As empresas hyperscalers estão a caminho de investir quase US$ 800 bilhões em capex neste ano, cerca de dez vezes mais do que em 2019. Em relação ao PIB, os investimentos em equipamentos de tecnologia e software já ultrapassaram os níveis observados no auge da bolha das empresas "ponto com", contribuindo para que os lucros corporativos registrassem o melhor desempenho trimestral desde 2021.
Pelas nossas estimativas, um indicador proxy dos investimentos relacionados à IA contribuiu com 0,47 ponto percentual para o crescimento real do PIB dos Estados Unidos, que avançou 2,1% nos últimos 12 meses, o equivalente a aproximadamente um quinto do crescimento econômico, após descontar o hardware importado. O consumo respondeu por uma contribuição mais de três vezes superior.
O boom de investimentos em IA é uma importante fonte de incerteza para investidores, economistas e, sobretudo, para o Federal Reserve. Esses gastos têm, de fato, uma capacidade limitada de impulsionar o crescimento econômico ou as estatísticas nacionais não estão capturando adequadamente seus efeitos? Por diversas razões, o capex em IA não se traduz em um aumento equivalente do crescimento dos Estados Unidos.
1. O investimento em IA nos EUA vai além do capex dos hyperscalers.
As empresas hyperscalers dos EUA são multinacionais, de modo que nem todos os seus investimentos ocorrem no mercado doméstico. Estimativas sugerem que cerca de 30% de seu capex é destinado a data centers no exterior.¹ Além disso, nem todo o capex está relacionado à IA, já que essas empresas investiam aproximadamente US$ 150 bilhões por ano antes da atual onda de investimentos em inteligência artificial. A medida também não captura todos os gastos, deixando de fora empresas privadas de IA, neoclouds e investimentos estrangeiros, além dos custos de adoção da tecnologia, como o redesenho de processos e o treinamento de funcionários.
2. O hardware importado é descontado do PIB.
Quando uma empresa hyperscaler adquire um servidor importado, a compra entra como investimento, mas é descontada nas estatísticas de comércio exterior, de modo que o efeito líquido sobre o PIB tende a ser próximo de zero. As cadeias de suprimentos da IA, porém, tornam esse tratamento imperfeito. Chips importados utilizados para treinar modelos próprios podem ser classificados como insumos intermediários, o que faz com que a importação seja descontada do crescimento sem uma adição correspondente ao investimento.²
Talvez o principal ponto esteja no design dos semicondutores nos Estados Unidos. Os chips da Nvidia, por exemplo, derivam grande parte de seu valor de projetos desenvolvidos nos EUA, mas são fabricados e montados na Ásia. Em teoria, esse valor deveria ser contabilizado como uma exportação de propriedade intelectual, mas frequentemente não é, já que nenhum bem físico deixa o país e não há um comprador estrangeiro remunerando separadamente o design. Segundo estimativas da Epoch AI, apenas essa distorção pode ter reduzido a taxa anualizada de crescimento dos EUA em cerca de 0,3 ponto percentual no último ano.3
3. Parte do aumento dos investimentos reflete preços mais altos, e não um maior volume de investimentos.
A forte alta dos preços das memórias contribuiu para uma elevação recorde do índice de preços do investimento empresarial em computadores, que avançou 10,9% em relação ao ano anterior. Como o PIB mede o investimento em termos reais, o aumento dos preços não deveria contribuir para o crescimento econômico. De fato, cerca de um sexto do avanço do investimento nominal em tecnologia no ano passado refletiu preços mais altos, e não a aquisição de novos equipamentos.
Os impactos da IA sobre a economia devem aparecer gradualmente
O impacto dessa expansão da infraestrutura de IA deve surgir gradualmente. Um servidor de IA montado no exterior pode ter efeito neutro sobre o PIB no momento da compra, mas ainda assim amplia o estoque de capital dos EUA ao operar em um data center na Virgínia ou em Ohio e disponibilizar mais capacidade de IA para trabalhadores americanos. Com a difusão da tecnologia, essa capacidade adicional deverá se traduzir em ganhos de produtividade.
Kevin Warsh colocou a produtividade no centro da agenda do Federal Reserve e criou uma força-tarefa para estudá-la. O boom da IA tenha sido difícil de captar nas estatísticas econômicas. A direção do erro de mensuração parece clara, porém sua magnitude parece incerta. Em meio à rápida transformação da economia, formuladores de política monetária podem precisar recorrer mais a fontes alternativas de dados, sinais dos mercados acionários e julgamento para determinar a taxa de juros adequada em uma economia impulsionada pela IA.
¹ Goldman Sachs Global Investment Research, Joseph Briggs e Sarah Dong (2 de agosto de 2026). Os autores estimam que cerca de 70% do capex dos hyperscalers dos EUA seja destinado a projetos domésticos, ante 15% na Ásia e 9% na Europa.
² O BEA trata os semicondutores como insumos intermediários, contabilizados na demanda final apenas quando os produtos finais são vendidos. Além disso, chips usados para treinar modelos próprios são incorporados a ativos intangíveis que não são totalmente contabilizados como investimento.
³ Epoch AI, The Nvidia-sized hole in US GDP statistics (24 de agosto de 2026). Chips projetados pela Nvidia nos EUA e fabricados no exterior retornam incorporados em servidores importados, levando o PIB a descontar integralmente esse valor. Em tese, ele deveria ser registrado como exportação de propriedade intelectual. A Epoch AI estima que essa distorção possa atingir quase dois pontos percentuais de crescimento do PIB até o fim de 2028.