Como o choque energético poderia descarrilar o boom da IA

LONDRES, 19 de março (Reuters Breakingviews) - Pergunte aos investidores qual é o seu maior medo, e provavelmente mencionarão uma crise prolongada no Irã ou o estouro da bolha da inteligência artificial. No entanto, a possibilidade mais assustadora, que parece cada vez mais provável, é que a primeira leve à segunda.

A IA tornou-se sinónimo de opiniões otimistas sobre a economia global e, consequentemente, sobre as ações. Isto é mais evidente nos Estados Unidos, lar dos principais “hiperscalers” como Alphabet (GOOGL.O), Microsoft (MSFT.O) e Amazon.com (AMZN.O) — que estão a investir centenas de bilhões em centros de dados — bem como dos gigantes dos chips como Nvidia (NVDA.O), AMD (AMD.O) e Intel (INTC.O). Este investimento em capital, juntamente com gastos em software e investigação e desenvolvimento relacionados, representou 39% do crescimento do PIB dos EUA nos primeiros três trimestres do ano passado, em comparação com 28% durante o boom das dot-com, segundo o Federal Reserve Bank de St. Louis. Para além do impulso direto ao investimento, a IA também promete ajudar as empresas a extrair mais produção de cada trabalhador. Este aumento de produtividade pode ser um motor importante de crescimento para o Ocidente, onde os mercados de trabalho estão a arrefecer.

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Os ataques dos EUA e de Israel ao Irã, e a resposta de Teerão, arriscam estragar esse sonho. Com o Estreito de Hormuz efetivamente fechado, o petróleo estabilizou-se em cerca de 100 dólares por barril. Entretanto, o preço do gás natural para o dia seguinte no hub TTF da Holanda, que serve como referência para a fonte de energia crucial na Europa, subiu acima de 50 euros por megawatt-hora, em comparação com 30 euros no final de fevereiro. Isso aumenta o risco de um choque inflacionário semelhante ao que ocorreu após a invasão da Ucrânia pela Rússia em 2022. Ainda pior, pode até implicar uma “estagflação”, inflação mais recessão, semelhante aos anos 1970.

Se essa analogia histórica se aplicar, o panorama para a produtividade é sombrio. O crescimento anual da produção por hora nos EUA era superior a 3% nos anos 1960. Depois, o embargo árabe ao petróleo e a revolução iraniana fizeram esse valor cair para uma média de 0,4% entre 1977 e 1982. Com o poder de compra das famílias a diminuir, elas gastaram menos. Isso obrigou as empresas a lidarem com uma queda no consumo e com custos energéticos mais elevados, fazendo com que as fábricas passassem de 89% de utilização em novembro de 1973 para apenas 71% em maio de 1975.

O que é particularmente relevante para o caso atual da IA é que a redução da receita também leva os executivos a cortar investimentos e abandonar planos de adoção de novas tecnologias. O conceito económico-chave aqui é “capital deepening”, que se refere ao aumento da proporção de máquinas em relação aos trabalhadores ao longo do tempo, à medida que as empresas automatizam mais. Nos anos 1970, o ritmo de aumento dessa proporção começou a desacelerar severamente nos países ricos, segundo dados do Penn World Table, indicando que as empresas reduziram seus investimentos em máquinas de fábrica e similares. O movimento equivalente em 2026, provavelmente, será os CEOs cortarem programas de implementação de IA, que envolvem custos elevados de computação em nuvem e muitas vezes taxas de consultoria também.

Na Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Económico (OCDE), o economista Christophe André analisou algumas estatísticas para validar a ideia de que energia mais cara prejudica a produtividade. Um artigo de 2023 que co-escreveu, que analisou 22 países de 1995 a 2020, descobriu que cada aumento de 10% nos preços da energia estava ligado a uma redução de 1% na produtividade do trabalho. Importa salientar que aumentos “leves” incentivaram as empresas a investir em máquinas de economia de energia, o que acabou elevando a produtividade alguns anos depois. Mas choques “severos” tiveram um efeito negativo persistente.

De fato, apesar de o crescimento da produtividade nos EUA ter se recuperado na década de 1980, ele permaneceu abaixo do nível anterior ao choque dos anos 1970. Uma das razões é que os investimentos de capital em indústrias intensivas em energia, como químicas, metalúrgicas e utilities, sofreram um impacto permanente: passaram de 4,1% do PIB em 1979 para apenas 2,2% em 2004. Empresas individuais não necessariamente reduziram os gastos, mas sua produção encolheu em relação à economia. Quando bens intensivos em energia ficam caros, as pessoas consomem menos deles.

Um fenômeno semelhante tem ocorrido na União Europeia, onde a produção industrial caiu 13% desde 2022. Os setores químico, em particular, sofreram bastante, sem sinais de recuperação mesmo antes da guerra no Irã. Entre as empresas que fecharam fábricas nos últimos anos estão a britânica INEOS e a alemã BASF (BASFn.DE), que na quarta-feira anunciou um aumento de 30% nos preços de alguns produtos na Europa devido aos custos mais elevados.

Para ser justo, grande parte do esvaziamento das indústrias energéticas na Europa deve-se à globalização pós-1980 e à transferência massiva de manufatura para a China. Além disso, a revolução do xisto nos EUA transformou o país num exportador de energia. Isso aumenta a possibilidade de que investimentos domésticos de empresas de petróleo e gás, buscando lucrar com o petróleo a 100 dólares, possam ajudar a compensar os danos em outras áreas da maior economia do mundo.

No entanto, um choque energético é uma má notícia para o setor de IA, extremamente dependente de energia. Segundo previsões da Agência Internacional de Energia do mês passado, os centros de dados deveriam representar quase metade do crescimento do consumo final de eletricidade nos EUA entre 2025 e 2030. Grande parte desse aumento seria suportada por uma aceleração na geração de gás.

Isso coloca ainda mais em dúvida os 3 trilhões de dólares previstos para serem gastos em novos centros de dados nos próximos cinco anos, segundo previsões da imobiliária JLL. A parte de dívida desses investimentos, que está a crescer rapidamente, ficará mais cara se os bancos centrais aumentarem as taxas de juros para conter a inflação. A indústria de crédito privado, que se tornou fundamental no financiamento de centros de dados, está agora a experimentar uma onda de retiradas por investidores preocupados que a loucura de empréstimos foi longe demais.

Claro que uma grande vantagem dos modelos de linguagem de grande escala é que, embora consumam muita energia durante o treino, cada token adicional processado consome relativamente pouco. Mesmo num mundo de energia cara, pode ainda ser mais barato para uma empresa usar um modelo de IA do que contratar mais trabalhadores para um escritório que precisa de aquecimento e iluminação. Igualmente, preços mais altos do petróleo podem incentivar as empresas de IA a apoiarem projetos de geração e armazenamento de energia.

No entanto, a história sugere que crises como a atual podem causar danos a longo prazo às indústrias intensivas em energia. Revoluções tecnológicas podem parecer apenas avanços científicos, mas dependem fortemente do ambiente macroeconómico. A atual só ficou mais complicada.

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Edição por Liam Proud; Produção por Streisand Neto