Relatório: OpenAI prevê gasto de US$ 750 bilhões em poder computacional até 2030! A empresa ainda afirma que "o poder computacional é extremamente insuficiente"
A OpenAI elevou sua previsão de despesas com poder de computação para 2030 para US$ 750 bilhões, um aumento de mais de 25% em relação à previsão anterior de cerca de US$ 600 bilhões. Há gargalos em múltiplos elos da cadeia de suprimentos, como chips, eletricidade e terrenos, e a principal questão para o setor de infraestrutura de IA é saber se esses enormes pedidos poderão se transformar em poder de computação utilizável dentro do prazo.
OpenAI aumenta gastos com poder computacional para US$ 750 bilhões, enquanto a lacuna de oferta leva o setor de infraestrutura de IA ao limite de teste de estresse.
Em 9 de setembro, segundo o DealBook do The New York Times, citando uma pessoa não identificada com conhecimento dos dados relevantes, a OpenAI ainda sente que sua capacidade de computação é “muito insuficiente”.
A OpenAI prevê que seus gastos com poder computacional chegarão a cerca de US$ 750 bilhões até 2030, um aumento de mais de 25% em relação à previsão anterior de cerca de US$ 600 bilhões.
Essa afirmação sugere que o fornecimento real de chips, data centers, energia elétrica e recursos de rede ainda não acompanha o crescimento da demanda pelo desenvolvimento e implantação dos principais modelos.
Para empresas como Oracle e CoreWeave, que apostam na expansão massiva de infraestrutura em resposta à demanda por IA, isso é sinal de demanda, mas também uma fonte direta de pressão no balanço patrimonial.
Plano de US$ 750 bilhões reflete ampliação nas compras
Mencionado pelo Wall Street Insights, em 22 de julho, o The Wall Street Journal já havia informado que, à medida que a demanda por poder computacional de IA segue aumentando, a OpenAI elevou a previsão de gastos futuros com infraestrutura em nuvem para US$ 750 bilhões, indicando que a empresa segue aumentando o investimento de capital para o longo prazo.
A OpenAI já assinou acordos de capacidade com vários parceiros. Por exemplo, a empresa assinou um contrato de capacidade com a Oracle somando 6 gigawatts em data centers, sendo a maior parte ainda em desenvolvimento.
A OpenAI também estendeu o acordo plurianual de computação em nuvem com a Amazon Web Services para oito anos e US$ 138 bilhões, incluindo recursos de 2 gigawatts em poder computacional baseado em chips Trainium.
Além disso, a OpenAI já se comprometeu a aumentar para US$ 250 bilhões seus gastos em nuvem com a Microsoft Azure, mas não divulgou o cronograma detalhado desse investimento. A conjunção de diversos contratos bilionários mostra que a OpenAI está travando recursos computacionais de longo prazo utilizando múltiplos fornecedores.
Porém, a ampliação do compromisso de compra de poder computacional também significa que a OpenAI terá que continuar coordenando o crescimento da demanda, a construção de infraestrutura e os pagamentos financeiros nos próximos anos.
Crescimento de pedidos e pressão financeira caminham juntos
A demanda da OpenAI por poder computacional traz suporte de pedidos de longo prazo para provedores de nuvem e a cadeia de suprimentos de infraestrutura, mas o custo de expansão também desafia o balanço patrimonial dessas empresas.
No caso da Oracle, as obrigações remanescentes da empresa somam US$ 638 bilhões, um aumento de 363% em relação ao ano anterior. Dessas, US$ 75 bilhões estão ligadas a pré-pagamentos ou acordos em que o cliente fornece GPUs. A receita da Oracle Cloud Infrastructure chegou a US$ 5,79 bilhões, um crescimento de 93% ao ano.
Mas o acúmulo de pedidos acontece junto com elevados investimentos em capital. O fluxo de caixa livre da Oracle no quarto trimestre foi negativo em US$ 23,69 bilhões, com gastos de capital em US$ 55,66 bilhões, e a previsão de despesas líquidas de capital para o ano fiscal de 2027 é de cerca de US$ 70 bilhões. A empresa planeja levantar cerca de US$ 40 bilhões por meio de dívida e emissões de ações, incluindo US$ 20 bilhões em emissões a preço de mercado.
A CoreWeave também enfrenta situação similar. O fluxo de caixa livre do segundo trimestre foi negativo em US$ 5,743 bilhões e, até 30 de junho, o backlog de pedidos somava cerca de US$ 104 bilhões, com a meta de ultrapassar 8 gigawatts de capacidade elétrica ativa até 2030. Sua expansão depende principalmente de dívida, pré-pagamentos e financiamento por ações.
Restrições de oferta ainda focadas em chips, energia e data centers
Do lado do fornecimento de chips, recentemente o CEO da Nvidia, Jensen Huang, afirmou que a cadeia de suprimentos está sob pressão, sendo capaz de suprir apenas cerca de 70% da demanda atual.
A Broadcom está avançando na implantação do primeiro acelerador personalizado da OpenAI, Jalapeno, com previsão de 1,3 gigawatts no ano fiscal de 2027. No entanto, a empresa destacou que terreno, energia e a infraestrutura física dos data centers irão determinar o cronograma real de capacidade instalada.
Isso significa que os gargalos de infraestrutura de IA não se limitam ao fornecimento de GPUs. Wafers, memórias de alta largura de banda, substratos, energia elétrica, terrenos e capacidade de construção de data centers também podem impactar a entrega final do poder computacional.
A recente declaração da OpenAI sobre a insuficiência persistente de poder computacional reforça o sinal de demanda para infraestrutura de IA, mas também sugere uma prova de realidade ao mercado: se esses pedidos bilionários conseguirão ser convertidos conforme planejado em poder de computação disponível em gigawatts e se as empresas envolvidas conseguirão equilibrar financiamento e fluxo de caixa em um ciclo de alto investimento.
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