A inteligência artificial está construindo uma das maiores apostas de investimento da economia global. Sua expansão aparece de forma concreta nas contas dos fabricantes de semicondutores, nos pedidos de máquinas para produzir chips e nos orçamentos das grandes plataformas de tecnologia, que continuam ampliando a infraestrutura para atender à demanda crescente por capacidade computacional.
Mas o crescimento da indústria começa a levantar uma pergunta mais complexa para os mercados financeiros: qual será a rentabilidade da infraestrutura em construção e de quanto tempo as empresas precisarão para recuperar o capital comprometido?
Os resultados do terceiro trimestre de 2026 oferecem um retrato revelador. A Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), maior fabricante mundial de semicondutores sob contrato, registrou receita de US$ 46,72 bilhões, alta anual de 41,2%, e crescimento de 68,7% no lucro líquido. Sua margem bruta chegou a 66,4%.
Em paralelo, a ASML, fabricante holandesa dos equipamentos de litografia indispensáveis aos chips mais avançados, registrou vendas trimestrais de € 11,66 bilhões e lucro líquido de € 4,96 bilhões. Sua margem bruta atingiu 57,5%, enquanto a empresa alertou que a capacidade de produção prevista para 2027 e 2028 será insuficiente para atender a toda a demanda dos clientes.
As duas companhias mostram que a expansão da IA gera oportunidades econômicas concretas para quem fornece os componentes e as ferramentas que permitem seu funcionamento. Mas também evidenciam que a indústria não consegue ampliar sua capacidade no mesmo ritmo das expectativas de investimento.
O terceiro foco está nas grandes plataformas de tecnologia. O J.P. Morgan Global Research estima que o investimento global de capital relacionado à IA chegará a aproximadamente US$ 900 bilhões em 2026 e projeta investimentos acumulados de US$ 5,5 trilhões em infraestrutura e tecnologia até 2030. O desafio é que capacidade instalada, receitas e retornos financeiros não necessariamente avançam no mesmo ritmo.
Essa diferença torna a rentabilidade uma variável central para avaliar a próxima fase da economia da IA.
Fabricantes de chips capturam o crescimento
O primeiro sinal da expansão vem da TSMC, cuja posição na cadeia de fornecimento a coloca no centro da demanda por semicondutores avançados para IA, computação de alto desempenho e outros mercados tecnológicos. No terceiro trimestre, sua receita cresceu 41,2% em relação ao mesmo período de 2025, para US$ 46,72 bilhões. O lucro líquido avançou 68,7% e a margem operacional ficou em 58,7%.
A composição das receitas também ajuda a dimensionar a mudança tecnológica. Processos de 7 nanômetros ou inferiores representaram 79% da receita com wafers, com participação crescente das tecnologias mais avançadas. Chips de 3 nanômetros contribuíram com 33%, os de 5 nanômetros com 28%, e a tecnologia de 2 nanômetros começou a contribuir com 8%.
A computação de alto desempenho, que inclui aplicações relacionadas a centros de dados e processamento avançado, representou 68% da receita trimestral, após crescer 22% em relação ao trimestre anterior. A TSMC espera receitas de US$ 52,3 bilhões a US$ 54,3 bilhões no quarto trimestre.
Se confirmado, o ponto médio dessa previsão representaria um crescimento anual próximo de 58%, sinal de que a companhia ainda prevê uma expansão considerável da demanda.
Mesmo nesse cenário, há pressões sobre a rentabilidade. A margem bruta da TSMC recuou de 67,7% no segundo trimestre para 66,4% no terceiro, principalmente pelo efeito inicial da entrada em produção da tecnologia de 2 nanômetros. A companhia também antecipou que a expansão dessa tecnologia e os custos de suas fábricas no exterior continuarão afetando parcialmente as margens.
Para os investidores, a leitura é relevante: o crescimento das receitas não garante uma melhora contínua da rentabilidade, especialmente quando as empresas precisam investir para ampliar capacidade e desenvolver novas gerações de tecnologia.
ASML: pedidos antecipam uma indústria ainda limitada pela capacidade
O segundo sinal vem da ASML, cuja tecnologia de litografia permite fabricar os circuitos cada vez menores e mais complexos exigidos pelos semicondutores avançados. A companhia reportou receita trimestral de € 11,66 bilhões, ante € 9,326 bilhões no segundo trimestre.
O lucro líquido aumentou de € 2,918 bilhões para € 4,96 bilhões, enquanto a margem bruta avançou de 54% para 57,5%. Para 2026, a ASML prevê vendas de € 44 bilhões a € 45 bilhões, com margem bruta próxima de 56%. Mas o dado mais importante para compreender o próximo ciclo de investimento está nos sinais de demanda enviados pelos clientes.
A empresa informou que alguns fabricantes de semicondutores já manifestam interesse em fazer pedidos para 2029 e até 2030. Ao mesmo tempo, prevê que a capacidade planejada para 2027 e 2028 será insuficiente para atender à demanda projetada. A ASML havia considerado ampliar em aproximadamente 30% a capacidade de produção de determinados sistemas em 2027 e estudar um aumento adicional de magnitude semelhante para 2028.
A demanda prevista, porém, levou a companhia a estudar novas possibilidades de expansão. Essa situação ilustra uma particularidade da economia da IA: o crescimento esperado é tão intenso que os investimentos necessários precisam ser planejados com anos de antecedência.
A fabricação de máquinas especializadas, a ampliação de fábricas e o desenvolvimento de processos produtivos não podem ser acelerados instantaneamente. Assim, parte da indústria se beneficia de uma elevada visibilidade da demanda, mas enfrenta limites físicos e tecnológicos para convertê-la em produção efetiva. Para os investidores, essa combinação pode favorecer receitas e poder de negociação dos fornecedores especializados.
Também há riscos de execução: os fabricantes precisam ampliar a capacidade sem comprometer excessivamente os custos, a rentabilidade ou a qualidade das operações. A escassez de capacidade, por si só, não garante retornos extraordinários para todos. O resultado dependerá do investimento necessário para ampliar a produção, dos preços cobrados e da duração da demanda hoje prevista.
O custo de construir a infraestrutura da IA
Enquanto os fornecedores de chips e máquinas registram resultados sólidos, as grandes plataformas de tecnologia comprometem recursos crescentes com centros de dados, processadores, redes e o fornecimento de eletricidade necessário ao processamento de informações.
O J.P. Morgan Global Research calcula que os cinco grandes hiperescaladores americanos — Amazon, Alphabet, Meta, Oracle e Microsoft — destinarão, juntos, aproximadamente US$ 900 bilhões a investimentos de capital relacionados à IA em 2026. O gasto já não se limita a processadores ou modelos: inclui edifícios, sistemas de refrigeração, redes de transmissão de dados, equipamentos elétricos e contratos de fornecimento de energia.
O investimento tampouco se distribui de maneira uniforme. Alguns participantes conseguem financiar uma parcela importante dos projetos com o caixa de seus negócios tradicionais; outros precisam recorrer cada vez mais a dívida, emissões de ações e diferentes estruturas de financiamento. A S&P Global Ratings alertou em agosto que os investimentos de capital conjuntos de seis grandes hiperescaladores poderiam superar US$ 1,3 trilhão em 2027.
A agência também previu que essas seis empresas registrariam fluxo de caixa operacional livre negativo em 2026 e 2027, com recuperação, segundo suas estimativas, apenas em 2029.
Essas cifras exigem uma distinção: os investimentos totais de capital dos hiperescaladores e os gastos especificamente associados à IA são categorias relacionadas, mas não idênticas. As estimativas variam conforme as empresas incluídas e os componentes de infraestrutura considerados. Mesmo com essas diferenças metodológicas, os cálculos mostram a dimensão do desafio financeiro.
A indústria precisa transformar um investimento inicial extraordinário em receitas recorrentes, margens suficientes e fluxos de caixa capazes de sustentar as etapas seguintes da expansão.
O financiamento faz parte dessa história. A J.P. Morgan Asset Management apontou em agosto que a emissão de títulos dos hiperescaladores passou de US$ 17 bilhões em 2024 para US$ 109 bilhões em 2025, chegando a US$ 194 bilhões no primeiro semestre de 2026. A gestora estimou que as emissões de 2026 poderiam atingir US$ 279 bilhões. O mercado de dívida torna-se, assim, um participante cada vez mais importante da expansão tecnológica.
Para os investidores em renda fixa, isso abre oportunidades, mas também exige avaliar a capacidade de pagamento dos emissores, o volume de obrigações assumidas e o tempo necessário para os ativos financiados gerarem recursos suficientes.
Meta e o teste do fluxo de caixa
Os resultados da Meta Platforms ilustram a diferença entre crescimento comercial e o custo de sustentar uma estratégia intensiva em investimentos. No terceiro trimestre de 2026, a empresa registrou receita de US$ 64,601 bilhões, alta anual de 26%. Contudo, os custos e despesas cresceram 68%, para US$ 51,613 bilhões, e o fluxo de caixa livre ficou negativo em US$ 2,12 bilhões.
A companhia destinou US$ 34,91 bilhões a investimentos de capital no trimestre, incluindo pagamentos do principal de arrendamentos financeiros. Para 2026, prevê gastos de capital de US$ 135 bilhões a US$ 145 bilhões. À primeira vista, a queda de 37% no lucro operacional e a redução da margem operacional de 40% para 20% podem parecer um sinal direto do custo da IA. Seria incorreto, porém, atribuir toda essa deterioração aos investimentos.
A Meta registrou uma despesa extraordinária de US$ 9,89 bilhões relacionada a um acordo judicial com procuradores-gerais estaduais dos Estados Unidos. Sem essa despesa, teria reportado lucro operacional de US$ 22,88 bilhões, acima dos US$ 20,535 bilhões do terceiro trimestre de 2025.
A distinção permite separar três fatores: o custo extraordinário dos assuntos judiciais, o gasto operacional do negócio e os investimentos para ampliar a infraestrutura tecnológica. A companhia mantém um negócio de publicidade em crescimento, mas precisa financiar uma expansão considerável de sua capacidade computacional.
O desafio dos investidores é determinar quanto valor adicional essa infraestrutura gerará e em que prazo começará a aparecer de forma sustentada nos resultados.
O caso da Meta, isoladamente, não demonstra que os investimentos em IA estejam destruindo rentabilidade. Mostra que o tamanho dos compromissos financeiros torna cada vez mais importante examinar o fluxo de caixa, o calendário de investimentos e a relação entre gasto presente e receita futura. O mercado quer entender quanto a empresa recebe em troca do que investe.
O mercado começa a diferenciar gasto e geração de valor
O debate sobre os retornos da IA se intensificou com o aumento dos compromissos de investimento e a necessidade de as empresas demonstrarem que conseguem financiar os projetos sem deteriorar excessivamente suas posições financeiras. Uma análise da Reuters publicada em 28 de outubro mostrou como essa diferença começa a influenciar a reação dos mercados.
A Microsoft gerou US$ 18,6 bilhões de fluxo de caixa livre no primeiro trimestre fiscal, apesar de investir US$ 45,2 bilhões em infraestrutura computacional. As receitas do Azure cresceram 48%.
A Alphabet, em contraste, destinou a investimentos de capital o equivalente a 121,4% de seu fluxo de caixa operacional no trimestre encerrado em setembro, ante 68% no caso da Microsoft, excluídos os arrendamentos financeiros.
A controladora do Google também registrou consumo de caixa de US$ 9,07 bilhões e antecipou que seus investimentos de capital aumentarão significativamente em 2027. Essas diferenças ajudam a explicar por que o mercado pode premiar uma empresa que investe valores extraordinários e se mostrar mais cauteloso com outra que desembolsa montantes semelhantes. O ponto é a capacidade de financiar o investimento, a evolução do negócio que o sustenta e a possibilidade de obter receitas adicionais sem comprometer a rentabilidade futura.
A Microsoft apresentou crescimento na nuvem e geração de caixa livre; a Alphabet, apesar do forte avanço do Google Cloud, enfrenta o desafio de sustentar o crescimento das buscas enquanto amplia os investimentos em IA. As diferenças não permitem concluir que uma estratégia seja universalmente superior à outra.
Elas mostram que o mercado avalia com mais atenção a qualidade do crescimento e a capacidade de cada empresa de converter desembolsos em recursos financeiros. Essa mudança pode afetar as avaliações em bolsa, o acesso ao crédito e a alocação de capital dos grandes gestores.
Quem capturará os benefícios
A economia da IA apresenta um paradoxo. A demanda por capacidade computacional continua crescendo, fabricantes de semicondutores e máquinas especializadas reportam resultados sólidos e as grandes plataformas mantêm planos ambiciosos de expansão. Ao mesmo tempo, a infraestrutura exige desembolsos que podem levar anos para serem recuperados.
Os gargalos vão além de chips e memória avançada. A construção de centros de dados depende de licenças, eletricidade, redes de transmissão, refrigeração e equipamentos especializados. Essas limitações podem atrasar projetos e alterar seus custos. Uma instalação sem energia suficiente ou que não consiga operar a plena capacidade não gera as receitas que justificaram sua construção.
Também existe o risco de que a capacidade instalada cresça mais rapidamente que a demanda rentável. Se as empresas construírem infraestrutura para um mercado que não se materialize no ritmo esperado, podem enfrentar menor utilização, pressão sobre preços e retornos inferiores aos previstos. O cenário oposto também é possível: demanda persistentemente superior à oferta pode sustentar a utilização dos ativos e favorecer fornecedores com tecnologia difícil de substituir.
Um novo teste para os investidores
A próxima fase da economia da IA pode mudar a forma como os mercados avaliam seus principais participantes. Na primeira etapa, a atenção se concentrou nas companhias capazes de desenvolver modelos avançados, fabricar processadores potentes ou assegurar capacidade computacional antes dos concorrentes. Agora, com o acúmulo dos compromissos de investimento, a avaliação financeira ganha peso: quanto custa ampliar a capacidade, de onde vem o capital, quais receitas adicionais são geradas e quanto caixa sobra após os investimentos.
Para investidores em ações, isso significa examinar receitas, margens, intensidade de capital, fluxo de caixa livre e rentabilidade esperada dos novos ativos. Nos mercados de dívida, o foco inclui estrutura de financiamento, vencimentos, garantias e capacidade de pagamento caso os retornos da IA demorem mais do que o previsto.
A expansão dos semicondutores e a escassez de capacidade prevista para os próximos anos indicam que o ciclo ainda tem fundamentos importantes. Os resultados dos fornecedores, contudo, não bastam para demonstrar que cada dólar aplicado em centros de dados e sistemas de IA produzirá retorno atraente.
A pergunta decisiva passa a ser quanto valor econômico a IA gerará, quem conseguirá capturá-lo e quais empresas terão capital e disciplina financeira para atravessar o intervalo entre a construção da infraestrutura e a obtenção dos benefícios. Nessa diferença entre demanda, capacidade e rentabilidade está em jogo uma parcela substancial da próxima etapa da economia da IA.