A expansão da inteligência artificial já entrou em “território de bolha”, segundo Dan Stanzione, diretor-executivo do Texas Advanced Computing Center (TACC) e vice-presidente associado de pesquisa da Universidade do Texas, em Austin. Em encontro com jornalistas do Brasil e do México, em 22 de abril de 2026, ele afirmou que o setor vive uma escalada de demanda, custos e investimentos que exigirá crescimento muito rápido de receita para se sustentar nos próximos anos. De acordo com informações do Convergência Digital, a avaliação é de que, sem avanço proporcional no faturamento, a indústria poderá ter de desacelerar o ritmo de expansão.
Stanzione relaciona esse movimento ao salto repentino na procura por infraestrutura após a popularização de ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT. Segundo ele, o aumento da demanda não decorre de uma ruptura na tecnologia de armazenamento em si, mas de uma pressão global sobre cadeias de suprimento, capacidade computacional e consumo de energia. Na avaliação do executivo, o comportamento do mercado passou a depender da velocidade com que a receita gerada por IA conseguirá acompanhar o volume de capital já comprometido.
Por que Dan Stanzione diz que a IA entrou em território de bolha?
Ao descrever o cenário, Stanzione afirmou que as vendas anuais de computadores teriam saído de cerca de US$ 80 bilhões antes do ChatGPT para algo mais próximo de US$ 500 bilhões. Para ele, esse salto exige uma resposta rápida da indústria, mas também impõe um teste de sustentabilidade financeira. O dirigente disse acreditar que o mercado pode se estabilizar em um ou dois anos, mas alertou para a necessidade de receitas trilionárias em horizonte relativamente curto.
“A meu ver, já entramos em território de bolha neste momento: ou atingimos uma receita de US$ 3 trilhões ou 4 trilhões nos próximos três ou quatro anos ou teremos que enfrentar um certo acerto de contas”.
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O raciocínio, segundo ele, é matemático. Mesmo com crescimento exponencial, a geração de caixa pode não ser suficiente para compensar os investimentos feitos em infraestrutura, servidores, energia e capital de risco. Stanzione também questionou se a chamada IA aberta conseguirá alcançar volume de vendas capaz de remunerar os cerca de US$ 1,3 trilhão e os juros associados aos aportes realizados por investidores.
Quais custos pressionam a expansão da inteligência artificial?
Um dos pontos centrais da análise é a conta energética dos data centers dedicados à IA. Stanzione citou a existência de cerca de 70 gigawatts de capacidade instalada nesse tipo de estrutura. Como comparação, disse que todo o espaço do TACC com supercomputadores consome cerca de dez megawatts, e o novo espaço para o Horizon deverá consumir mais 20 megawatts. Na estimativa apresentada por ele, apenas a conta anual de eletricidade dessa estrutura global ficaria em torno de US$ 60 bilhões, mesmo considerando os preços mais baixos de energia no Texas.
O executivo ressaltou que essa conta não inclui outros componentes relevantes do custo operacional e financeiro, como:
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endividamento;
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depreciação de servidores;
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aquisição de hardware;
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mão de obra humana;
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demais fatores envolvidos na operação.
Ao citar empresas do setor, a reportagem informa que a OpenAI saiu de praticamente zero receita em 2022 para cerca de US$ 20 bilhões em receita anualizada em 2025, segundo a Reuters. A Anthropic, apontada como concorrente, teria alcançado cerca de US$ 9 bilhões em receita anualizada. Para Stanzione, esses números mostram crescimento relevante, mas ainda submetido a uma curva de custos muito elevada.
Como a pressão da IA está mudando os data centers e a nuvem?
Stanzione afirmou que a infraestrutura física dos data centers mudou de forma significativa com a disseminação da IA. Antes da oferta ampla de serviços de IA pelas grandes nuvens comerciais, era mais comum a construção de racks de baixa densidade, com refrigeração a ar e menor exigência de interconexão entre os gabinetes. Esse desenho atendia cargas de trabalho mais independentes entre si.
Segundo ele, esse padrão mudou. Hoje, inclusive no ambiente de inferência de modelos de grande escala, a tendência é a adoção de racks de altíssima densidade, refrigeração líquida por imersão e redes de interconexão também de altíssima densidade. O executivo observou que essa abordagem já era conhecida no segmento de computação de alto desempenho, o HPC, e foi incorporada ao avanço mais recente da IA.
“Ou o setor cresce de forma extremamente acelerada ou teremos que desacelerar o ritmo de expansão nos próximos anos.”
Na comparação feita por Stanzione, o momento atual guarda semelhanças com o início da internet comercial, quando houve excesso de investimentos em fibra óptica e equipamentos de rede diante de uma expectativa de crescimento da demanda que não se confirmou no ritmo projetado. Segundo ele, a internet de fato se tornou um negócio gigantesco e onipresente, mas ainda assim várias empresas quebraram no fim dos anos 1990 e início dos anos 2000 por causa do peso dos investimentos.
O que essa comparação com a bolha da internet indica?
A analogia proposta por Stanzione não nega a relevância da inteligência artificial. Pelo contrário, ele afirma acreditar firmemente que a IA continuará a crescer e terá grande impacto global. O ponto, porém, é que crescimento tecnológico e retorno financeiro não avançam necessariamente na mesma velocidade. Na visão dele, a principal dúvida é se a receita do setor conseguirá alcançar patamares suficientes para sustentar o tamanho da estrutura que já está sendo construída.
Essa leitura também se estende ao uso de chips e GPUs. Stanzione explicou que muitos chips de inferência operam com baixa precisão, o que é suficiente para redes neurais, enquanto simulações científicas tradicionais ainda exigem computação de alta precisão, de 32 ou 64 bits. Por isso, segundo ele, centros de pesquisa e computação avançada têm precisado adaptar algoritmos e recorrer a métodos de emulação para aproveitar esses componentes também em aplicações de HPC.
O diagnóstico apresentado pelo dirigente do TACC, portanto, é o de um mercado em forte expansão, mas submetido a uma equação delicada entre demanda, custos, infraestrutura e retorno. A continuidade desse avanço, segundo sua análise, dependerá menos do entusiasmo em torno da IA e mais da capacidade concreta de transformar investimento maciço em receita recorrente e sustentável.
