As maiores empresas de computação em nuvem precisarão gerar cerca de US$ 300 bilhões (R$ 1,55 trilhão) em receitas relacionadas à inteligência artificial nos próximos anos para atingir o ponto de equilíbrio dos investimentos na tecnologia, calcula Ryan Hammond, estrategista do Goldman Sachs.
Esse estágio ocorre quando a receita gerada passa a cobrir os custos dos aportes. A análise ressalta que o retorno pode demorar anos, apesar do avanço das receitas de computação em nuvem e do volume de contratos futuros anunciados pelas empresas.
Amazon, Oracle e Microsoft estão entre as companhias consideradas na estimativa. No segundo trimestre de 2026, o ritmo anualizado das receitas de computação em nuvem das hyperscalers ficou cerca de US$ 70 bilhões (R$ 364 bilhões) acima da tendência registrada antes da expansão da IA.
Demanda necessária
Os contratos futuros anunciados pelo grupo já superam US$ 1,5 trilhão (R$ 7,8 trilhões). Para o estrategista, porém, esse volume não indica, por si só, que os investimentos estejam perto de se pagar.
“Estimamos que os usuários de IA precisariam gastar aproximadamente US$ 1 trilhão (R$ 5,19 trilhões) por ano em aplicações de IA para que as hyperscalers gerassem retornos sólidos sobre o investimento”, escreveu Hammond.
A projeção depende de um aumento expressivo dos gastos com aplicações de IA. Esse crescimento também permitiria que a camada de aplicações alcançasse margens de lucro fortes em relação aos custos de computação, segundo a análise.
O alerta foi apresentado em um momento de retomada das apostas de investidores nas ações das grandes empresas de tecnologia, impulsionadas pelo otimismo com a inteligência artificial. Entre os indicadores considerados estão a aceleração das receitas de nuvem, a carteira de contratos futuros, a necessidade de ampliar o gasto dos usuários com aplicações de IA, a alta recente do Roundhill Magnificent Seven ETF e o desempenho mais modesto do S&P 500 no mesmo período.
A avaliação do Goldman Sachs indica que a expansão da IA ainda precisa converter a demanda por computação e aplicações em receitas suficientes para sustentar os custos dos investimentos antes que o retorno se torne consistente.
