Enquanto empresas gigantes de tecnologia como Google e Amazon se gabam dos bilhões que estão investindo em infraestrutura de inteligência artificial, o CEO da IBM duvida que suas apostas sejam recompensadas como ele pensa.
Arvind Krishna, que dirige a empresa de tecnologia legada desde 2020, disse que mesmo cálculos simples mostram que os enormes investimentos das empresas de tecnologia em data centers “não fazem sentido”. Isso ocorre em parte porque os data centers exigem grandes quantidades de energia e investimento, disse Krishna no programa. Decodificador podcast.
A Goldman Sachs estimou no início deste ano que o consumo total de energia no mercado global de data centers era de cerca de 55 gigawatts, dos quais apenas uma fração (14%) é dedicada à inteligência artificial. À medida que a procura por inteligência artificial aumenta, a energia necessária no mercado de data centers poderá aumentar para 84 gigawatts até 2027, segundo a Goldman Sachs.
Mas construir um data center que use apenas um gigawatt custa uma fortuna – cerca de US$ 80 bilhões em valores atuais, segundo Krishna. Krishna disse que se uma única empresa se comprometesse a construir 20 a 30 gigawatts, isso representaria 1,5 biliões de dólares em despesas de capital. Esse é um investimento aproximadamente igual à atual capitalização de mercado da Tesla.
Ele estimou que todos os hiperscaladores combinados poderiam adicionar potencialmente cerca de 100 gigawatts, mas isso ainda exigiria um investimento de US$ 8 trilhões, e o retorno necessário para compensar esse investimento é enorme.
“Na minha opinião, não há hipótese de retorno disto, porque as despesas de capital de 8 biliões de dólares significam que são necessários cerca de 800 mil milhões de dólares em lucro apenas para pagar os juros”, disse ele.
Além disso, à medida que a tecnologia avança rapidamente, os chips que alimentam um data center podem rapidamente tornar-se obsoletos.
“Você tem que usar tudo dentro de cinco anos porque então terá que jogar fora e reabastecer”, disse ele.
Krishna acrescentou que parte da motivação por trás desta onda de investimento é a corrida das grandes empresas de tecnologia para serem as primeiras a quebrar a AGI, ou inteligência artificial que pode igualar ou exceder a inteligência humana.
No entanto, Krishna diz que há no máximo 1% de chance de que isso possa ser alcançado usando nossa tecnologia atual, apesar do aprimoramento constante de grandes modelos de linguagem.
“Acho que é incrivelmente útil para as empresas. Acho que irá desbloquear trilhões de dólares em produtividade empresarial, para ser absolutamente claro”, disse ele. “Dito isto, acho que a AGI exigirá mais tecnologia do que o curso LLM atual.”
Enquanto isso, os hiperscaladores continuam a investir em infraestrutura de IA, avaliada em cerca de US$ 380 bilhões somente este ano.
Em seu relatório de lucros do terceiro trimestre, a Alphabet, controladora do Google, elevou sua previsão de gastos de capital para 2025 para US$ 91 bilhões a US$ 93 bilhões, ante uma estimativa anterior de US$ 85 bilhões. O seu CFO também disse, com base nos resultados financeiros trimestrais da empresa, que esperava um “aumento significativo” nos gastos de capital no próximo ano, graças em parte ao aumento do investimento em infra-estruturas. A Amazon também elevou sua estimativa de despesas de capital para US$ 125 bilhões no terceiro trimestre, ante uma estimativa anterior de US$ 118 bilhões.
Esta história foi publicada originalmente em Fortune.com
