Investimento em data centers de IA pode exigir salto de produtividade até 2030

Pesquisadora da Wharton, Jessica Wachter, analisou o impacto econômico do boom de infraestrutura de IA a partir de uma premissa: poucos hyperscalers estão colocando quantias enormes para construir data centers. Em estimativas com um colaborador, os gastos podem chegar a quase US$ 1,1 trilhão até 2027, enquanto as empresas precisariam elevar a própria produtividade em 2,7 vezes para empatar até 2030, considerando custo de capital e retorno de 15%.

O cenário também traz alertas financeiros. Wachter afirma que, se a produtividade não se materializar, as empresas podem ficar atrás do pagamento de juros e isso eleva o risco de falência, com a possibilidade de o buildout virar a maior má alocação de capital da história. Ao mesmo tempo, o texto aponta que os hyperscalers planejam investir cerca de US$ 750 bilhões neste ano, enquanto as receitas totais de IA ainda ficam na faixa de US$ 150 bilhões a US$ 200 bilhões, e parte dos custos é pressionada por novas gerações de chips.