O foco do investimento em IA passa da escala de CAPEX para a produtividade

O investigador da Hana Securities, Lee Young-joo, afirmou no dia 25 que a produtividade dos investimentos em IA é agora tão importante como a escala de despesas de capital, à medida que o mercado muda o foco de “quanto foi gasto” para “se a despesa gera valor”. O índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg, que mede o custo médio de processar um milhão de tokens de inferência, caiu dos máximos de 5-6 meses para níveis recentes de 3-4 meses, sinalizando ganhos de eficiência com a otimização dos modelos e reduções de preços. Segundo a Exponential View, a receita relacionada com IA, excluindo a China, excedeu os custos de depreciação de datacenters e chips de IA durante dois trimestres consecutivos, indicando que a infraestrutura existente está a começar a gerar retornos. Esta mudança de produtividade tem impacto em todo o ecossistema de IA: o investimento contínuo dos hyperscalers depende da rentabilidade, o que, por sua vez, sustenta o crescimento das empresas de semicondutores, datacenters, energia e redes interligadas na cadeia de abastecimento de IA.

O mercado muda o foco da escala de CAPEX para a eficiência do investimento

O CAPEX do investimento em IA dos hyperscalers continua a crescer, com a Morgan Stanley a aumentar recentemente as suas previsões de investimento de longo prazo. Lee afirmou que a atenção do mercado está a mudar: antes, a questão era quanto o CAPEX iria aumentar, mas agora a prioridade é quão eficientemente esse investimento está a ser utilizado e se assegura viabilidade económica suficiente para sustentar o investimento futuro. Esta mudança afeta diretamente os investidores em semicondutores e energia, pois o ecossistema de IA funciona como uma cadeia interligada — as previsões de crescimento das empresas de semicondutores, datacenters, energia e redes assentam na premissa de que os hyperscalers continuarão a investir. Se os hyperscalers encerrarem as carteiras, a história de crescimento de toda a indústria enfraquece. Em contrapartida, se os hyperscalers gerarem receitas suficientes com o negócio de IA, essa receita financia mais investimento, que por sua vez flui para os resultados das empresas de semicondutores e energia.

O índice de custo de tokens da Bloomberg cai de máximos de 5-6 meses para níveis de 3-4 meses

O índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg, que acompanha o custo médio para processar um milhão de tokens de inferência, atingiu o pico em 5-6 meses e recentemente desceu para níveis de 3-4 meses. Esta queda não significa que as pessoas estejam a usar menos IA; reflete, em vez disso, uma eficiência estrutural: os utilizadores estão a escolher modelos mais baratos adequados a tarefas específicas, a otimizar os processos de inferência e a beneficiar da descida dos preços dos modelos, permitindo fornecer o mesmo serviço a um custo inferior. Lee comparou isso com um restaurante que mantém o mesmo volume de clientes enquanto melhora o fluxo de trabalho da cozinha e reduz os custos dos ingredientes para aumentar as margens — a receita pode não aumentar, mas o lucro sim.

A receita de IA excede os custos de depreciação por dois trimestres consecutivos

A Exponential View refere que a receita relacionada com IA, excluindo a China, ultrapassou os custos de depreciação de datacenters atualmente em operação e de semicondutores de IA durante dois trimestres consecutivos. Este valor ainda não inclui a construção futura de datacenters nem os custos adicionais de aquisição de GPUs, mas demonstra que a infraestrutura existente está a começar a cobrir as suas próprias despesas. A Microsoft indicou a procura pelos serviços Azure e Copilot AI como impulsionadora do crescimento na cloud, enquanto a Alphabet identificou os produtos de IA e a procura por infraestrutura de IA como motores centrais do crescimento do Google Cloud. Embora a recuperação total do investimento ainda não tenha sido alcançada, a IA está agora a contribuir de forma tangível para melhorias de receita e de fluxo de caixa.

A Meta explora a locação de recursos de computação para clouds externas

A Meta está a expandir a sua própria capacidade computacional com novos datacenters, ao mesmo tempo que explora o arrendamento de alguns recursos de computação para clouds externas. Esta abordagem maximiza a utilização da infraestrutura existente e cria uma nova fonte de receitas. Se a infraestrutura conseguir gerar receitas externas, a capacidade para sustentar o investimento futuro aumenta em conformidade. Lee concluiu que a atenção do mercado passará da própria escala de investimento em IA para “produtividade do investimento” e, se os hyperscalers alcançarem eficiência de custos e rentabilidade, o ciclo de investimento do ecossistema de IA em semicondutores, datacenters, energia e redes tornar-se-á mais robusto.

FAQ

O que disse a Hana Securities sobre o investimento em IA no dia 25?
O investigador da Hana Securities, Lee Young-joo, afirmou no dia 25 que a produtividade dos investimentos em IA é agora tão importante como a escala de CAPEX, com o mercado a mudar o foco de “quanto foi gasto” para “se a despesa gera valor”.

Porque é que o índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg caiu?
O índice de custo de tokens de LLM da Bloomberg caiu dos máximos de 5-6 meses para níveis recentes de 3-4 meses devido a os utilizadores selecionarem modelos mais baratos para tarefas específicas, otimizar processos de inferência e beneficiarem da descida dos preços dos modelos, permitindo fornecer o mesmo serviço a um custo inferior.

Como se compara a receita de IA com os custos de infraestrutura?
De acordo com a Exponential View, a receita relacionada com IA, excluindo a China, excedeu os custos de depreciação de datacenters atualmente em operação e de semicondutores de IA durante dois trimestres consecutivos, indicando que a infraestrutura existente está a começar a cobrir as suas próprias despesas.