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A forte onda de investimentos em inteligência artificial ainda não se traduziu em ganhos visíveis para a maior parte das empresas americanas. Segundo Torsten Slok, economista-chefe da Apollo Global Management, o retorno foi “zero” fora do setor de tecnologia, ampliando a pressão sobre custos e margens.
O que aconteceu
Em nota, Slok comparou a evolução da receita por trabalhador e das margens de lucro entre as sete maiores empresas de tecnologia e o chamado S&P 493. Nos primeiros indicadores, houve avanço entre as companhias líderes; no segundo grupo, a receita por trabalhador permaneceu estável, assim como as margens. Também não surgiram sinais de aceleração da produtividade atribuível à IA. A análise afirma que empresas tradicionais começaram a tratar os gastos com tokens — unidades usadas para processar conteúdo em modelos de IA — menos como fonte de crescimento e mais como custo. O tema ganhou relevância no início da temporada de resultados, após a Meta indicar planos de ampliar investimentos de capital em IA, movimento que pressionou suas ações e elevou seu indicador de risco de crédito.
Por que isso importa
O contraste coloca em dúvida a velocidade com que a aposta em IA pode gerar retorno para a economia corporativa mais ampla. Há expectativa de que a tecnologia se torne um importante motor de mercado, mas o investimento precisa aparecer em receita, produtividade ou rentabilidade para justificar seu custo. A Gartner estima que mais de US$ 3,5 trilhões em infraestrutura de IA possam sofrer impairment até 2030 caso a receita não acompanhe os gastos. Para o mercado, a questão deixa de ser apenas quanto as empresas estão investindo e passa a incluir quem conseguirá transformar esse desembolso em resultado.
O que deve ser observado
Investidores devem acompanhar a relação entre despesas de capital, receita e margens nos próximos balanços. Também estarão no radar o financiamento por dívida da infraestrutura de IA, avaliações de empresas de data centers e a disposição de companhias tradicionais em pagar por modelos mais avançados. A extensão do uso de IA agentiva e de tokens será relevante para medir seu possível efeito macroeconômico.
A leitura central é de assimetria: a narrativa de crescimento permanece forte, mas os ganhos observáveis ainda estão concentrados em uma parcela restrita do mercado. Enquanto a tecnologia não se converter em produtividade e margem para empresas fora desse núcleo, o investimento em IA seguirá sendo avaliado tanto como oportunidade quanto como risco de custo. O ponto decisivo será a qualidade do retorno, não apenas o volume do gasto.
