Autor original: Fei Binjie
Fonte original: Alpha Engineer
Desde o final de junho, o setor global de IA passou por um recuo significativo.
Is this just a temporary technical pullback, or a signal that the cycle has topped out? That’s a million-dollar question.
Morgan Stanley publicou um relatório detalhado de 120 páginas em 27 de julho explorando essa questão, intitulado “Playing the AI Infrastructure Dip”.
O relatório fornece um julgamento claro: o principal impulso do retracement são fatores técnicos, incluindo a digestão da concentração de posições, desalavancagem do financiamento de margem e reversão de fatores de momentum, e não a quebra da lógica fundamental.
Li atentamente este relatório e aprendi muito; vou explicar os principais pontos para vocês.
(1) Preocupação do mercado de capitais nº 1: Inversão da narrativa Tokenmaxxing?
O primeiro sinal negativo observado recentemente no mercado é a reversão da narrativa do "Tokenmaxxing".
Muitas empresas começaram a impor limites orçamentários ao uso de tokens de IA pelos funcionários, levantando dúvidas sobre a sustentabilidade do crescimento da receita das empresas de grandes modelos.
This concern is unfounded.
Primeiro, a base de gastos em tokens dos funcionários atuais é extremamente baixa, e o ROI é extremamente alto.
O estudo da Morgan Stanley sobre diversos cenários de aplicação empresarial de IA mostra que, em média, cada chamada de IA pode economizar cerca de 55 dólares em custos de mão de obra, enquanto o custo médio para concluir uma tarefa empresarial por meio da colaboração de Agentes é de apenas 2 a 5 dólares, com ROI superior a 10 vezes.
A adoção de ferramentas com múltiplos ROI acima de 10x não é uma questão de orçamento, mas sim de competitividade central; as empresas que não implementam ativamente capacidades de IA enfrentarão desvantagens competitivas cada vez mais evidentes.
Em segundo lugar, a evolução das gerações de GPU aumentará a margem de lucro dos data centers, o que significa que, no futuro, os tokens poderão ser significativamente reduzidos em preço sem comprometer a rentabilidade, liberando ainda mais a demanda.
O modelo da Morgan Stanley Intelligence Factory estima que a margem líquida de venda de tokens de data centers baseados no Blackwell é de aproximadamente 58%.
Quando as GPUs das gerações Rubin e Feynman forem implantadas, as margens de lucro aumentarão para aproximadamente 80% e 90%, respectivamente.
Isso significa que o Hyperscaler pode reduzir o preço do Token em cerca de 75% sem alterar a margem de lucro, pois há espaço suficiente para deslocar a curva de custos para baixo, permitindo reduzir preços e manter a rentabilidade.
(2) Segunda preocupação do mercado de capitais: O momento Kimi refuta a justificativa dos gastos com capital?
O lançamento do Kimi K3 fez os mercados financeiros reconsiderarem uma suposição fundamental: se a China conseguir treinar modelos de ponta com desempenho semelhante a um custo mais baixo, o Capex em IA de mais de um trilhão de dólares anuais das Hyperscalers americanas está sujeito a uma revisão para baixo na taxa de retorno?
Morgan Stanley acredita que a busca extrema por eficiência das empresas de modelos grandes da China e dos EUA não enfraquecerá a demanda por capacidade de processamento. Pelo contrário, reforça a avaliação estrutural de que a demanda supera em muito a oferta.
O economista do século XIX William Stanley Jevons observou que, embora a melhoria da máquina a vapor de Watt tenha aumentado significativamente a eficiência da queima de carvão, o consumo total de carvão no Reino Unido disparou, pois a máquina a vapor tornou-se economicamente viável e foi implantada em muito mais fábricas e minas do que anteriormente.
Por isso, ele propôs o famoso Paradoxo de Jevons: quando a eficiência no uso de um recurso aumenta, o consumo total desse recurso aumenta, em vez de diminuir.
O Paradoxo de Jevons também se aplica à atual onda de revolução da IA: o aumento da eficiência de computação reduziu o custo por Token, e custos mais baixos significam mais cenários, mais usuários e chamadas mais frequentes, elevando finalmente o consumo total de computação.
O Morgan Stanley citou um conjunto de dados para quantificar a gravidade desse desequilíbrio entre oferta e demanda:
Recentemente, executivos do Google afirmaram que a empresa pode precisar dobrar sua capacidade de processamento a cada 6 meses, alcançando um aumento de 1.000 vezes em 5 anos.
No entanto, do ponto de vista da oferta, o CAGR das vendas de chips de IA da NVIDIA entre 2025 e 2028 é de cerca de 140%; mesmo projetando essa taxa por mais 5 anos, a capacidade de computação entregue acumulada não chega a 10% da previsão de demanda individual da Google.
Em outras palavras, mesmo o maior fornecedor global de poder de mineração operando ao máximo com a taxa de crescimento mais alta da história, só conseguiria atender uma fração mínima da demanda de um único cliente.
(3) Terceira preocupação do mercado de capitais: as restrições de oferta constituem um limite rígido?
A terceira preocupação do mercado de capitais é: mesmo que a certeza do lado da demanda seja suficiente, as restrições do mundo físico impedirão a entrega da infraestrutura de computação conforme necessário?
Morgan Stanley agrupa as restrições do mundo físico sob o termo 3P: People, Power, Politics.
People: As profissões qualificadas necessárias para a construção de centros de dados (eletricistas, soldadores, encanadores) estão em escassez estrutural.
Power: O ciclo de fila para conexão à rede elétrica em algumas regiões já foi estendido para 5 a 7 anos, tornando-se o maior gargalo de tempo único para a operação de centros de dados.
Política: A construção de centros de dados está enfrentando resistência política em múltiplos níveis, do local ao federal, e a tendência está passando por uma reversão estrutural.
Nos últimos anos, os estados competiam oferecendo políticas de incentivo generosas para atrair centros de dados, mas agora a tendência se invertiu, e os estados começaram a suspender, impor condições ou revogar diretamente os incentivos fiscais para centros de dados.
Questões como desacelerar o desenvolvimento de centros de dados e proteger as contas de energia dos residentes contra os custos da infraestrutura de centros de dados estão se tornando cada vez mais parte das plataformas de campanha dos governadores e devem se tornar temas importantes para os eleitores nas eleições de novembro.
Ao mesmo tempo, o nível federal está tentando estabelecer uma "tarifa de data center" nacional.
A Câmara dos Representantes está analisando o Ratepayer Protection Act, a primeira tentativa federal de legislar sobre a distribuição de custos de infraestrutura, exigindo que as empresas de utilidade pública dos estados considerem a criação de "padrões de grande carga" para que os data centers paguem pelas atualizações da rede elétrica.
Anteriormente (em março), Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle, xAI e outras assinaram o Ratepayer Protection Pledge da Casa Branca, comprometendo-se voluntariamente a proteger os consumidores existentes contra os custos da infraestrutura de data centers.
A lei tornará obrigatória esta promessa voluntária, criando efetivamente um sistema nacional de taxa de energia para centros de dados.
Morgan Stanley reconhece a validade dessa preocupação, mas a classifica como "obstáculos temporários" e não como barreiras estruturais.
À medida que o ciclo de espera para conexão à rede elétrica excede cinco anos em algumas regiões e os centros de dados enfrentam pressão crescente para gerar sua própria energia, a geração local está se tornando a solução central.
(4) Time to Power: Arbitragem de tempo de energia subvalorizada
Morgan Stanley realizou uma medição quantitativa da lacuna de energia para data centers nos Estados Unidos.
A conclusão é que a demanda de energia dos data centers dos EUA entre 2026 e 2028 será de cerca de 68 GW; ao subtrair os projetos em construção (15 GW) e a capacidade da rede já contratada (15 GW), a lacuna potencial alcança 38 GW, e o tempo de espera para conexão à rede em algumas regiões já chegou a 5-7 anos.
Neste contexto, o Morgan Stanley considera que o valor temporal do acesso à energia (Time to Power) é a direção com o maior desvio de precificação no mercado atual.
A cadeia lógica por trás disso é muito clara: a operação de centros de dados é limitada pelo fornecimento de energia → fila de conexão à rede elétrica de 5 a 7 anos → soluções alternativas que possam fornecer energia em 1 a 3 anos têm um valor significativo de arbitragem temporal.
As duas principais rotas de "desbottleneck" identificadas pelo Morgan Stanley:
- Minas de Bitcoin: essas empresas já possuem capacidade significativa de conexão à rede elétrica e terreno físico, diretamente conversíveis para uso como data centers: 10-19 GW.
- Soluções de geração de energia com implantação rápida: em comparação com a conexão à rede elétrica, podem oferecer uma vantagem de tempo de 1 a 3 anos, com turbinas a gás contribuindo com 15-20 GW e células a combustível contribuindo com 5-8 GW.
Mesmo ao incluir soluções de "Time-to-Power", como turbinas a gás natural, células de combustível, fornecimento direto de usinas nucleares e conversão de fazendas de mineração de Bitcoin, no cálculo ponderado por probabilidade, há uma lacuna líquida de aproximadamente 1 GW no cenário médio, ampliando-se para 11 GW no cenário pessimista.
Em outras palavras, o recurso mais escasso atualmente para os Hyperscalers não é o Capex, mas sim o espaço físico com energia disponível, ou seja, o “Powered Shell”.
O estudo do Morgan Stanley considera que o mercado atual não precifica adequadamente esses ativos de Powered Shell Provider.
Para quantificar esse subvaloramento, o Morgan Stanley comparou com referências tradicionais de PPA de energias renováveis, conforme mostrado na tabela abaixo:
Atualmente, o EV/Watt desses Powered Shell Providers está apenas na faixa de US$2-4, incluindo empresas como TeraWulf, Cipher Mining, HUT 8, Riot Platforms, Applied Digital e Galaxy Digital.
Com base em um referencial de 20 a 25x EV/Watt para operadores de data centers maduros, como Equinix e Digital Realty, o Morgan Stanley atribuiu a essas empresas em transição uma avaliação-alvo descontada de 15x EV/Watt.
