Nos últimos anos, as maiores empresas de tecnologia dos Estados Unidos têm competido acirradamente para desenvolver sistemas avançados de inteligência artificial, ao mesmo tempo em que fornecem capacidade de computação para startups em rápido crescimento — uma corrida que custou bilhões. Para alcançar esses objetivos, elas transformaram radicalmente suas formas de financiamento. Empresas como o Google, da Alphabet, e a Meta Platforms, que historicamente dependiam de receitas robustas e valorizações de ações, agora estão tomando empréstimos massivos para construir a tecnologia necessária para rodar chatbots.
Em março deste ano, a Amazon emitiu pela primeira vez títulos na Europa, arrecadando 14,5 bilhões de euros (aproximadamente 17 bilhões de dólares americanos), estabelecendo o recorde da maior emissão corporativa da história dessa moeda. A gigante do varejo também emitiu 37 bilhões de dólares em títulos nos mercados de títulos dos Estados Unidos, tornando-se a quarta maior emissão corporativa da história dos EUA. Segundo a Bloomberg, a Meta, empresa-mãe do Facebook, emitiu títulos de investimento de 25 bilhões de dólares em 30 de abril, com o objetivo de financiar sua construção de inteligência artificial.
As quatro grandes empresas de tecnologia dos Estados Unidos afirmaram que, apenas este ano, precisarão gastar um total de aproximadamente US$ 650 bilhões em data centers, equipamentos de rede e outras infraestruturas de inteligência artificial para alcançar seus objetivos de IA.
A seguir, uma análise de como a dependência de empréstimos alterou o setor de tecnologia e impulsionou o florescimento da inteligência artificial.
Como o desenvolvimento da inteligência artificial alterou as práticas financeiras das empresas de tecnologia?
Ao longo dos anos, empresas de tecnologia surgidas durante a bolha da internet cresceram reinvestindo seus lucros massivos em seus próprios negócios. Também emitiram títulos, mas esse mecanismo desempenhou papel menor na captação e utilização de fundos. No entanto, a partir do final de 2025, grandes empresas de tecnologia começaram a emitir centenas de bilhões de dólares em títulos, competindo para aumentar os investimentos em capacidades de inteligência artificial. Ao mesmo tempo, empresas emergentes como OpenAI e Anthropic arrecadaram bilhões de dólares cada uma de instituições de capital de risco.
How does the tech company plan to use these funds?
A maior parte dos fundos investidos por essas empresas de tecnologia — seja por financiamento por dívida ou por capital próprio — foi destinada a equipamentos, serviços e imóveis relacionados à inteligência artificial. Apenas a Alphabet declarou que cerca de 40% de seus gastos com infraestrutura tecnológica foram destinados a data centers e equipamentos de rede, e 60% a servidores. A Oracle é um exemplo típico de gastos em data centers. Essa gigante de bancos de dados tem arrecadado fundos por meio de dívida corporativa e empréstimos específicos para projetos, com o objetivo de construir data centers em todo o país.
No entanto, isso não se trata apenas de imóveis. Essas empresas também precisam equipar suas instalações com chips caros para treinar e executar modelos de inteligência artificial. Geralmente, as empresas criam entidades de propósito específico (SPV) — empresas independentes estabelecidas para objetivos financeiros específicos, incluindo a aquisição de equipamentos de tecnologia. Por meio dos SPVs, a dívida não é registrada no balanço patrimonial da empresa, protegendo-a contra possíveis rebaixamentos de classificação. Desde o final de 2025, a xAI de Elon Musk tem buscado arrecadar até US$ 20 bilhões por meio de entidades fora do balanço que compram chips e os alugam de volta para a xAI.
Outras duas despesas intensificaram a disputa pelo primeiro lugar: os custos de energia e os profissionais de inteligência artificial. Devido à dificuldade da rede elétrica dos Estados Unidos em atender à demanda de seus data centers, a Alphabet recentemente adquiriu uma desenvolvedora de energia limpa para fornecer energia a seus data centers. A Meta também tem investido milhões de dólares na contratação de engenheiros altamente qualificados.
Por que as empresas escolhem empréstimos em vez de usar dinheiro em caixa ou emitir ações?
Grandes empresas de tecnologia enfrentam grande pressão para construir centros de dados que suportem funcionalidades de inteligência artificial. Meta, Alphabet e outras gigantes de tecnologia podem utilizar suas reservas de caixa existentes para construir centros de dados. Seus negócios de publicidade fornecem-lhes caixa suficiente para facilitar empréstimos e reinvestir parte da receita em inteligência artificial. Por exemplo, o Google gerou mais de US$ 97 bilhões em receita no quarto trimestre de 2025 (excluindo os ganhos dos parceiros).
No entanto, o empréstimo ainda é atraente, especialmente agora que as empresas de Wall Street estão ansiosas para oferecer empréstimos a elas. Entidades de propósito específico (SPEs) permitem que as empresas removam a dívida do balanço patrimonial, aumentando ainda mais a atratividade do empréstimo.
Para startups de IA cuja receita geralmente é muito inferior à das grandes empresas, tomar empréstimos em grande escala nem sempre é uma opção viável. Em vez disso, empresas privadas como a OpenAI e a xAI arrecadaram bilhões de dólares vendendo participações da empresa e utilizaram esses fundos para atender às suas necessidades de IA. No entanto, esse método tem limites, pois as ações dos acionistas são continuamente diluídas. Em 2025, a xAI contraiu uma dívida corporativa de US$ 5 bilhões, que já foi quitada. A OpenAI e a Anthropic ainda não entraram no mercado de capital de dívida e atualmente buscam outras formas de financiamento.
Quão incomum é esse nível de empréstimo? O que há de diferente agora?
No final do ano passado, a onda de empréstimos relacionados à inteligência artificial causou pânico entre os investidores, quando grandes empresas de tecnologia arrecadaram quase US$ 100 bilhões em poucas semanas para expandir a capacidade de nuvem e data centers.
Este ciclo de captação de recursos segue de perto os aproximadamente US$ 30 bilhões em financiamento obtidos pela Meta pela construção de um centro de dados na Louisiana. A transação destaca a escala dos recursos necessários para infraestrutura de inteligência artificial e a crescente diversificação das formas de captação corporativa. O financiamento foi realizado por uma entidade de propósito específico da Meta, mas será reembolsado aos credores por meio de acordos de locação de longo prazo com a gigante de tecnologia. Essa estrutura indica que operadores de centros de dados podem emitir títulos tradicionais e captar grandes volumes de capital de credores sem aumentar significativamente a dívida no balanço patrimonial ou comprometer sua classificação de crédito.
Para destacar sua necessidade de capital, a Alphabet emitiu, no início de 2026, um raro título de 100 anos, uma operação não realizada por nenhuma empresa de tecnologia desde o final dos anos 90, atendendo à demanda de investidores de longo prazo, como seguradoras e fundos de pensão.
A empresa Meta retornou ao mercado de títulos, emitindo títulos de grau de investimento no valor de US$ 25 bilhões. Esta emissão ocorreu no dia seguinte à publicação da previsão anual de despesas de capital da Meta, superior à estimativa de janeiro.
Essa onda de empréstimos no campo da inteligência artificial também se destaca por sua velocidade, escala e pelos tipos de tomadores de empréstimo. Historicamente, o aumento explosivo da dívida corporativa geralmente está associado a bolhas especulativas, como a onda de aquisições alavancadas dos anos 80, quando títulos de alto risco foram emitidos para financiar uma série de fusões e aquisições agressivas. Em contraste, os emissores recentes desses títulos são algumas das empresas com mais caixa e as mais bem classificadas em termos de crédito do mundo.
How would taking on such a massive debt alter these companies' risk profiles?
Apesar das taxas de juros elevadas, a construção de inteligência artificial continuou avançando, com centenas de bilhões de dólares arrecadados em um curto período, refletindo a urgência da competição em inteligência artificial generativa. Alguns participantes do mercado compararam essa situação ao entusiasmo inicial pela construção de infraestrutura, como a instalação de redes de fibra ótica durante a bolha da internet, quando empresas de telecomunicações contraíram grandes dívidas para implantar redes.
Mas existem diferenças cruciais entre eles. Os maiores emissores de hoje são mais lucrativos e possuem negócios mais diversificados do que muitas operadoras de telecomunicações da década de 1990.
Apesar do aumento recente no financiamento por dívida, espera-se que a proporção de financiamento por dívida no gasto total em inteligência artificial pelas grandes empresas de tecnologia permaneça relativamente pequena. Analistas estimam que cerca de 80% a 90% de seus gastos de capital planejados serão financiados por fluxo de caixa operacional. Além disso, apesar do aumento recente no endividamento, espera-se que os níveis totais de dívida dos principais operadores de data centers permaneçam baixos em relação às suas receitas anuais.
No entanto, essa escala massiva de financiamento também terá impactos. Um maior volume de empréstimos pode alterar a situação financeira da empresa, afetando sua classificação de crédito e sua capacidade de obter empréstimos a baixo custo. Além do setor de tecnologia, uma grande emissão de dívida também pode reconfigurar o mercado de crédito, absorvendo a demanda de investidores que originalmente poderiam fluir para outros setores. Isso não apenas elevará os custos de empréstimo para outras empresas, mas também aumentará a exposição ao risco das instituições de crédito em setores cujo retorno a longo prazo dos investimentos em inteligência artificial ainda precisa ser comprovado.
O Morgan Stanley prevê para 2025 que as emissões de títulos corporativos de grau de investimento em 2026 podem ultrapassar US$ 2 trilhões, atingindo um recorde histórico, em parte impulsionadas pelos investimentos em inteligência artificial. Analistas do JPMorgan estimaram no ano passado que, nos próximos cinco anos, o mercado de títulos de alta qualidade poderá precisar absorver cerca de US$ 1,5 trilhão em emissões de títulos para data centers de inteligência artificial. Eles afirmaram que, até 2030, esse tipo de dívida pode representar mais de 20% do mercado de títulos de grau de investimento.
O que pode acontecer se a onda de inteligência artificial não atingir as expectativas?
Se a onda de inteligência artificial não atingir as expectativas, as grandes empresas de tecnologia que investiram pesadamente em data centers, chips e energia para suportar a inteligência artificial podem acabar enfrentando excesso de capacidade e equipamentos que se tornam obsoletos rapidamente. Essa situação é semelhante à bolha da internet, quando as empresas de telecomunicações construíram capacidade de rede muito além da demanda real dos clientes.
Lucros abaixo do esperado comprimirão o fluxo de caixa da empresa, podendo forçar a redução de investimentos ou aumento de empréstimos, enfraquecendo finalmente sua situação financeira.
Além disso, existem riscos de mercado mais amplos. Os investidores já alocaram grandes quantias de capital em títulos e ações de tecnologia, apostando no crescimento impulsionado por inteligência artificial. Se esse otimismo diminuir, os preços das ações podem cair e as instituições de empréstimo sofrerão grandes perdas.