Ken Griffin detalha a “queda brusca da IA”: poder computacional é semelhante à aviação, três grandes armadilhas — “precificação marginal”, “prazo de depreciação” e “orçamento corporativo”

No dia 21 de outubro, durante a Cúpula Anual Futuro dos Mercados Globais da Citadel, Griffin declarou em entrevista à jornalista Dani Burger da Bloomberg que o mercado está migrando da “compra temática desenfreada” dos últimos dois anos para pesquisas fundamentadas de fato. Ele afirmou: “Acredito que o que está acontecendo neste mercado é que as pessoas realmente começaram a fazer o dever de casa.”

Nos últimos dois anos, a lógica de mercado era simples e direta: o surto trilionário de construção de data centers levou à compra em massa de posições estratégicas em toda a cadeia industrial — Nvidia, memória DRAM de alta largura de banda, capacitores cerâmicos multicamadas MLCC, além dos fornecedores da Coreia, Taiwan, Japão e gigantes da computação em nuvem — com lucro garantido. Agora, essa lógica está sendo reavaliada. Recentemente, as negociações em IA também sofreram grandes quedas, com o setor de semicondutores enfrentando sua mais longa sequência de perdas desde a crise financeira.

Ken Griffin alerta: GPUs são altamente semelhantes às companhias aéreas, possuem custos marginais de operação extremamente baixos e, se houver excesso de oferta de poder computacional, os preços de locação à vista e das chamadas de API podem despencar instantaneamente, repetindo o colapso da "fibra escura" na bolha das telecomunicações em 2000.

Armadilha 1: Colapso do preço marginal — O “momento companhia aérea” das GPUs

Griffin fez uma comparação direta com o setor aéreo.

“GPUs e companhias aéreas são muito semelhantes, o custo marginal de operação é extremamente baixo. Se houver um assento vazio em um voo, ainda que seja vendido por 20 dólares, aquele assento já é lucrativo.” Ele afirmou: “É exatamente essa característica que determina que, uma vez que haja excesso de capacidade nas companhias aéreas, os preços caem em queda livre.”

Ele logo estendeu essa lógica para o mercado de computação: “Se chegarmos a um ponto em que a oferta de GPUs excede a demanda, o preço marginal realmente vai despencar.”

Griffin citou a bolha das telecomunicações de 2000 como referência histórica: naquele ano, muitas fibras ópticas foram instaladas, mas nunca utilizadas devido à baixa demanda, tornando-se “fibras escuras” e levando os preços das telecomunicações a uma queda expressiva. Sua dúvida é: o mercado de computação está trilhando o mesmo caminho?

“Isso vai transformar completamente todas as premissas de investimento em que as pessoas confiam atualmente. Esta é a primeira grande questão.”

Armadilha 2: Modelo de depreciação falha — “Vida útil” superestimada

A segunda questão levantada por Griffin mira diretamente os modelos de valuation das instituições de investimento.

“Hoje em dia há quem alugue GPUs de 5 ou 6 anos atrás ainda cobrando valores altíssimos. É muito improvável que isso continue pelos próximos 5 ou 6 anos.” Ele disse: “Por isso, cresce a preocupação: não posso mais, como há 12 meses, aplicar as mesmas taxas de capitalização ou modelos de receita para o sétimo, oitavo ou nono ano de vida de um chip.”

Ou seja, se as instituições continuarem depreciando esses ativos usando altos valores residuais para 7 a 9 anos, seus modelos de valoração enfrentarão uma reavaliação sistêmica.

Armadilha 3: Orçamento corporativo mais rígido — Era do cálculo preciso do ROI chegou

Griffin destaca que a lógica do gasto em IA por parte das empresas mudou fundamentalmente.

“As empresas mais espertas dos Estados Unidos estão cada vez mais alertas — entendendo para quais negócios precisam pagar fortunas pelos melhores modelos de OpenAI e Anthropic, e para quais podem usar modelos open source a custos baixíssimos.”

Ele acrescenta: “Se observarmos as empresas que realmente implementam IA internamente de forma eficiente, elas estão rapidamente se tornando expert em maximizar o retorno sobre cada dólar gasto em IA. Creio que todo o mundo corporativo observa as faturas da Anthropic e OpenAI e diz: ok, precisamos pensar bem para garantir que realmente estamos obtendo produtividade disso.”

750 bilhões de dólares em colisão direta com a contenção de gastos corporativos

Essa tendência de austeridade corporativa entra em contradição direta com os planos de expansão das empresas de modelos de IA.

Segundo o The Wall Street Journal, a Anthropic revelou em seu formulário S-1 planos para investir 750 bilhões de dólares em poder computacional nos próximos anos, e essas despesas continuam crescendo.

A jornalista Dani Burger perguntou diretamente a Griffin: existe tensão entre esses dois fatores?

A resposta de Griffin foi curta e direta: “Sim. Ao perguntar, você já respondeu.”

Ele apontou em seguida que a questão central é se a Anthropic conseguirá transformar seu modelo em uma “necessidade essencial” — por exemplo, se seu modelo realmente possibilitar a cura do câncer ou outras doenças graves nas ciências da vida, toda farmacêutica pagará qualquer preço por essa tecnologia. “Mas ainda não sabemos a resposta.”

A questão da bolha: a história costuma se repetir, mas o desfecho pode ser diferente

Sobre o acirrado debate em torno da “bolha da IA” no mercado, Griffin deu uma resposta embasada em perspectiva histórica.

“Neste exato momento, é quase certo que existam bolhas localizadas. Qualquer transformação econômica fundamental geralmente vem acompanhada de bolhas.” Ele disse: “Só gostaria que tivesse guardado as ações da Amazon na época.”

Seu julgamento é: o que normalmente resta após o estouro da bolha é a infraestrutura tecnológica que muda o mundo, e as empresas que atravessam a bolha tornam-se líderes de mercado pelas próximas décadas.

Mas ele ressalta que isso não significa que os riscos atuais de precificação podem ser ignorados — principalmente nos três quesitos de preço marginal, pressupostos de depreciação e orçamento corporativo, sendo que a reprecificação do mercado está só começando.