US$ 1 Trilhão Fora dos Balanços, Balanço da SpaceX, Palantir Criticando e Saber IA Vale Mais que MBA
Bom dia! Hoje é 5 de agosto. Neste mesmo dia, em 2011, a agência Standard & Poor’s rebaixava a nota de crédito dos Estados Unidos pela primeira vez na história, de AAA para AA+, provocando uma queda de mais de 600 pontos no Dow Jones na sessão seguinte. O motivo não era que o país estivesse quebrado, mas era que sua capacidade de honrar compromissos futuros havia se tornado, na avaliação da agência, menos confiável do que o mundo presumia. A dívida não era impagável; era grande demais para inspirar a mesma certeza de antes.
Quinze anos depois, a mesma lógica se aplica a uma indústria que, naquela época, mal aparecia nas manchetes econômicas. As big techs americanas acumulam mais de US$ 1 trilhão em compromissos futuros que não aparecem em seus balanços. A SpaceX divulga seu primeiro resultado como empresa aberta e revela uma divisão de IA que queima caixa a uma velocidade que o Starlink sozinho não consegue cobrir. O CEO da Palantir acusa os laboratórios de IA de “colonizar” seus clientes. E 86% dos executivos do setor financeiro dizem que treinamento em IA vale mais que um MBA, ao mesmo tempo em que 77% admitem que seus investimentos na tecnologia ainda não deram retorno mensurável. Em todos os casos, o que está em questão não é se a IA funciona, mas se a conta fecha.
As Big Techs Escondem US$ 1 Trilhão em Compromissos
Microsoft, Meta, Oracle, Amazon e Alphabet, juntas, assumiram compromissos de cerca de US$ 1,09 trilhão em pagamentos futuros para alugar data centers que ainda não estão prontos, segundo levantamento da Reuters. Como as instalações não entraram em operação, esses contratos não aparecem como dívida nos balanços das empresas, mas são obrigações vinculantes que terão de ser honradas. O valor é quase quatro vezes maior que os US$ 285 bilhões em contratos de aluguel que já figuram como passivo nos demonstrativos financeiros dessas companhias. Somados aos US$ 1,65 trilhão em dívida oculta que a Nikkei revelou há duas semanas, o quadro completo do endividamento da indústria de IA é significativamente maior do que qualquer número publicado num balanço trimestral.
A distribuição dos compromissos revela quem está apostando mais pesado, e quem carrega mais risco. A Microsoft lidera com US$ 329 bilhões em contratos futuros, contra os US$ 88,5 bilhões já registrados. A Meta informou US$ 279 bilhões, e assinou mais US$ 68 bilhões em julho. A Oracle, o caso mais extremo, declarou US$ 260 bilhões em contratos não iniciados, quase sete vezes mais do que os US$ 37,9 bilhões no balanço, e já alertou explicitamente que prazos, preços e condições desses contratos podem não coincidir com os contratos firmados com seus clientes. Em outras palavras, podemos dizer que a própria Oracle está dizendo que, se seus clientes não renovarem ou não a pagarem, ela continuará arcando com os custos dos data centers.
Esse tipo de prática é legal e não está escondida, afinal, os valores aparecem nas notas explicativas das companhias. Mas a distância entre o que o investidor médio lê (o balanço) e o que de fato existe (as notas de rodapé) nunca foi tão grande nem tão consequente. Se a demanda por IA continuar crescendo, esses data centers se pagarão e os compromissos se converterão em receita, tudo certo. Contudo, se a demanda por IA desacelerar – e, como temos acompanhado, a commoditização dos modelos chineses, a queda na demanda por dívida da Amazon, e a admissão de Zuckerberg de que os resultados ficaram aquém sugerem que a desaceleração não é hipotética –, as empresas ficarão presas a contratos de longo prazo para manter estruturas subutilizadas. US$ 1 trilhão é o tamanho da aposta. A pergunta do trilhão, porém, é se a aposta já foi feita ou se ainda há tempo de ajustá-la. E a resposta, para compromissos vinculantes, é que ela já foi feita.
A SpaceX Abre Seus Números pela Primeira Vez
A SpaceX divulgou seu primeiro balanço como empresa listada em bolsa e revelou uma receita de US$ 7,8 bilhões no segundo trimestre, o que representa uma alta de 92% em relação ao ano anterior. O Starlink, com 12 milhões de assinantes e um crescimento de 100%, respondeu pela fatia de US$ 4,29 bilhões desta receita, sendo a única divisão lucrativa da companhia, com uma margem operacional próxima de 40%. A inteligência artificial, por sua vez, representado pela xAI, gerou US$ 2,56 bilhões em receita, mas operou com prejuízo de US$ 1,26 bilhão devidos aos altos custos de investimento no setor – seja no desenvolvimento ou no treinamento de modelos. O segmento espacial, enfim, faturou US$ 962 milhões, mas terminou, também, em saldo negativo (US$ 542 milhões). Curiosamente, um empresa que se denomina “space” não possui no segmento espacial seu maior tesouro, mas sim no segmento de conectividade da Starlink.
A companhia terminou o trimestre, ainda, com US$ 100 bilhões em caixa.
Dois negócios radicalmente diferentes vivem dentro do mesmo balanço. A Starlink é, provavelmente, um dos negócios de assinatura mais impressionantes da história do setor de tecnologia, afinal, o segmento dobrou sua base de assinantes em um ano, opera com margens de 40% e gera caixa de verdade. Mas a outra metade da empresa é uma operação de IA que registrou um prejuízo de US$ 4,9 bilhões no ano passado, investe cerca US$ 16 bilhões por trimestre em infraestrutura e acaba de contabilizar a aquisição da Cursor, ferramenta de codificação com IA, por US$ 60 bilhões – entrando exatamente no segmento em que, como mostramos ontem, a DeepSeek já oferece modelos que custam 99% menos que os rivais americanos.
No ritmo de capex deste trimestre, a divisão de IA da SpaceX queima toda a reserva de caixa do IPO em menos de 18 meses, e o Starlink, apesar de lucrativo, não gerará um caixa suficiente para cobrir o déficit da IA sozinho. A aquisição da Cursor agrava a pressão, uma vez que Musk está gastando US$ 60 bilhões na camada mais próxima do cliente (ferramentas de codificação), apostando que esta será a última a se commoditizar. Mas a codificação é, na visão de muitos, o segmento onde os modelos se commoditizam mais rápido – respaldados no argumento de que empresas de coding simplesmente conduzem seu trabalho para os modelos de IA que forem mais baratos e que funcionem, não demandando necessariamente o com os melhores benchmarks do mercado (que, muitas vezes, apenas encarecem os tokens).
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A SpaceX, neste momento, é dois investimentos embrulhados no mesmo papel: um negócio de satélites que gera caixa e justifica uma avaliação substancial, e um negócio de IA que consome tudo que o primeiro produz e mais um pouco. O desafio para investidores é que o mercado precifica os dois juntos, mas só um deles paga a conta.
O CEO da Palantir Chama o Setor de IA de “Marxista”
Alex Karp, CEO da Palantir, usou sua carta trimestral aos acionistas para lançar a crítica mais dura que um executivo de tecnologia já fez aos laboratórios de inteligência artificial.
“Há tons e subtons marxistas no nosso negócio”, escreveu Karp, que possui doutorado em teoria social. “Outros, incluindo muitos dos que constroem grandes modelos de linguagem, pretendem, consciente ou inconscientemente, capturar os meios de produção de seus supostos parceiros.”
A Palantir registrou US$ 1,9 bilhão em receita no trimestre, uma alta de 93%, e US$ 1,1 bilhão em lucro – resultados que dão ao CEO credibilidade para criticar quem quiser.
Na conferência com analistas, Karp foi ainda mais direto: “Você está pagando pelo direito de eles migrarem sua propriedade intelectual, seu know-how, sua expertise para o modelo deles, para que possam construir um negócio competitivo que não precisa do seu negócio ou das suas pessoas.”
A acusação ecoa o que Satya Nadella, CEO da Microsoft, vem argumentando há algum tempo de forma mais diplomática sua tese de que a adoção de modelos proprietários de IA inverte a economia da informação. Em outras palavras, o executivo afirma que quando uma empresa usa ChatGPT, Claude ou Gemini em sua operação, ela – necessariamente – precisa revelar seus dados, processos e critérios de decisão para obter bons resultados. Esse aprendizado, porém, permanece, em grande parte, com o fornecedor dos modelos de IA, num contexto onde o cliente paga para usar a IA e a IA aprende com o cliente, criando, assim, um cenário de desequilíbrio para as empresas que precisam usar estes modelos, afinal, a cada consulta, o fornecedor sabe mais sobre o cliente do que o cliente sabe sobre o fornecedor – ele paga (caro) para usar IA e para “doar” dados aos fornecedores.
A Palantir, por sua, relata que construiu seu negócio oferecendo exatamente o oposto: um software que opera dentro da infraestrutura do cliente, com dados que nunca saem de seus servidores. Quando Karp critica os laboratórios de IA, ele está obviamente promovendo seu próprio modelo. Mas o argumento não é menos válido por ser interessado. A lista de empresas que firmaram parcerias ou pagaram por serviços da OpenAI e da Anthropic e depois viram esses mesmos laboratórios lançar produtos concorrentes em suas áreas – seja de design, saúde ou jurídico – cresce a cada trimestre.
A questão que Karp levanta, e que Nadella endossa, não é se a IA é útil, mas quem captura o valor gerado pelo seu uso. Se o fornecedor aprende com cada cliente e usa esse aprendizado para construir produtos que competem com esses mesmos clientes, a relação não é uma parceria; é, como Karp sugere, uma forma de extração. E nomear isso de “marxismo” pode ser um tipo de provocação retórica, mas a mecânica que ele descreve é, para as empresas que vivem isso, concretamente real.
Treinamento em IA Já Vale Mais que MBA
Uma pesquisa da PwC com mais de mil executivos de instituições financeiras dos Estados Unidos revela que 86% destes acreditam que treinamento em inteligência artificial vale mais do que um MBA para muitos novos profissionais. O dado não é especulativo, pelo contrário, ele já está afetando remunerações no mercado de trabalho: 91% das empresas dizem que estão aumentando salários de funcionários com habilidades em IA, e 58% pretendem atrelar parte da remuneração diretamente à produtividade gerada pelo uso da tecnologia. O MBA, que durante décadas foi o passaporte para cargos de liderança no setor financeiro, começa a perder peso relativo para uma competência que, há três anos, não existia como categoria profissional.
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O lado menos celebrado da pesquisa é igualmente revelador. Quase oito em cada dez executivos esperam reduzir sua força de trabalho em pelo menos 20% nos próximos cinco anos, com os cargos de entrada sendo os mais vulneráveis. E 42% das empresas já realizaram estudos para estimar como a IA alterará a necessidade de mão de obra. Mas apenas metade dessas empresas avançou para etapas mais complexas, como redesenhar cargos ou criar novos planos de carreira. A tecnologia está chegando mais rápido do que as organizações conseguem se reorganizar para recebê-la, e, nos cargos de entrada, a reorganização pode significar simplesmente que o cargo deixa de existir.
O paradoxo mais revelador, porém, é o que aparece no final do levantamento: 77% dos executivos admitem que a maior parte dos investimentos em IA ainda não gerou retorno mensurável. Segundo a PwC, isso acontece porque muitas empresas correram para adotar a tecnologia sem estabelecer indicadores claros de desempenho antes da implementação. O setor financeiro está, portanto, numa posição peculiar, onde se valoriza profissionais com habilidades em IA mais do que aqueles com MBA, se paga mais por isso, se planeja demitir 20% da força de trabalho para acomodar a tecnologia, mas não se consegue demonstrar que o investimento na própria tecnologia está gerando retorno. É a versão corporativa do paradoxo que temos acompanhado nos mercados do mundo todo: todo mundo acredita que a IA é o futuro, todo mundo está gastando para se posicionar, mas quase ninguém consegue provar, com números, que o gasto já se pagou.
