Mas a IA tem efeitos em várias dimensões da economia . Nesta coluna quero explorar três deles, todos ligados aos mercados financeiros: o impacto no custo do crédito corporativo, a crescente disputa entre setor privado e setor público por capital e a questão das valuations das ações de IA. São três fenômenos interligados, e todos apontam na mesma direção: a revolução da IA tem um preço .
Para entender esses efeitos, é preciso compreender a escala do que está acontecendo. Os investimentos em IA são gigantescos. Os quatro maiores hiperescaladores —Microsoft, Google, Amazon e Meta— gastaram cerca de US$ 410 bilhões em infraestrutura de IA em 2025, alta de 77% sobre o ano anterior, e projetam chegar a US$ 725 bilhões em 2026.
Para ter referência: o pico da bolha da internet , em 2000, representou cerca de 0,5% do PIB americano; o boom do shale americano, no auge, chegou a cerca de 0,6%. A corrida da IA já ultrapassa 1,4% do PIB, mais que o dobro das ondas de investimento recentes, impulsionada por uma competição em que ser o vencedor pode significar dominar uma das maiores plataformas tecnológicas da história.
Só a Anthropic assumiu compromissos de computação estimados em US$ 518 bilhões , mais de dez vezes sua receita anualizada. Boa parte desse capital —tanto dos hiperescaladores quanto de startups como a Anthropic— vem de emissões de dívida corporativa, e é aí que os efeitos sobre os mercados começam.
O primeiro efeito é sobre o custo do crédito. O volume sem precedentes de emissões de dívida pelas empresas de tecnologia pressiona o mercado de capitais e encarece o financiamento para toda a economia corporativa. Os spreads de crédito estão em mínimas históricas, em torno de 80 pontos-base.
Mas o yield absoluto que qualquer empresa paga está elevado, porque o próprio Tesouro americano está caro: juros de dez anos próximos de 5%. O impacto começa a aparecer nos dados: segundo o J.P. Morgan, as empresas de tecnologia pagam hoje prêmios de crédito cerca de 30 pontos-base acima do mercado geral, e o custo exigido em novas emissões multiplicou-se em relação ao ano anterior.
Há evidências incipientes de que essa pressão começa a contaminar o crédito de empresas menores e de outros setores. Quando os grandes emitem em escala, os pequenos pagam mais. Outros setores sofrem também porque não têm uma taxa de retorno que justifique o custo do dinheiro. O efeito ainda é modesto, mas a direção é clara.
O segundo efeito é ainda mais estrutural. Os governos chegaram a 2025 com dívida global em torno de 95% do PIB. Nos Estados Unidos , o quadro é particularmente agudo: dívida pública acima de 100% do PIB, déficit fiscal em torno de 6% e juros da dívida acima de US$ 1 trilhão por ano.
O Tesouro americano precisa refinanciar volumes crescentes a juros historicamente altos, disputando os mesmos dólares de que o setor privado precisa para financiar a IA. O Fed de Dallas estima que a emissão de dívida ligada à IA em 2026 pode equivaler a cerca de um oitavo do que o Tesouro emite no ano.
O presidente do Fed, Kevin Warsh, descreveu esse ambiente como uma transição do excesso global de poupança para uma disputa por capital. Quando os dois lados emitem dívida em escala , a pressão sobre os yields é mecânica: o custo de capital sobe para todos.
O paradoxo é agudo: os investimentos em IA que prometem crescimento futuro estão, no presente, pressionando as condições financeiras que determinarão se esse crescimento se materializa.
O terceiro efeito é o mais delicado: as ações de IA estão bem precificadas? Para responder, é preciso olhar para os fundamentos: quanto o mercado paga hoje em relação aos lucros esperados das empresas. As métricas disponíveis dão sinais mistos.
Pela métrica mais comum, o mercado paga cerca de 19 vezes o lucro esperado das empresas , em linha com a média dos últimos cinco anos. Já o indicador CAPE de Robert Shiller, que usa lucros históricos para evitar distorções de curto prazo, aponta para 41 vezes —próximo do recorde de 44 vezes do pico da bolha da internet.
As sete maiores empresas de tecnologia americanas valem, proporcionalmente, 30% mais que o restante do mercado. Tomados em conjunto, os modelos históricos sugerem retornos anualizados de 5% a 6% para a bolsa americana na próxima década, abaixo da média de 10%. Não é uma bolha comprovada. Mas também não é um mercado barato.
O desafio central é equilibrar a magnitude dos investimentos com o retorno esperado, um equilíbrio crescentemente questionado.
IA, capital e mercados, a outra face da revolução
A inteligência artificial é uma das maiores transformações tecnológicas de que temos registro. Na coluna anterior, explorei seus efeitos sobre a produtividade agregada, que ainda não aparecem plenamente nas estatísticas.
