Vivemos, hoje, uma das mais grandiosas e, talvez, mais caras ilusões tecnológicas da história recente. O alerta do J.P. Morgan sobre o retorno dos investimentos em Inteligência Artificial destaca que, para gerar apenas 10% de retorno até 2030, o setor teria que alcançar pelo menos US$ 650 bilhões em receita anual — um número considerado praticamente inalcançável no cenário atual. Essa conta ilustra um mercado que, apesar do frenesi e do enorme volume de capital alocado, ainda está muito distante de se pagar, mesmo com as narrativas grandiosas sobre revoluções tecnológicas. Para dimensionar isso no cotidiano, seria como se cada assinante da Netflix tivesse que pagar 180 dólares por mês para sustentar essa realidade — uma perspectiva praticamente inimaginável.
Esse dado é um duro alerta sobre o tamanho do desafio que a indústria da IA enfrenta. Apesar do frenesi de investimentos, as promessas de transformação global e a aura messiânica com que CEOs vêm vendendo a ideia de que “agora a revolução realmente vai acontecer”, a realidade dos números é outra. As despesas consideráveis são uma âncora pesada: os servidores consomem uma quantidade enorme de energia, os custos de infraestrutura são absolutamente astronômicos, e o mercado real ainda não está disposto ou sequer apto a arcar com essa carga.
Notavelmente, até mesmo Sam Altman, um dos rostos mais conhecidos da OpenAI, sinaliza dificuldades financeiras e a necessidade de resgates para manter o ritmo de crescimento da empresa, uma demonstração eloquente de que nem os líderes desse desenvolvimento escapam dos desafios econômicos por trás da auréola tecnológica.
O bonde da inteligência artificial — grandioso em tamanho e ambição — parece precisar urgentemente de uma parada para ajuste de contas. A queima desenfreada de bilhões, o influxo constante de fundos em fundamentos ainda não totalmente rentáveis, e as promessas repetitivas de mudanças revolucionárias criam um cenário em que a sustentação econômica desse gigantesco aparato tecnológico parece, no momento, fora de alcance.
Esse contexto nos convida a uma reflexão mais ampla sobre o futuro da IA: até quando o mercado e a sociedade estarão dispostos a financiar uma inovação que, para decolar financeiramente de forma sustentável, demanda receitas tão fora da realidade atual? Enquanto isso não se resolve, a luz do alerta vermelho acende com insistência, lembrando que o preço do sonho pode estar alto demais para ser pago.
Cálculo e contexto do JP Morgan
- O valor de US$ 650 bilhões em receita anual seria necessário apenas para que os investidores que apostaram em IA conseguissem um retorno de 10%. É como se o custo da promessa da IA fosse repassado integralmente ao consumidor, tornando o produto impraticável para uso massivo.
- Grandes bancos e consultorias, como o J.P. Morgan, têm sido mais transparentes no cálculo do custo-benefício: o próprio JPMorgan afirma gastar US$ 2 bilhões por ano em IA, com economia operacional do mesmo valor — ou seja, a aplicação ainda é “zero a zero” mesmo em operações altamente sofisticadas.
A ilusão do “boom” da IA
- O entusiasmo lembra outros momentos de bolha tecnológica: segundo pesquisa do MIT, cerca de 95% das empresas investidoras em IA atualmente não obtiveram retorno significativo, mesmo com dezenas de bilhões de dólares investidos.
- As maiores despesas das startups de IA vão para servidores, infraestrutura de nuvem, GPUs, energia e salários de talentos altamente especializados — custos que escalam de maneira agressiva.
- O setor está fortemente dependente de capital de risco e promessas de crescimento. Em 2025, empresas como OpenAI e Anthropic projetam receitas bilionárias, mas ainda não conseguem cobrir os custos operacionais recorrentes com lucro.
O dilema do modelo de negócio
- O debate internacional gira em torno da sustentabilidade: os custos fixos de treinamento e operação de modelos generativos são altíssimos e enfrentam dificuldade para serem repassados ao mercado, dada a expectativa de serviços gratuitos ou de baixo custo.
- Além disso, qualquer salto tecnológico (como novos chips ou paradigmas de computação) pode rapidamente tornar obsoleto o investimento bilionário em datacenters e infraestrutura.
- A dependência desse ciclo de reinvestimento é um dos porquês de CEOs, como Sam Altman da OpenAI, buscarem incessantemente novos aportes e sinalizarem ao mercado a necessidade de “resgates” para manter o ritmo de inovação.
Fontes internacionais e repercussão
- Levantamentos de portais financeiros como o Yahoo Finance, GZERO Media, Fortune, Yale Insights e McKinsey mostram alto índice de ceticismo entre gestores. Mesmo os bancos que atestam produtividade crescente com IA, como o próprio JPMorgan, reconhecem alto risco e volatilidade nos investimentos, com retornos incertos para boa parte do mercado.
- O cenário sugere a formação de uma bolha: empresas tradicionais lucram vendendo infraestrutura (servidores, chips), enquanto a maioria das startups de IA ainda “queima caixa” para sustentar crescimento, consumo energético e expectativas pouco realistas de disrupção.
Fontes:
- YAHOO FINANCE. J.P. Morgan calls out AI spend, says $650 billion in annual revenue needed for 10% returns. Disponível em: https://finance.yahoo.com/news/j-p-morgan-calls-ai-163833409.html. Acesso em: 12 nov. 2025.
- AIM MEDIA HOUSE. JPMorgan Puts a Number on AI Returns: $2 Billion In, $2 Billion Out. Disponível em: https://aimmediahouse.com/jpmorgan-puts-a-number-on-ai-returns-2-billion-in-2-billion-out/. Acesso em: 12 nov. 2025.
- INSTITUTIONAL INVESTOR. J.P. Morgan’s Michael Cembalest: Bubble or Not, AI Is Transforming Financial Markets. Disponível em: https://institutionalinvestor.com/article/bubble-or-not-ai-is-transforming-financial-markets. Acesso em: 12 nov. 2025.
- MCKINSEY & COMPANY. The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers. Disponível em: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-cost-of-compute-a-7-trillion-race-to-scale-data-centers. Acesso em: 12 nov. 2025.
- GZERO MEDIA. Will AI companies ever be profitable? Disponível em: https://gzeromedia.com/will-ai-companies-ever-be-profitable. Acesso em: 12 nov. 2025.
- YALE INSIGHTS. This Is How the AI Bubble Bursts. Disponível em: https://insights.som.yale.edu/this-is-how-the-ai-bubble-bursts. Acesso em: 12 nov. 2025.
- FORTUNE. Jamie Dimon gets real on AI, sees stocks ‘in some form of bubble’. Disponível em: https://fortune.com/2025/10/14/jamie-dimon-ai-stocks-bubble/. Acesso em: 12 nov. 2025.