Investimento em data centers supera em 6 anos os gastos dos maiores megaprojetos da história dos EUA
(twitter.com/finmoorhouse)- O capex de data centers chegou a cerca de US$ 930 bilhões em apenas 6 anos, superando o gasto acumulado dos megaprojetos mais emblemáticos dos EUA
- O gráfico faz a comparação em dólares de 2024, com ajuste pela inflação
- Os megaprojetos anteriores, como o Interstate Highway System (US$ 620 bilhões, 37 anos) e as US Railroads (US$ 550 bilhões, 71 anos), foram investimentos distribuídos ao longo de longos períodos
- O capex de data centers mostra, ao mesmo tempo, o marco de 2025 e a projeção para 2026, com um ritmo de crescimento esmagadoramente superior ao dos demais projetos
- Os números são baseados em estimativas da participação de data centers no capex das big techs americanas Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta e Oracle
Visão geral do gráfico
- O título é "Data centers vs. megaprojects", com o subtítulo custo acumulado ajustado pela inflação (em bilhões de dólares)
- O eixo X mostra os anos decorridos desde o início do programa, e o eixo Y mostra o gasto acumulado (até a escala de US$ 1 trilhão)
- Todos os valores foram convertidos para dólares de 2024
Trajetória do capex de data centers
- O capex de data centers atinge gasto acumulado de cerca de US$ 930 bilhões em 6 anos, marcado no ponto de referência de 2025
- A projeção para 2026 aparece em linha pontilhada, em trajetória para ultrapassar US$ 1 trilhão
- No gráfico, a linha apresenta uma inclinação muito mais acentuada do que a de todos os outros megaprojetos
Megaprojetos usados na comparação
- Interstate Highway System: US$ 620 bilhões, 37 anos
- US Railroads: US$ 550 bilhões, 71 anos
- F-35 Program: US$ 400 bilhões, 25 anos (acumulado até hoje)
- Apollo Program: US$ 257 bilhões, 14 anos
- Marshall Plan: US$ 170 bilhões, 4 anos
- International Space Station: US$ 150 bilhões, 27 anos
- Manhattan Project: US$ 36 bilhões, 5 anos
Metodologia de cálculo dos dados
- O capex de IA foi calculado a partir de uma estimativa da fatia de data centers dentro do capex global reportado pelas 5 grandes hyperscalers americanas (Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta e Oracle)
- Foram usados dados de Epoch AI + Platformonomics
- Parte-se da hipótese de que a participação dos data centers cresce de cerca de 55% em 2020 para cerca de 80% em 2026
- Hyperscalers chinesas foram excluídas
Fontes
- Company reports, Epoch AI, FHWA, NASA, CRS, GAO, Brookings
1 comentários
Comentários do Hacker News
Vendo em proporção do PIB dos EUA, como neste tweet, isso até parece menos sensacionalista
Ainda assim, ao mesmo tempo fica mais claro o quanto as ferrovias foram um evento industrial enorme
Os megaprojetos do passado tinham períodos de depreciação de várias décadas, e muitas ferrovias, pontes, túneis e barragens com 50 a 100 anos ou mais ainda seguem em uso só com manutenção
Já GPUs, que são uma grande parte desse gasto atual, entram com depreciação de só 6 anos, então olhando pela amortização anual o gasto atual parece muito mais avassalador
Na época, o próprio conceito de PIB nem existia, então todos esses números são cálculos retroativos e com grande margem de erro
Dá a sensação de que hoje existe um incentivo para puxar o número das ferrovias o mais para cima possível, para criar um precedente para o investimento em datacenters
Fico em dúvida se comparar, como fração do PIB, investimentos feitos numa era em que as estimativas de PIB moderno eram imprecisas realmente representa bem o tamanho total da economia
Era um período sem finanças modernas, sem imposto de renda, e com a maior parte do trabalho na agricultura; então me pergunto se a percepção média do custo das ferrovias para uma pessoa naquela época está mesmo no mesmo eixo da percepção de um contribuinte de hoje diante do custo do F-35
O fato de os gastos dos EUA em um único programa, o F-35, serem comparáveis ao Marshall Plan para reconstrução da Europa após a Segunda Guerra, ao Interstate Highway System, ou à soma de todos os investimentos em datacenters mostra com clareza as prioridades
Apollo, Manhattan Project, ISS, Interstate Highway System, Marshall Plan e F-35, todos na lista, tinham em comum o fato de serem investimentos governamentais voltados ao interesse público de longo prazo, sem exigência de ROI no curto prazo
O retorno desses projetos vinha numa escala muito longa, como crescimento econômico, segurança e avanço científico décadas depois
No caso do Marshall Plan em especial, foi como receber dividendos por 77 anos, e eu diria que ele também ajudou a impedir que a boa vontade da Europa em relação aos EUA se transformasse em um protecionismo forte contra a Big Tech
Já as ferrovias e os AI datacenters são investimentos privados, sem margem para esperar 50 anos
Assim como o estouro da bolha ferroviária trouxe um grande choque econômico, há o receio de que, se a OpenAI não conseguir mostrar alguma recuperação parcial do investimento ainda este ano ou por volta disso, um choque parecido possa vir junto com um fracasso de IPO
Sinto que as categorias aqui estão um pouco desalinhadas
As ferrovias são o único caso da lista que se parece com construção de infraestrutura em larga escala feita por empresas privadas
Para comparar com o boom de datacenters, exemplos mais adequados seriam construção de fábricas, expansão da rede elétrica, abastecimento de água, gasodutos ou a eletrificação do início do século XX
Sem um termo de comparação equivalente, falar só um número enorme não permite julgar se aquilo é excepcionalmente impressionante ou não
A analogia é perfeita: eu poderia dizer que como uma quantidade gigantesca de alguma coisa por minuto, mas com algum contexto ninguém acharia isso extraordinário
O Panic of 1873 chegou a ser chamado por um tempo de Great Depression, e o pânico de 1893 também surgiu de sobreinvestimento e estouro de bolha
A IA atual parece muito semelhante nesse ponto: investimento em massa vindo antes de uma rentabilidade comprovada
Todo mundo sabe que software e hardware tendem a ficar mais eficientes e mais baratos com o tempo, o que reduz seu valor, e ainda há poucas evidências de que o benefício para os usuários justifique essa escala de investimento
Se a bolha estourar, provavelmente quem apanha primeiro não serão os bancos, mas o capital privado; e se os balanços de hyperscalers e tech unicorns desabarem, isso pode gerar um choque em cadeia sobre as empresas construídas em cima deles, o emprego e até a riqueza das famílias via S&P 500
Como dificilmente haveria resgate financeiro como numa crise bancária, o impacto pode ser ainda mais imediato
Quase 10% do território do país foi entregue às empresas ferroviárias para viabilizar isso
Já está na hora de LLMs começarem a mostrar em números quanto valor econômico de fato estão gerando
Depois de alguns anos, já deveríamos conseguir falar em resultados concretos
O equipamento colocado dentro dos datacenters é um ativo que perde valor antes mesmo de completar 10 anos, e muitas vezes a energia vem de turbinas a gás, então também não passa muito a impressão de deixar infraestrutura duradoura
Acho que a ansiedade em torno da IA desapareceria rápido se ela resolvesse ao menos um grande problema importante da humanidade
Por exemplo, uma ruptura no nível de nanotubos de carbono para elevador espacial ou fusão nuclear sustentável mudaria o clima
Imagino que máquinas de escrever e laptops também tenham enfrentado um ceticismo parecido no começo
Acho que há um grande caso ausente dessa comparação: armas nucleares
Os EUA gastaram cerca de US$ 12 trilhões em armas nucleares entre 1940 e 1996, em dólares de 2024, com a maior parte concentrada nos anos 1950 e início dos anos 1960
Os números relacionados podem ser vistos em Nuclear weapons of the United States, na Wikipedia
Fico cada vez mais em dúvida se esse nível de gasto e risco é realmente apropriado
Tenho receio de que estejamos coletivamente deslumbrados com a IA e tomando decisões pouco saudáveis
Vejo bastante no YouTube o Ed Zitron falando desse tema de forma indignada; é bem interessante e muitas vezes faz sentido
Os grandes laboratórios de IA ainda parecem estar numa disputa para garantir compute, e também parece difícil acompanhar a demanda por inferência
Isso não é um projeto único, e sim um fenômeno de despejar dinheiro em compute ao longo de centenas ou milhares de projetos semelhantes
Numa analogia, está mais perto de agrupar o gasto total em infraestrutura de transporte durante um certo período do que de falar de um empreendimento específico
Sobre esse tema, a apresentação do Justin Lebar foi excelente
Ele ajudou a criar o compilador xla e também trabalhou na OpenAI, e esta palestra ajuda bastante a entender o contexto
Em relação a essa discussão, acho que também vale consultar outro gráfico aqui
Fico na dúvida se isso representa gasto realmente executado
São valores de dinheiro que de fato já foram desembolsados, ou são compromissos anunciados do tipo “vamos investir $X”?
Também queria saber como entram nisso contratos com características de participação cruzada
Tenho curiosidade sobre o que exatamente entra nesse datacenter capex
Principalmente se inclui também geração de energia
Mesmo que a onda da IA não entregue o que se espera, se muito da infraestrutura construída for de geração solar, eólica ou hidrelétrica, isso por si só já pode ser um grande ganho
Mesmo com baterias isso não basta, e a percepção é que muitas das novas instalações dependem de gás e carvão, como no caso da xAI do Musk