A corrida pela inteligência artificial (IA) levou a indústria de tecnologia a investir cerca de US$ 400 bilhões (aproximadamente R$ 2 trilhões) em chips e data centers apenas neste ano.
Mas cresce a preocupação: esses chips estariam ficando obsoletos rápido demais, colocando em risco lucros, empresas e até a economia, explica o TechXplore.
Chips cada vez mais potentes — e descartáveis
Antes do boom da IA generativa, empresas de computação em nuvem trabalhavam com uma vida útil média de cerca de seis anos para chips e servidores. Esse cenário mudou drasticamente.
A combinação de desgaste e obsolescência tecnológica torna difícil sustentar essa previsão.
Mihir Kshirsagar, do Centro de Políticas de Tecnologia da Informação da Universidade de Princeton, à AFP
O principal motivo é a velocidade com que novos chips vêm sendo lançados. A Nvidia, líder absoluta do setor, anunciou um salto de desempenho impressionante: menos de um ano após lançar o chip Blackwell, revelou que o Rubin, previsto para 2026, será 7,5 vezes mais potente. Com isso, equipamentos recém-adquiridos passam a perder valor em ritmo acelerado.
De acordo com o analista Gil Luria, da D.A. Davidson, nesse cenário os chips de IA podem perder entre 85% e 90% do valor em apenas três ou quatro anos. O próprio CEO da Nvidia, Jensen Huang, reconheceu o problema ao afirmar que, após o lançamento do Blackwell, “quase ninguém queria a geração anterior”.
Quando a conta começa a assustar
Além da obsolescência acelerada, há outro fator preocupante: falhas técnicas. Chips de IA operam sob cargas extremas, aquecem intensamente e apresentam quebras com mais frequência. Um estudo da Meta sobre o modelo Llama apontou uma taxa anual de falhas de 9% no hardware utilizado.
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Para investidores mais céticos, como Michael Burry — famoso por prever a crise de 2008 —, o cenário lembra perigosamente uma bolha. Ele chegou a chamar a situação de “fraude” em uma postagem recente.
Analistas, como Kshirsagar e Burry, estimam que a vida útil real desses chips seja de apenas dois a três anos, bem abaixo do que muitas empresas consideram em seus balanços. Isso pode afetar diretamente os lucros, já que prazos menores de depreciação aumentam os custos no curto prazo.
Quem corre mais risco nessa corrida da IA
Nem todas as empresas estão igualmente expostas. Gigantes, como Google, Amazon e Microsoft contam com receitas diversificadas. Já companhias mais focadas em infraestrutura de IA enfrentam um cenário mais delicado.
Entre os principais riscos estão:
- Endividamento elevado para comprar chips de última geração.
- Dependência excessiva de poucos clientes de nuvem.
- Data centers caros que precisam ser atualizados com frequência.
- Chips usados como garantia em empréstimos.
- Dificuldade para captar capital se a lucratividade cair.
Algumas empresas tentam reduzir o impacto reaproveitando chips mais antigos em tarefas menos exigentes. Segundo Jon Peddie, da Jon Peddie Research, modelos de 2023 ainda podem ser úteis como backup ou para aplicações secundárias — desde que isso faça sentido economicamente.
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