O autor argumenta que a próxima fase da competição em IA entre empresas e países dependerá em grande parte do acesso a capital barato em escala. O autor argumenta que os Estados Unidos mantêm uma vantagem porque os mercados de capital americanos são mais profundos do que os de outros lugares. O autor argumenta que a China e a Europa precisam fechar a lacuna financeira para reduzir a lacuna tecnológica.
A IA está transformando a tecnologia em uma indústria intensiva em capital após meio século em que o software podia alcançar bilhões de usuários com custo marginal negligenciável. Os mais recentes sistemas de IA exigem fábricas, chips avançados, subestações e enormes quantidades de eletricidade. Mesmo as empresas mais ricas do mundo estão encontrando dificuldade para financiar o crescimento com receitas. Os cinco maiores hyperscalers americanos estão previstos para gastar US$ 730 bilhões em despesas de capital em 2026. Uma proporção cada vez menor desse gasto está vindo dos próprios balanços dos hyperscalers. Espera-se que os hyperscalers financiem até um terço desse gasto com dívida.
O autor apresenta o acordo da Nvidia como uma resposta ao financiamento da infraestrutura de IA além das maiores empresas. O financiamento de projetos tem longamente financiado infraestruturas com altos custos iniciais, pagas por retornos estáveis ao longo de muitos anos. O autor descreve o novo esforço como uma tentativa de tornar a capacidade de computação uma classe de ativos que fundos de pensão e seguradoras se sintam confortáveis em possuir. O anúncio da Nvidia estabeleceu uma meta de financiamento de meio trilhão de dólares.
O anúncio da Nvidia gerou preocupações sobre financiamento circular, no qual o dinheiro da Nvidia retorna a ela por meio de pedidos de chips. No entanto, o autor argumenta que o arranjo opera da maneira oposta. O autor escreve que a Nvidia e seus seis parceiros, na maioria das vezes, não emprestarão seu próprio dinheiro. O capital vem de terceiros, incluindo fundos de pensão, seguradoras, fundos soberanos de riqueza e poupança doméstica. O autor argumenta que o arranjo não aumenta artificialmente a demanda, mas reestrutura os custos de oferta para concorrentes além dos hyperscalers. O autor argumenta que o arranjo conecta a expansão da IA ao sistema financeiro mais amplo.
O autor alerta que a comparação com a infraestrutura convencional é imperfeita. Instalações energéticas geralmente duram décadas, respondem à demanda previsível e geram retornos previsíveis. No entanto, unidades de processamento gráfico são ativos de vida curta, a demanda por IA é imprevisível e os retornos são muito incertos para serem projetados ainda. O autor argumenta que tanto os potenciais benefícios quanto os potenciais danos da IA permanecem especulativos. O autor sustenta que um modelo de financiamento bem-sucedido poderia reconfigurar o mercado de IA, assim como o capital de risco alterou os riscos de iniciar um negócio.
As famílias da Zona Euro detêm sozinhas cerca de 10 trilhões de euros, aproximadamente US$ 11 trilhões, em depósitos bancários. O autor escreve que os investidores institucionais europeus preferem comprar títulos de tecnologia dos EUA a apoiar startups europeias. O autor argumenta que a Europa carece dos mecanismos financeiros para transformar poupanças abundantes em investimentos. O autor argumenta que a integração do mercado de capitais melhoraria a competitividade europeia mais do que outra rodada de gigafábricas de IA.
O autor argumenta que o financiamento estatal da China é eficaz na construção de infraestrutura, mas menos eficaz em alinhar a capacidade à demanda. A mídia chinesa relatou no ano passado que até 80% da nova capacidade de computação construída permaneceu inutilizada após uma onda de construção impulsionada por políticas. O Índice AI do Stanford HAI 2026 estima que o investimento privado em IA nos Estados Unidos no ano passado superou o investimento na China em mais de 23 vezes.
O autor argumenta que nenhum outro país se compara aos Estados Unidos na direção em larga escala das poupanças de aposentados e famílias para ativos de risco e de longa duração. O autor escreve que os mercados de títulos americanos, fundos de crédito privado e gestores de ativos já estão buscando ativos desse tipo. O autor argumenta que estruturas financeiras ajudarão a determinar os vencedores da IA por meio da alocação eficaz de capital, e não apenas pela quantia disponível. O autor conclui que a próxima fase da IA depende da expansão do financiamento além de um pequeno grupo de empresas. O autor argumenta que os concorrentes da Nvidia precisarão de mecanismos de financiamento igualmente inovadores.
A expansão da IA depende do acesso aos mercados de capital, diz Fortune
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Resumo
Altcoins para acompanhar podem ganhar impulso à medida que dados on-chain globais revelam mudanças nos fluxos de capital na infraestrutura de IA. Segundo a FLASH AI, a próxima fase do desenvolvimento da IA depende do acesso a capital em grande escala e acessível. Espera-se que os hyperscalers dos EUA gastem US$ 730 bilhões em capex em 2026, grande parte financiado por dívida. A nova iniciativa de financiamento de projetos da Nvidia visa fundos de pensão e seguradoras, com o objetivo de liberar US$ 500 bilhões. Dados on-chain mostram que investidores europeus preferem títulos de tecnologia dos EUA em vez de startups locais, enquanto a capacidade de computação não utilizada na China excede 80%. Estruturas financeiras—não apenas capital—definirão o futuro da IA.
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