Investidor que ganhou notoriedade ao apostar contra o mercado imobiliário antes da crise de 2008 vê sinais de excesso nos investimentos em inteligência artificial. A tese, porém, está longe de ser consenso e não significa que a tecnologia esteja fadada ao fracasso.
Michael Burry voltou a ocupar o centro do debate financeiro ao reforçar sua visão de que o atual ciclo de investimentos em inteligência artificial pode enfrentar uma correção relevante a partir de 2027.
O investidor, conhecido mundialmente por ter apostado contra o mercado hipotecário dos Estados Unidos antes da crise financeira de 2008, passou a intensificar posições pessimistas contra empresas e ativos ligados ao avanço da IA. Entre os nomes citados em reportagens recentes estão Nvidia, Palantir e Oracle, além do Nasdaq 100 e de ativos relacionados a semicondutores.
A aposta chama atenção principalmente pelo histórico de Burry. Mas sua previsão exige cautela.
Ter antecipado uma das maiores crises financeiras das últimas décadas não transforma automaticamente suas projeções posteriores em certezas. O mercado de inteligência artificial apresenta riscos reais, mas também fundamentos econômicos que tornam qualquer comparação direta com 2008 ou com a bolha da internet incompleta.
O debate, portanto, talvez seja menos sobre saber se Burry acertará novamente e mais sobre entender se os atuais investimentos em IA conseguirão produzir receita suficiente para justificar o capital mobilizado.
Burry vê sinais de excesso na corrida pela IA
Segundo informações divulgadas nos últimos dias, Burry antecipou sua expectativa de uma eventual correção no setor. Antes, sua tese apontava para 2028. Agora, o investidor considera que o ajuste pode ocorrer já em 2027.
Ele também substituiu parte de suas posições vendidas diretamente por opções de venda, instrumento financeiro que pode ampliar tanto ganhos quanto perdas quando determinada ação sofre forte desvalorização.
O movimento indica aumento de convicção em sua estratégia, mas não constitui evidência de que a correção ocorrerá.
O principal argumento de Burry está relacionado à dimensão dos investimentos necessários para sustentar o crescimento da inteligência artificial.
Data centers, GPUs, energia, sistemas de refrigeração, redes de alta velocidade e infraestrutura de nuvem estão exigindo volumes inéditos de capital.
O questionamento é relativamente simples: as receitas geradas pela inteligência artificial conseguirão crescer na mesma velocidade dos investimentos necessários para construí-la?
Por enquanto, não existe uma resposta definitiva.
Muito investimento, retorno ainda em construção
A preocupação não está restrita a Burry.
Investidores e economistas vêm acompanhando a distância entre o volume de investimentos realizados pelas grandes empresas de tecnologia e as receitas diretamente atribuídas aos produtos de inteligência artificial.
Uma análise recente citada pela Axios apontou uma diferença próxima de US$ 1 trilhão entre investimentos realizados desde 2024 por grandes companhias de tecnologia e as receitas associadas à IA. A estimativa deve ser observada com cautela, principalmente porque separar receitas especificamente produzidas por inteligência artificial dentro de grandes conglomerados tecnológicos é metodologicamente complexo.
Ao mesmo tempo, os compromissos financeiros continuam aumentando.
A Anthropic, por exemplo, revelou compromissos de aproximadamente US$ 518 bilhões ao longo de uma década relacionados à infraestrutura de inteligência artificial, segundo documentos ligados ao seu processo de abertura de capital analisados pela Reuters. Cerca de 80% desses compromissos seriam vinculados a contratos considerados não canceláveis.
Os números ajudam a dimensionar o tamanho da aposta que está sendo feita na tecnologia.
Também ajudam a explicar o receio de investidores caso as receitas futuras sejam inferiores às expectativas atualmente embutidas nos investimentos.
O problema da vida útil das GPUs
Outro ponto importante da crítica de Burry envolve a maneira como empresas calculam a vida útil de servidores e equipamentos utilizados na infraestrutura de IA.
Grandes companhias ampliaram os períodos contábeis usados para depreciar determinados equipamentos tecnológicos.
Quanto maior a vida útil considerada, menor tende a ser a despesa anual de depreciação registrada nos balanços.
Burry argumenta que essa prática poderia fazer com que os lucros apresentados por algumas empresas parecessem maiores do que seriam caso os equipamentos fossem depreciados mais rapidamente.
A crítica, contudo, é contestada.
A Nvidia argumenta que seus chips podem permanecer economicamente úteis durante várias gerações, especialmente por causa da compatibilidade entre diferentes gerações de hardware e seu ecossistema de software CUDA.
Dados recentes de aluguel de capacidade computacional também mostram demanda elevada inclusive por chips de gerações anteriores.
Burry interpreta esse fenômeno de maneira diferente. Para ele, os preços elevados dos equipamentos usados podem ser consequência principalmente da atual escassez de capacidade computacional.
É um exemplo de como duas leituras distintas podem surgir dos mesmos dados.
A infraestrutura começa a depender mais do mercado financeiro
Outro elemento observado pelos investidores é a crescente participação de estruturas financeiras no financiamento da expansão da IA.
O custo dos data centers aumentou significativamente, fazendo empresas recorrerem a financiamentos, contratos de longo prazo e estruturas que permitem distribuir os investimentos ao longo de vários anos.
A Amazon, por exemplo, estaria transferindo bilhões de dólares em chips para investidores externos e posteriormente alugando esses equipamentos novamente, segundo informações recentes do mercado financeiro.
Ao mesmo tempo, a companhia prevê aproximadamente US$ 220 bilhões em investimentos de capital em 2026. A empresa afirma que a demanda projetada por capacidade computacional continua superior à oferta disponível.
Esses movimentos não significam necessariamente fragilidade financeira.
Grandes investimentos em infraestrutura frequentemente utilizam financiamento.
Mas a expansão da dívida adiciona uma variável importante ao ciclo da IA: o custo do dinheiro.
Quanto maiores os juros e o endividamento, maior precisa ser o retorno dos projetos para que eles permaneçam economicamente viáveis.
Existe mesmo uma bolha da IA?
A expressão “bolha da inteligência artificial” precisa ser utilizada com cuidado.
Bolhas financeiras normalmente combinam expectativas excessivamente otimistas, aumento rápido dos preços dos ativos e uma distância significativa entre as avaliações de mercado e os fundamentos econômicos.
Existem elementos que justificam o debate sobre esse risco.
Mas também existem diferenças relevantes em relação a ciclos especulativos anteriores.
As maiores empresas envolvidas atualmente na corrida da IA possuem negócios consolidados, bilhões de usuários, receitas recorrentes e enorme capacidade de geração de caixa.
Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta não são empresas construídas exclusivamente sobre expectativas futuras.
Além disso, a demanda por capacidade computacional permanece elevada.
A própria Amazon afirma que a procura por infraestrutura deverá continuar superior à oferta nos próximos anos.
Outra interpretação possível é que o mercado esteja vivendo simultaneamente duas situações aparentemente contraditórias: uma transformação tecnológica real e um eventual excesso de investimento financeiro.
A Reuters destacou recentemente justamente essa possibilidade ao discutir se a inteligência artificial pode representar ao mesmo tempo um avanço tecnológico duradouro e um ciclo de investimentos excessivos.
A história mostra que as duas coisas podem coexistir
Uma tecnologia não precisa fracassar para que uma bolha financeira exista.
A internet oferece um dos exemplos mais conhecidos.
No final dos anos 1990, bilhões de dólares foram direcionados para empresas relacionadas à internet. Muitas desapareceram após o estouro da bolha pontocom.
A internet, evidentemente, não desapareceu.
Pelo contrário.
Transformou praticamente todos os setores da economia.
Algo semelhante aconteceu historicamente com ferrovias, telecomunicações e outras grandes ondas de infraestrutura.
Isso significa que a pergunta “a inteligência artificial é uma bolha?” pode ser excessivamente simplificadora.
Talvez seja necessário fazer outra:
quantas empresas atualmente avaliadas com base na expectativa de crescimento da IA conseguirão efetivamente transformar esse crescimento em lucro?
Burry também pode estar errado
Existe ainda um aspecto frequentemente esquecido quando previsões de Michael Burry ganham repercussão.
Seu acerto histórico em relação à crise de 2008 foi excepcional.
Mas investidores profissionais, inclusive aqueles com excelentes históricos, acumulam acertos e erros ao longo do tempo.
Prever o momento de uma correção de mercado é particularmente difícil.
Uma empresa pode estar superavaliada e permanecer assim durante anos.
Da mesma forma, um setor pode apresentar gastos aparentemente excessivos e, posteriormente, justificar esses investimentos caso novos modelos de negócios sejam desenvolvidos.
A recente valorização de empresas ligadas à inteligência artificial também continua sendo sustentada pelo crescimento de receitas e lucros em diversas companhias.
Um artigo publicado nesta sexta-feira pelo Financial Times, por exemplo, destacou que o forte crescimento dos lucros corporativos reduziu múltiplos futuros de algumas ações que anteriormente pareciam muito mais caras, inclusive empresas associadas ao ciclo da IA.
Ou seja, o mercado continua produzindo argumentos para os dois lados.
O verdadeiro teste da inteligência artificial
O debate levantado por Michael Burry expõe uma questão maior do que a previsão de uma eventual queda nas bolsas.
Os próximos anos começarão a mostrar se os enormes investimentos realizados desde a popularização da inteligência artificial generativa serão capazes de gerar retornos econômicos proporcionais.
Até agora, grande parte da corrida ocorreu baseada em expectativas.
Empresas querem capacidade computacional.
Governos querem infraestrutura.
Startups querem modelos maiores.
Investidores querem participar de um mercado que pode redefinir setores inteiros.
O dinheiro acompanha essa expectativa.
Mas, em algum momento, o mercado precisará comparar investimento com resultado.
Não será necessário que a inteligência artificial fracasse para que parte dessa corrida produza perdas.
Também não será necessário que Michael Burry esteja completamente errado para que a tecnologia continue transformando a economia.
Entre a ideia de que a IA justificará qualquer quantidade de investimento e a previsão de que uma grande bolha inevitavelmente explodirá existe um cenário mais provável de ser acompanhado: empresas vencedoras e perdedoras, projetos rentáveis e projetos inviáveis, correções de mercado e uma tecnologia que continuará avançando.
Por isso, 2027 pode até se transformar em um teste importante para a tese de Burry. Mas, por enquanto, é apenas uma previsão — não uma data marcada para o estouro de uma bolha.
paralelo com a internet dos anos 2000
A comparação entre o atual boom da inteligência artificial e a expansão da internet no fim dos anos 1990 e início dos anos 2000 aparece com frequência no mercado financeiro. Ela ajuda a compreender o momento atual, mas precisa ser feita com cautela.
Naquele período, a internet representava uma transformação tecnológica real. Empresas, investidores e consumidores percebiam que a rede mudaria comércio, comunicação, entretenimento e serviços. A direção estava correta. O problema estava, em muitos casos, no preço pago por essa expectativa.
Companhias sem receitas consistentes, modelos de negócio pouco testados e projeções excessivamente otimistas receberam avaliações bilionárias. Quando ficou claro que parte dessas expectativas não se converteria em resultado financeiro na velocidade esperada, o mercado passou por uma correção severa.
Muitas empresas desapareceram.
A internet, porém, continuou avançando.
Algumas das companhias que sobreviveram ao período de ajuste se tornaram gigantes globais, enquanto modelos de negócio considerados promissores naquele momento levaram anos para alcançar maturidade econômica.
Esse histórico ajuda a formular uma distinção importante para o debate atual sobre inteligência artificial: uma tecnologia pode estar correta e o mercado pode estar errado sobre o preço dela.
É possível, portanto, que a IA transforme profundamente produtividade, desenvolvimento de software, atendimento, saúde, educação, finanças e inúmeros outros setores e, ao mesmo tempo, que parte das empresas e projetos atualmente associados ao tema esteja sendo avaliada com expectativas difíceis de sustentar.
O paralelo, contudo, tem limites.
Diferentemente de boa parte das companhias da bolha pontocom, algumas das maiores empresas responsáveis pelo atual ciclo de investimentos em IA já possuem negócios altamente lucrativos, bases globais de clientes, infraestrutura consolidada e forte geração de caixa.
Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta e Nvidia não dependem exclusivamente da promessa de um mercado futuro.
Isso não elimina o risco de excesso.
Apenas muda a natureza dele.
No início dos anos 2000, grande parte da especulação estava concentrada em empresas cuja existência econômica ainda precisava ser comprovada. No atual ciclo da IA, parte da preocupação está relacionada ao tamanho dos investimentos feitos por empresas reais e lucrativas para capturar um mercado cujo retorno final ainda está sendo definido.
Há ainda outro paralelo relevante.
Durante o boom da internet, empresas correram para construir infraestrutura de telecomunicações e redes de fibra óptica. Em muitos casos, a capacidade instalada cresceu mais rapidamente do que a demanda disponível naquele momento.
Quando a bolha estourou, parte dessa infraestrutura ficou subutilizada.
Anos depois, porém, ela se tornou uma das bases para a expansão da economia digital.
Algo semelhante pode acontecer com data centers, chips e infraestrutura de inteligência artificial.
Mesmo que parte dos investimentos atuais não produza o retorno financeiro esperado pelos investidores originais, a capacidade computacional construída poderá continuar existindo e ser utilizada por novos produtos, empresas e modelos de negócio.
Esse talvez seja um dos pontos mais importantes da comparação.
Uma eventual correção financeira não significaria necessariamente o fracasso da IA.
Assim como o estouro da bolha pontocom não representou o fim da internet, uma queda nas avaliações de empresas ligadas à inteligência artificial poderia significar apenas uma mudança na forma como o mercado precifica a tecnologia.
A grande dúvida está no tamanho desse ajuste.
Se as receitas crescerem rapidamente, muitos dos investimentos atuais poderão parecer justificáveis retrospectivamente.
Se crescerem mais lentamente, o mercado poderá descobrir que antecipou demais os ganhos futuros.
Foi exatamente esse descompasso entre uma tecnologia transformadora e expectativas financeiras excessivas que marcou o início dos anos 2000.
A pergunta que atravessa os dois períodos permanece semelhante:
quanto do futuro já está sendo cobrado no preço do presente?
Essa é também uma das questões centrais por trás da tese de Michael Burry.
Ele não precisa provar que a inteligência artificial é irrelevante para estar certo sobre uma eventual correção.
Basta que o mercado tenha precificado crescimento, produtividade e retorno financeiro em uma velocidade maior do que a tecnologia conseguirá entregar.
