Oracle supostamente rescinde contrato de aluguel de chips da Tencent no valor de 7 bilhões de dólares sob pressão dos EUA

O mercado de ações demonstra um afastamento das grandes empresas de tecnologia. Por exemplo, o Google vivenciou o pior dia de sua história, e as ações da Intel caíram mais do que durante a administração Nixon. Uma queda notável também foi registrada na Amazon e na Meta esta semana, levando à queda do índice Nasdaq, que está a apenas um ponto percentual de uma correção (queda de 10% do máximo histórico).

A causa geral dessa queda é que a criação de infraestrutura para suportar a inteligência artificial exige custos extremamente altos, e o lucro atual dos gigantes da Big Tech ainda não justifica tais despesas colossais. As empresas de IA estão cada vez mais direcionando mais fundos para centros de dados do que podem gerar com suas próprias operações de negócios.

No entanto, se o mercado de ações está tentando transmitir alguma mensagem, as grandes empresas de tecnologia a ignoram. De acordo com dados do JPMorgan, os gastos com IA atingiram US$ 1,6 trilhão desde 2023 e, segundo projeções, serão de US$ 1 trilhão anualmente ao longo da próxima década. Além disso, nenhuma mudança nesses indicadores ocorreu esta semana.

A razão reside no fato de que o mercado que financia esses gastos — o mercado de títulos — permanece em grande parte passivo, enquanto o mercado de ações passa por um pânico moderado. Os credores estão dispostos a fornecer dívidas às grandes empresas de tecnologia para pagar tecnologias que transformam a economia mundial.

Assim, as questões que o mercado parece fazer sobre IA — se a Big Tech continuará aumentando os gastos (o que certamente acontecerá) e se a IA será lucrativa em breve (parece que não) — são equivocadas. A verdadeira questão a ser feita sobre IA é: por quanto tempo o mercado de títulos poderá sustentar este aumento contínuo de gastos?

Isso, em última análise, determinará se a IA será um sucesso ou um fracasso.

Mecanismo de cálculo de IA

O princípio de funcionamento da IA é o seguinte: primeiro, são investidos fundos significativos na infraestrutura necessária (servidores, chips, centros de dados, energia elétrica, mão de obra e materiais de construção). Em seguida, após a ativação do centro de dados, as empresas de IA podem monetizar esses investimentos — aproximadamente em três meses ou dentro de dois anos, de acordo com o Goldman Sachs.

Como o retorno do investimento é adiado por um período tão longo, os hyperscalers (grandes players de tecnologia como Google, Amazon, Microsoft e Meta) precisam atrair uma enorme quantidade de dinheiro antecipadamente e pagá-lo aos investidores posteriormente. 'Uma enorme quantidade' é uma descrição muito modesta. Somente esses quatro hyperscalers respondem coletivamente por mais de um terço de todos os gastos de capital do S&P 500 nos últimos 12 meses, observa John Higgins, conselheiro econômico chefe da Capital Economics.

Portanto, espera-se que um terço dos gastos de capital da Big Tech neste ano seja financiado por dívida — por exemplo, cerca de US$ 250 bilhões em títulos apenas dos hyperscalers, segundo estimativas do Goldman Sachs. Esse número deve atingir o pico no próximo ano, chegando a cerca de 35% dos gastos dos hyperscalers.

No entanto, os investidores do mercado de títulos não têm fundos ilimitados, e atualmente há grande concorrência por crédito, especialmente por parte dos títulos do Tesouro dos EUA, já que o governo tenta simultaneamente pagar a previdência social, os cuidados médicos e uma guerra cara.

Isso levanta uma questão óbvia: quanto dinheiro exatamente os investidores estão dispostos a fornecer às empresas de IA? E mais ainda, o que podemos presumir.

O volume máximo hipotético de dívida que o mercado pode absorver é desconhecido, mas o Goldman Sachs fez cálculos e identificou a existência de US$ 510 bilhões em títulos de investimento de alto nível disponíveis para os maiores hyperscalers. Isso excede em mais do dobro o que eles devem levantar até o final do ano.

Em outras palavras, as maiores empresas de IA ainda têm uma reserva significativa de capacidade para atrair financiamento de dívida. A questão não é quanto, mas por quanto tempo.

A resposta depende de dois fatores: quem paga e quem recebe.

Amanda Linam, estrategista de crédito chefe do Goldman Sachs, declarou em um podcast recente da empresa: 'Não estamos preocupados com o acesso ao capital. Estamos apenas esperando uma discussão mais sutil sobre onde e a que preço emitir os títulos.'

Linam acrescentou que fundos de investimento privados, fundos de capital de risco e capital privado estão dispostos a assumir a maior parte do fardo de apoiar o desenvolvimento de IA, possuindo trilhões de fundos adicionais de 'pólvora seca' para financiar.

Mas os hyperscalers não são os únicos participantes do mercado. Outras empresas operam nesse espaço, incluindo serviços não baseados em nuvem. São empresas altamente endividadas que alugam poder computacional a outras empresas, e sua situação de crédito começa a parecer duvidosa. Seus títulos de baixo grau de investimento oferecem um alto rendimento, no qual os investidores estão dispostos a apostar, aceitando um risco maior pela potencial recompensa enorme.

É nesse tipo de mercado que a CoreWeave opera, cujo rendimento em títulos aumentou para 15% neste mês em meio ao acúmulo de perdas. Elon Musk afirmou que a indústria de serviços não baseados em nuvem, onde a CoreWeave está incluída, deve passar por uma limpeza séria (ele chamou isso de 'morte nível guppy').

Cada nova tecnologia tem vencedores e perdedores, e Musk pode estar certo sobre os serviços não baseados em nuvem. Resta aguardar.

Os hyperscalers, por outro lado, parecem ser os vencedores. A receita de serviços em nuvem (um indicador usado por Wall Street para medir a demanda por IA) cresceu 50% no segundo trimestre. Eles possuem vastos portfólios de contratos e a capacidade de absorver custos de empréstimo mais altos.

Esses gargalos contribuem para a manutenção de preços elevados, o que ajudou a receita dos hyperscalers a crescer 19% nos últimos 12 meses, segundo Higgins. O surgimento da IA agente levou a um crescimento explosivo da demanda: as solicitações de agentes consomem 15 vezes mais tokens do que as solicitações iniciadas por humanos, de acordo com o OpenRouter.

Higgins observou: 'As perspectivas dessas coisas não parecem claramente sombrias, considerando que a IA está sendo usada cada vez mais na economia.'

A preocupação é que o custo do empréstimo possa se tornar insustentável. E isso pode mudar a economia que atualmente funciona para a IA.

Os sentimentos negativos prevalecentes no mercado de ações podem começar a se infiltrar no mercado de títulos, causando o aumento do rendimento dos títulos e o aumento do custo de captação para as empresas de IA.

Lyman observou que o mercado de títulos funciona melhor quando há um fim visível. Cada investidor em IA acredita que há luz no fim do túnel. Nós simplesmente não sabemos quão longo é esse túnel.

A incerteza sobre quando as empresas começarão a obter lucros e a lucrar com seus enormes investimentos em IA pode fazer o mercado de títulos desacelerar, disse ela. Enquanto isso, a previsão para a própria tecnologia e a saúde financeira das grandes empresas parece bastante forte, observou Stephanie Ariaga, estrategista global de mercado do JPMorgan, em um recente memorando para investidores.

Sinais de alerta podem ser a diminuição do uso de IA pelos negócios, a redução dos preços ou a diminuição dos compromissos dos clientes. Até agora, tais sinais não foram observados.

A Lenovo demonstrou um modelo preliminar do seu dispositivo AI Host P7 no evento CSDN's 2026 1024 Programmers' Day and AI Builders Conference em 24 de outubro. Além disso, foi lançado um programa de acesso antecipado que convida os primeiros usuários a testar o dispositivo em tarefas reais de codificação e trabalho de escritório antes do seu lançamento comercial. Anteriormente, o conceito deste host de IA portátil foi apresentado pela Lenovo em maio, e esta versão preliminar inclui especificações técnicas e funcionalidades de software mais detalhadas.

O dispositivo pesa cerca de 300 gramas e é construído com base em dois chips nacionais. O primeiro é um chip de inferência com computação em memória Houmo AI M50, que, segundo a Houmo, oferece um desempenho de 160 TOPS com consumo de 10 watts. O segundo chip é um SoC agente da CIX Technology P1, fabricado com processo de 6nm e equipado com um processador Armv9.2 de 12 núcleos e uma NPU de 30 TOPS, permitindo atingir 45 TOPS em cálculos heterogêneos.

De acordo com a CIX, o chip P1 é responsável pelo gerenciamento do sistema, execução de tarefas e planejamento, além de ser capaz de interagir com aceleradores externos para executar modelos de 122 bilhões de parâmetros com contexto de 128K a uma velocidade de 50 tokens por segundo. A Lenovo afirma que a versão preliminar P7 é capaz de processar localmente modelos com até 125 bilhões de parâmetros e contexto de 256K.

O dispositivo vem com uma biblioteca local de modelos, que inclui Qwen3.8-Flash-Next, Qwen3.8-27B e Qwen3.6-35B-A3B, bem como modelos para reconhecimento de fala, síntese de fala, processamento de documentos e design de imagens. A Lenovo informa que sua arquitetura interna de computação de IA, que utiliza quantização mista INT4 e INT8, mostra em média 98,3% do nível base BF16 com precisão total em quatro benchmarks. Deve-se notar que esses dados são fornecidos pela empresa e não foram submetidos a testes independentes.

A Lenovo posiciona o P7 como um hub pessoal de tokens. A função de gerenciador de tokens permite aos usuários direcionar ferramentas de codificação e aplicativos de agentes para modelos locais através de um endereço de API, preservando assim chamadas rotineiras de modelos no próprio dispositivo em vez de usar cotas de nuvem pagas. O modo de execução de tarefas funciona 24 horas por dia, e o progresso pode ser monitorado de telefones, tablets e PCs. O IA Tianxi integrado possui um modo Automático que distribui as solicitações entre modelos locais e na nuvem dependendo de sua complexidade.

Sun Ke, chefe da divisão de hosts de IA, enfatizou que a verdadeira produtividade não deve começar com a contagem de custos de tokens. A Lenovo ainda não divulgou o preço ou a data de lançamento, informando apenas que o P7 estará disponível em breve.