Big techs recorrem a engenharia financeira para sustentar megaprojetos de inteligência artificial

Palavra-chave principal: “engenharia financeira em IA”

Escala crescente da corrida pela inteligência artificial

O avanço acelerado da inteligência artificial exige investimentos de magnitude inédita em data centers, aquisição de semicondutores e contratação de capacidade de nuvem. Esse movimento atingiu patamar tão amplo que, mesmo entre as maiores empresas de tecnologia do mundo, surge a necessidade de modelos alternativos de captação de recursos. Meta, OpenAI e xAI — três protagonistas do atual ciclo de inovação — decidiram estruturar acordos bilionários com instituições de Wall Street para garantir a expansão de suas infraestruturas sem comprometer, em excesso, os balanços corporativos.

Por que novas formas de financiamento ganharam força

Gigantes do setor já detêm reservas de caixa volumosas, porém o ritmo de gastos para treinar modelos de IA, comprar chips de alta performance e erguer centros de dados especializados ultrapassa o fluxo gerado pelas operações tradicionais. Para manter o crescimento sem elevar perigosamente o endividamento registrado nos demonstrativos financeiros, as companhias passaram a combinar elementos de private equity, financiamento de projeto e títulos de dívida. O objetivo é deslocar parte do risco à esfera dos investidores privados, diluir impactos contábeis e preservar flexibilidade para novas rodadas de investimento.

Meta e o projeto Hyperion

A controladora de Facebook e Instagram vinculou seu nome a um dos modelos mais complexos de engenharia financeira na corrida atual. O projeto Hyperion, avaliado em 30 bilhões de dólares, prevê a construção de um data center de grande porte em colaboração com o fundo Blue Owl Capital. O desenho criado envolve:

• Private equity: o fundo aporta capital em troca de participação temporária no empreendimento, passando a deter uma fração do ativo e esperando obter retorno no futuro.

• Financiamento de projeto: o empréstimo obtido tem como garantia apenas o próprio data center. Caso a iniciativa não atinja as metas financeiras, credores podem assumir a estrutura, sem atingir a totalidade dos ativos da Meta.

• Títulos de dívida: parte do montante vem da emissão de papéis negociados no mercado, distribuindo o empréstimo em parcelas adquiridas pelos investidores.

Tal composição permite que a Meta utilize o centro de dados na condição de locatária; desse modo, a contabilização da dívida recai sobre a entidade criada para o projeto, e não diretamente sobre a holding, reduzindo pressões sobre indicadores financeiros como alavancagem e liquidez.

OpenAI, Oracle e o plano Stargate

Outra operação bilionária recebeu o nome de Stargate e envolve a desenvolvedora do ChatGPT em parceria com a Oracle, sua principal provedora de infraestrutura em nuvem. Avaliada em 38 bilhões de dólares, a proposta prevê dois data centers de grandes dimensões em solo norte-americano, um no Texas e outro em Wisconsin.

Mais de 30 bancos, liderados por JPMorgan e MUFG, estruturaram um empréstimo de prazo de cinco anos, com taxa de 6,4% ao ano. A OpenAI, classificável como startup em termos de maturidade corporativa, não possui histórico de crédito suficientemente robusto para assumir tamanho compromisso. Para contornar essa limitação, a Oracle tornou-se responsável pelo pagamento do aluguel das instalações, oferecendo a garantia necessária aos credores.

Com essa solução, o risco de inadimplência migra parcialmente para a gigante de nuvem, que dispõe de rating superior. A startup, por sua vez, obtém acesso indireto aos recursos sem comprometer sua posição de caixa em estágio de crescimento.

xAI e a ambição do Colossus 2

Fundada por Elon Musk, a xAI pleiteia até 20 bilhões de dólares para viabilizar o projeto Colossus 2, planejado para o Estado do Tennessee. O foco do investimento recai sobre a aquisição de cerca de 300 mil chips da Nvidia, componentes necessários ao treinamento de modelos de linguagem de grande escala.

Para levantar o capital, a operação atraiu fundos como Valor Equity Partners e Apollo Global Management. Essas gestoras criaram um veículo específico capaz de captar recursos junto a outros fundos institucionais e investidores privados. A estrutura divide os aportes em duas vertentes:

• Dívida com juros de 10,5%: oferece retorno fixo aos credores e dilui o risco em caso de sucesso comercial limitado.

• Participação acionária: concede aos investidores potencial de ganho adicional caso o projeto atinja o patamar de receita esperado.

O modelo reflete a combinação de expectativa elevada de lucro futuro com o reconhecimento de risco substancial envolvido na escalada de custos e incertezas tecnológicas.

Instrumentos utilizados e seus efeitos contábeis

O private equity normalmente direciona capital a empresas fechadas ou projetos específicos, trocando liquidez imediata por participação futura nos lucros. Ao aplicar essa ferramenta em data centers voltados à IA, as big techs transformam parte do compromisso financeiro em sociedade temporária, evitando onerar o fluxo de caixa operacional.

O financiamento de projeto isola ativos em sociedades de propósito específico. Os credores analisam projeções de receita oriundas exclusivamente daquele ativo, e não do conglomerado inteiro. Se a receita não se materializa, a empresa controladora preserva patrimônio, enquanto os financiadores assumem o bem construído.

Já os títulos de dívida segmentam o empréstimo em parcelas vendidas a investidores distintos, pulverizando o risco e permitindo taxas potencialmente mais competitivas, pois a procura por papéis de alta tecnologia continua elevada.

Essa montagem financeira reduz a exposição direta nos demonstrativos patrimoniais, porém cria obrigações futuras atreladas a contratos complexos, cujo cumprimento depende do desempenho da IA em gerar receitas sustentáveis.

Sinais de alerta observados por analistas

Embora legais e amplamente utilizadas em setores de infraestrutura, as estruturas descritas suscitam comparações com períodos anteriores de exuberância financeira, quando inovação contábil precedeu estouros de bolhas. Gestores ouvidos pelo mercado destacam dois fatores principais:

• Volume de dívida inédito: a velocidade com que empréstimos se acumulam para financiar IA ultrapassa marcos registrados em ciclos anteriores de investimentos em tecnologia.

• Risco subestimado: anos de crescimento econômico podem induzir à complacência, levando agentes a aceitar garantias cada vez mais sofisticadas sem considerar cenários de desaceleração.

Se, por algum motivo, a previsão de retorno em nuvem de IA sofrer redução, a cadeia de pagamentos — de bancos a fundos e investidores individuais — seria testada simultaneamente.

Possibilidade de formação de uma nova bolha tecnológica

O temor mais citado no mercado é o de que a excitação em torno da inteligência artificial esteja inflando avaliações de ativos além de fundamentos comprovados. Empresas recorrem a endividamento relevante para erguer infraestrutura; investidores aceitam remuneração elevada em troca da promessa de crescimento vertiginoso; bancos veem margem em taxas de juros superiores às registradas em operações convencionais. Em cenário de desaceleração, o efeito dominó poderia envolver:

• Queda na receita projetada: redução de demanda por serviços de IA afetaria diretamente a capacidade de pagamento dos projetos.

• Reprecificação de ativos: centros de dados construídos podem valer menos caso a utilização fique aquém das estimativas iniciais.

• Pressão sobre balanços: garantias executadas ou receitas de aluguel comprometidas voltariam a impactar as empresas controladoras, mesmo que indiretamente.

Acompanhamento atento do mercado

A despeito dos alertas, bancos e fundos permanecem dispostos a alocar capital nas iniciativas listadas, motivados pelo potencial transformador da inteligência artificial. O entendimento predominante é que a sustentabilidade dessas engenharias financeiras será efetivamente aferida quando o ritmo frenético de aporte desacelerar e os primeiros vencimentos significativos de dívidas chegarem ao calendário.