um humano. Segundo ele, são cerca de 20 anos de vida e toda a comida consumida durante esse tempo antes de alguém se tornar inteligente.
Independentemente do mérito da analogia, ela não aborda o ponto central da questão: modelos de IA precisam ser retreinados constantemente, rodam 24 horas por dia atendendo milhões de requisições simultâneas e dependem de uma infraestrutura física que tem custos operacionais crescentes. Um humano formado continua funcionando com comida e sono. Um modelo de linguagem precisa de megawatts contínuos para existir.
E enquanto isso, análises recentes do escritor e crítico de tecnologia Ed Zitron sugerem que os projetos reais de data centers estão significativamente atrás das promessas feitas pelas empresas ao mercado. Existe uma distância considerável entre os anúncios grandiosos de expansão e a realidade do que está sendo efetivamente construído — o que adiciona mais uma camada de incerteza sobre a sustentabilidade do modelo atual. 🧐
Cadeias de suprimentos sob pressão: o elo que pouca gente vê
Existe um aspecto do impacto geopolítico sobre a IA que raramente aparece nas manchetes, mas que é igualmente preocupante: as cadeias de suprimentos de semicondutores. Os chips que rodam os modelos de IA — especialmente as GPUs fabricadas pela Nvidia e similares — dependem de uma cadeia de produção extremamente globalizada e sensível a qualquer tipo de perturbação logística ou econômica.
Taiwan fabrica boa parte desses componentes, mas os materiais brutos, os equipamentos de produção e os processos de distribuição cruzam dezenas de fronteiras antes de um chip chegar ao seu destino final. Quando o preço do petróleo sobe por conta de instabilidades como o conflito no Irã, o custo do frete marítimo sobe junto. Isso impacta diretamente o preço final dos componentes eletrônicos, que já estavam em patamares elevados por conta da demanda explosiva dos últimos anos.
As empresas de IA que precisam expandir sua capacidade de processamento — e precisam constantemente, dada a velocidade com que novos modelos são desenvolvidos — se veem diante de uma equação onde cada novo servidor instalado custa mais caro do que o anterior. Isso corrói as margens e coloca pressão extra sobre um modelo de negócio que já operava no limite.
O Banco da Inglaterra chamou atenção especificamente para esse ponto, destacando a natureza intensiva em energia da cadeia de suprimentos para componentes-chave. Não é só o data center funcionando que consome energia — é todo o processo de fabricação, transporte e instalação dos componentes que o fazem funcionar. É uma cadeia de custos energéticos que se multiplica em cada etapa.
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O papel do crédito privado e a opacidade que preocupa reguladores
Um fator adicional de risco que merece destaque é o papel do setor de crédito privado no financiamento da expansão da IA. Muitos dos empréstimos que sustentam a construção de data centers vêm de gestoras de ativos e fundos privados, e não de bancos tradicionais. Isso cria um problema significativo de transparência.
Reguladores, incluindo o próprio Banco da Inglaterra, têm alertado consistentemente sobre a opacidade desse setor. Quando os empréstimos estão nos livros de bancos regulados, existe uma estrutura de supervisão que permite acompanhar os riscos. Quando estão em veículos de crédito privado, essa visibilidade diminui drasticamente. E quando parte dessas dívidas é reempacotada em títulos lastreados em ativos e vendida para fundos de pensão e outros investidores institucionais, o rastreamento de quem carrega efetivamente o risco se torna uma tarefa quase impossível.
Em alguns casos, empresas de tecnologia simplesmente emitiram títulos de dívida tradicionais. Mas há arranjos muito mais complexos em jogo — estruturas bizantinas que lembram os instrumentos financeiros que ajudaram a inflar a bolha que estourou em 2008. A diferença é que desta vez o ativo subjacente não são hipotecas residenciais, mas data centers e contratos de receita futura de aluguel de capacidade computacional. A lógica é diferente, mas os mecanismos de risco são desconfortavelmente similares.
O que esperar daqui para frente
A combinação de um cenário geopolítico instável no Oriente Médio com uma economia da IA que ainda não encontrou seu equilíbrio entre receitas e gastos cria um momento de atenção redobrada para o setor. Não é catastrofismo — é leitura de cenário.
Os grandes players do mercado, como Microsoft, Google, Amazon e Meta, têm reservas financeiras suficientes para absorver choques no curto prazo. Mas mesmo para essas gigantes, uma alta prolongada nos custos de energia combinada com pressão nas cadeias de suprimentos seria um fator de complicação relevante nos próximos trimestres. Os investimentos tecnológicos planejados para os próximos anos podem começar a ser revistos. Projetos de novos data centers podem ser adiados, contratos de fornecimento de energia podem ser renegociados e o cronograma de lançamento de novos modelos pode ser esticado.
Para as empresas menores do ecossistema de IA — startups, scale-ups e fornecedores especializados — o cenário é mais delicado. Muitas delas dependem de infraestrutura alugada de grandes provedores de nuvem, e qualquer repasse de custos energéticos nessas plataformas impacta diretamente sua viabilidade financeira. O acesso a capital também tende a ficar mais restrito em momentos de incerteza geopolítica elevada, o que torna o ambiente para novos investimentos consideravelmente mais difícil.
A pergunta fundamental permanece a mesma que já pairava sobre o setor antes da crise: o setor de IA conseguirá algum dia gerar receitas suficientes para justificar valorizações estratosféricas? Mas agora essa pergunta ganha um componente adicional — porque mesmo custos de energia modestamente mais altos podem provocar uma reavaliação que, dada a engenharia financeira em jogo, pode cascatear pelos mercados americanos e além.
O que fica claro nessa análise é que a IA, apesar de toda a narrativa de revolução digital e inovação sem precedentes, está profundamente enraizada na economia física do mundo real — com todas as vulnerabilidades que isso implica. Petróleo, energia elétrica, rotas marítimas, componentes eletrônicos: tudo isso faz parte do substrato sobre o qual o boom da inteligência artificial está sendo construído. E enquanto o conflito no Irã seguir escalando, esse substrato vai continuar tremendo — o suficiente para fazer qualquer gestor do setor de tecnologia pensar duas vezes antes de assinar o próximo cheque bilionário. 😬
