Como a corrida da IA está mudando os mercados de crédito

Um retrato posterior por empresa estimou aproximadamente:

• Amazon: US$ 53 bilhões em dívida, incluindo uma oferta de US$ 37 bilhões no mercado americano e mais de US$ 16 bilhões em títulos denominados em euros;
• Alphabet: cerca de US$ 20 bilhões em títulos;
• Oracle: aproximadamente US$ 25 bilhões captados para sua expansão em IA.

Esses valores dependem da data de corte e do que cada levantamento considera financiamento relacionado à IA. Emissões de títulos, arrendamentos, operações de crédito privado, joint ventures e veículos de financiamento de projetos nem sempre aparecem nas mesmas bases de dados. Por isso, os números devem ser lidos como retratos momentâneos, não como um ranking definitivo.

Por que empresas com muito caixa estão tomando empréstimos?

A mudança chama atenção porque essas companhias historicamente financiaram boa parte dos investimentos com o próprio fluxo de caixa. O problema é que a infraestrutura de IA exige vários desembolsos caros ao mesmo tempo: processadores avançados, equipamentos de rede, terrenos, prédios, sistemas de refrigeração e fornecimento de eletricidade.

O investimento também acontece antes de haver certeza sobre a receita futura dos serviços de IA. A Reuters informou que os gastos combinados das empresas de tecnologia deveriam superar US$ 730 bilhões em 2026, acima da previsão anterior de cerca de US$ 700 bilhões.

A dívida permite iniciar obras e reservar capacidade computacional antes que a receita futura esteja totalmente comprovada. Arrendamentos, emissões de ações, crédito privado, fundos de infraestrutura e joint ventures ampliam ainda mais esse conjunto de fontes.

O preço dessa flexibilidade é a transferência de parte do risco de execução dos caixas corporativos para os detentores de títulos, credores e investidores dos projetos.

O que mudou nos mercados de crédito

O efeito mais imediato foi o aumento da oferta de títulos de longo prazo, em grande parte com grau de investimento. À medida que mais empresas de tecnologia chegam ao mercado, os investidores precisam decidir quanto dessa dívida conseguem absorver — e a que preço.

Segundo a Reuters, grandes emissores passaram a captar com juros cada vez maiores à medida que a demanda esfriou e os investidores ficaram mais seletivos. Na prática, uma onda de novas emissões pode provocar:

• aumento dos juros exigidos pelos investidores;
• abertura dos spreads de crédito;
• concessões maiores nas novas emissões;
• encarecimento do refinanciamento; e
• maior uso de títulos em moedas estrangeiras, crédito privado ou estruturas fora do balanço.

O impacto sobre os títulos do Tesouro americano é mais indireto. Uma emissão corporativa muito intensa aumenta a disputa por capital de longo prazo e pode contribuir para a pressão sobre os juros mais longos. Ainda assim, os rendimentos dos Treasuries continuam sendo determinados principalmente por condições macroeconômicas, expectativas de inflação, política monetária e oferta fiscal. A dívida da IA é uma fonte adicional de demanda por duração, não uma explicação isolada para os movimentos do mercado de Treasuries.

O Banco de Compensações Internacionais (BIS, na sigla em inglês) também observou que as emissões de títulos das grandes empresas de tecnologia cresceram fortemente, que boa parte do endividamento tem prazo longo e que os spreads dos swaps de crédito aumentaram, sobretudo entre emissores com classificações mais baixas. O movimento reflete dúvidas sobre o retorno final dos projetos.

A tentativa da NVIDIA de abrir um segundo canal de financiamento

Em agosto, a NVIDIA anunciou parcerias com Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs e KKR para criar plataformas independentes de financiamento de capacidade computacional. A iniciativa pretende mobilizar mais de US$ 500 bilhões em capital de terceiros ao longo do tempo.

A estrutura é diferente de simplesmente emitir mais um título corporativo em nome da NVIDIA ou de uma grande empresa de nuvem. A ideia é permitir que investidores externos financiem data centers, sistemas de energia, fábricas de IA e equipamentos da NVIDIA por meio de pools de capital dedicados.

A companhia descreve o modelo como uma forma de transformar a capacidade computacional e a infraestrutura completa de IA em uma classe de ativos investível.

Se funcionar, o formato poderá reduzir a quantidade de infraestrutura que precisa ficar diretamente nos balanços das grandes empresas de tecnologia. Também pode conectar os projetos de IA a fundos de private equity, crédito privado, infraestrutura e financiamento de projetos.

Mas tirar ativos do balanço da empresa-mãe não elimina o risco. Apenas muda quem é o proprietário dos ativos, quem empresta contra eles e quem absorve as perdas caso a utilização ou a receita fiquem abaixo do esperado.

Os riscos que estão no radar dos investidores

1. Juros longos mais altos podem encarecer toda a expansão

A alta dos juros dos Treasuries de longo prazo aumenta o custo total de títulos corporativos, arrendamentos e dívidas de projetos. Ela também reduz o valor presente de fluxos de caixa que só devem surgir muitos anos à frente.

Um modelo de negócios que parece atraente quando o financiamento é barato pode se tornar menos convincente quando os projetos precisam arcar com despesas financeiras maiores.

2. A receita da IA pode chegar depois da dívida

O financiamento de infraestrutura costuma ser contratado anos antes de uma instalação atingir sua utilização plena. Isso cria um risco de descasamento: o serviço da dívida começa em um cronograma fixo, enquanto a demanda por capacidade computacional e a receita dos produtos de IA podem crescer mais devagar.

A questão central não é apenas se as grandes empresas de tecnologia ainda conseguem tomar empréstimos. Muitas têm capacidade financeira significativa. O ponto é saber se o endividamento agregado está crescendo mais rápido do que a demanda duradoura e a geração de caixa da IA.

3. A Oracle mostra como o risco pode se tornar específico de uma empresa

A Oracle é acompanhada de perto porque financia uma expansão agressiva em IA e está mais sensível à alavancagem e às condições de refinanciamento do que os pares com maior disponibilidade de caixa. Relatos apontaram uma abertura relevante nos spreads de seus swaps de crédito, embora os níveis exatos variem conforme a fonte e a data.

Um spread maior de CDS não significa que um calote seja iminente. Ele indica que ficou mais caro proteger a dívida da empresa contra inadimplência e que os investidores estão exigindo uma compensação maior pelo risco de crédito percebido.

4. As GPUs criam um descasamento entre ativos e passivos

Equipamentos de IA podem perder valor econômico mais rapidamente do que vencem os títulos ou empréstimos usados para financiá-los. Se novos processadores tornarem as GPUs existentes menos competitivas, ou se a utilização cair, o valor das garantias poderá diminuir enquanto a dívida continua em aberto.

Esse risco é diferente do financiamento imobiliário tradicional. Um prédio de data center pode continuar útil por muitos anos, mas os equipamentos computacionais instalados nele podem sofrer obsolescência tecnológica acelerada.

5. Os projetos podem depender de poucos clientes

Estruturas de data centers e financiamentos de projetos podem ficar expostas a um grupo limitado de grandes clientes de nuvem. Uma desaceleração dos gastos, uma renegociação contratual ou uma demanda menor por serviços de nuvem e IA de um cliente importante poderia afetar vários projetos simultaneamente — especialmente instalações construídas para cargas de trabalho específicas de IA.

6. A capacidade do mercado de crédito pode virar o gargalo

As maiores empresas de tecnologia ainda podem ter espaço para aumentar a dívida sem perder imediatamente o grau de investimento. Mas a capacidade do mercado de títulos de absorver esse volume a preços favoráveis não é ilimitada.

Uma pesquisa da Goldman Sachs citada no material analisado apontou uma possível diferença entre o quanto as grandes empresas de nuvem poderiam tomar emprestado e o que o mercado de títulos corporativos americanos com grau de investimento conseguiria absorver confortavelmente.

Essa tensão ajuda a explicar a expansão de canais alternativos: títulos em euros e outras moedas, crédito privado com grau de investimento, fundos de infraestrutura, arrendamentos e títulos de projetos em joint ventures. Esses canais diversificam o financiamento, mas também podem dificultar a avaliação do nível real de alavancagem de todo o ecossistema de IA.

A conclusão para o mercado

O endividamento mudou o modelo de financiamento da expansão da IA. O que começou como um investimento tecnológico bancado principalmente pelo caixa das empresas está se transformando em um ciclo amplo de mercados de capitais, envolvendo títulos públicos corporativos, crédito privado, fundos de infraestrutura, arrendamentos e financiamento de projetos.

No curto prazo, o principal efeito é uma oferta maior de dívida com grau de investimento e uma seleção mais rigorosa por parte dos investidores. No longo prazo, o risco central é o descasamento entre ativos e passivos: infraestrutura e equipamentos podem ser financiados hoje com base em uma demanda e uma receita de IA que só chegarão depois — ou que talvez não atinjam a escala esperada.

A linha divisória está entre um ciclo produtivo de infraestrutura e um ciclo de alavancagem. O endividamento é sustentável se a utilização, os preços e a receita dos serviços de IA crescerem antes que a depreciação dos equipamentos e o serviço da dívida se tornem limitantes. Ele se torna frágil se a capacidade for construída mais rapidamente do que a demanda duradoura.