Este é um segmento do boletim informativo The Breakdown. Para ler mais edições, inscrever-se
“Tem-se falado muito sobre uma bolha de IA. Do nosso ponto de vista, vemos algo muito diferente.”
—Jensen Huang
O CEO da Alphabet, Sundar Pichai, disse esta semana que há “elementos de irracionalidade” no atual boom na infraestrutura de IA.
Mas o anúncio de uma nova versão do Gemini LLM do Google nos deu motivos para pensar que talvez não sejamos irracionais o suficiente.
O Gemini 3 foi recebido como uma melhoria surpreendentemente massiva em relação ao Gemini 2.5, conforme medido pelas métricas misteriosas pelas quais os modelos de linguagem são julgados. (Como usuário comum, não consigo perceber a diferença.)
Tomasz Tunguz diz que isso refuta a “tese do muro de expansão” de que os LLMs atingiram um patamar onde simplesmente adicionar mais computação não resultava mais em melhor desempenho.
O Google, no entanto, adicionou melhorar computação – algoritmos mais inteligentes, melhor treinamento, chips mais novos – e o Gemini 3 ficou muito melhor.
Isso parece um sinal verde para que todos continuem investindo como loucos em tudo.
Também esta semana, Jensen Huang disse que todos ainda estão investindo como loucos em GPUs: “As vendas da Blackwell estão fora das tabelas e as GPUs em nuvem estão esgotadas”.
Melhor ainda, a CFO da Nvidia, Colette Kress, acrescentou que “as GPUs A100 que enviamos há seis anos ainda estão funcionando com plena utilização hoje”.
O comentário de Kress pareceu ser uma resposta direta à acusação de Michael Burry de que os clientes da Nvidia têm inflacionado enganosamente seus ganhos relatados com cronogramas de depreciação irrealisticamente longos.
Mas as GPUs parecem estar se beneficiando de um “modelo de uso em cascata”: os chips mais novos são usados para treinamento por cerca de um ano e depois executam tarefas de inferência por mais algum tempo antes de serem colocados no pasto para servir vídeos do YouTube e outras coisas.
Isso deveria ser uma excelente notícia para os investidores: se os modelos ainda estão melhorando, a demanda por novos chips está aumentando e os chips antigos ainda são úteis… talvez devêssemos estar nos perguntando se as empresas de IA estão subestimando seus ganhos.
Mesmo assim, as ações caíram esta semana.
Isso pode ser um sinal de que o mercado deixou de se preocupar com a demanda por chips e passou a se preocupar com a oferta de energia.
A demanda parece ser algo quase insaciável: um executivo do Google Cloud estimou recentemente que teria que dobrar sua capacidade computacional a cada seis meses nos próximos quatro ou cinco anos para alcançá-lo.
Mas de onde virá o poder para fornecê-lo é um mistério.
São necessários cinco a sete anos para construir as turbinas a gás que alimentam a maioria dos data centers e as empresas que as fabricam estão lotadas até pelo menos 2030.
Se não houver energia adicional disponível, não faz sentido comprar uma GPU de nova geração que consuma mais energia – uma geração mais antiga de chip, consumindo criteriosamente menos energia, funcionaria perfeitamente (ou melhor).
Nem faz sentido construir um novo data center se não houver novas turbinas para combiná-los.
Tudo isto quer dizer que a bolha da IA poderá rebentar mesmo que a procura de IA seja efectivamente ilimitada.
Também esta semana, Pichai alertou que se a bolha da IA estourar, “nenhuma empresa ficará imune, incluindo nós”.
Ele quis dizer não IA empresa, mas “nenhuma empresa” também não está longe da verdade.
Sem o boom dos centros de dados, a economia dos EUA provavelmente entraria em recessão: surpreendentemente, os centros de dados, que representam 4% do PIB, foram responsáveis por 93% do crescimento do PIB no primeiro semestre do ano.
Portanto, qualquer que seja a parte da economia ou dos mercados financeiros que lhe interessa, você provavelmente também terá que se preocupar com a tese do muro de expansão, com os cronogramas de depreciação do data center e com os casos de uso em cascata.
Vou mantê-lo informado.
“Um gráfico para governar todos eles”:
Michael Burry pensa que este é o único gráfico que precisa de ver: medido pelo investimento em percentagem do PIB, o boom da IA já é semelhante em escala aos booms de investimento que precederam as bolhas pontocom, imobiliária e de xisto.
Depreciando, sim, mas lentamente:
Contra Burry, da a16z, observa que a demanda por GPUs A100 mais antigas e menos potentes se manteve surpreendentemente bem.
Indo all-in:
Na Microsoft, o investimento aumentou para quase 50% das vendas. Benedict Evans diz que isto mostra que o modelo de negócios da Microsoft mudou “de competir nos efeitos de rede para competir no acesso ao capital”. Este último é muito mais propenso a bolhas.
As startups também estão incluídas:
Novamente de Benedict Evans, quase todas as startups do Y Combinator estão agora relacionadas à IA.
Poderia ficar maior:
As datas de início dos gráficos sobrepostos de Emre Akcakmak são provavelmente um pouco arbitrárias, mas seu gráfico mostra um bom argumento: se a IA for uma bolha, a história sugere que ela poderia ficar muito maior.
O gráfico mais assustador do mundo?
Derek Thompson observa que desde o ponto de partida do ChatGPT, o S&P500 disparou e o número de vagas de emprego nos EUA diminuiu. Não tenho certeza de quanta causalidade existe aqui, mas é um excelente gráfico.
O caso negativo para o emprego humano:
Benedict Evans observa que a Otis introduziu o elevador “Autotronic” em 1950 – exatamente o auge do emprego para atendentes de elevador. É possível que a IA acabe sendo tudo Autotronic, mas devemos lembrar que a maioria dos atendentes de elevador encontrou empregos melhores na década de 1960.
Até agora tudo bem:
Os dados sobre empregos atrasados mostraram os EUA com um ganho surpreendente de 119.000 empregos em Setembro.
Precisamos de alguns construtores Autotronic:
Torsten Slok observa que a idade média dos compradores de casas nos EUA é de 59 – excelente notícia porque me faz sentir à frente da curva, para variar. Por outro lado, como comprador de imóvel residencial mais jovem do que a média, posso dizer que a propriedade é superestimada e o aluguel é subestimado.
Pelo menos as casas não são importadas:
Um novo estudo sobre os preços nos EUA conclui que as tarifas tornaram os produtos importados 5,44% mais caros do que seriam de outra forma.
Outras curiosidades sobre a inflação: o preço médio de um carro nos EUA está agora acima de US$ 50.000 e, em alguns lugares, a gasolina é mais barata que a água.
Tenham um ótimo fim de semana, leitores não depreciativos.
Receba as novidades em sua caixa de entrada. Explore os boletins informativos da Blockworks:
Fonteblockworks
