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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. GZERO MEDIA. Will AI companies ever be profitable? Disponível em: https://gzeromedia.com/will-ai-companies-ever-be-profitable. Acesso em: 12 nov. 2025.
  6. 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.
  7. 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.