A percepção de uma possível bolha relacionada à IA ganhou força com avaliações de Dan Stanzione, diretor-executivo do Texas Advanced Computing Center (TACC). Ele destacou que a receita gerada pela IA precisa crescer muito rapidamente para sustentar o atual patamar de investimento em hardware e infraestrutura, que duplicou e, em alguns casos, quintuplicou nos últimos anos, impulsionado pela popularidade de modelos generativos. Ele lembra que, antes da popularização da IA aberta, o mercado de computadores vendia em média cerca de US$ 80 bilhões por ano; hoje, esse volume estaria mais próximo de US$ 500 bilhões, exigindo respostas ágeis da cadeia de suprimentos.
Stanzione sugeriu que, embora haja espaço para estabilização, o setor já estaria em território de bolha. Em conversas com jornalistas, ele afirmou que, nos próximos três ou quatro anos, a indústria precisará ver receitas entre US$ 3 trilhões e US$ 4 trilhões para evitar um ajuste abrupto, sob pena de enfrentar “um certo acerto de contas”.
Para respaldar sua análise, ele citou que a capacidade instalada de data centers voltados para IA chega a cerca de 70 gigawatts em todo o mundo. No TACC, o espaço dedicado a supercomputadores consome aproximadamente 10 megawatts, com o novo espaço Horizon previsto para adicionar mais 20 megawatts. Mesmo com eletricidade relativamente barata no Texas, o custo anual de energia para manter toda essa infraestrutura gira em torno de US$ 60 bilhões.
Em comparação, grandes nomes da IA aberta já mostraram rápidas trajetórias de receita. A OpenAI, que em 2022 tinha receita praticamente zerada, reportou aproximadamente US$ 20 bilhões em receita anualizada em 2025, conforme divulgação da Reuters, enquanto a Anthropic segue uma trajetória semelhante, com receitas na casa dos US$ 9 bilhões. Esses números apontam para a necessidade de crescimento acelerado para remunerar investidores e sustentar o financiamento de ponta usado para alimentar sistemas de IA generativa.
O repentino impulso da IA também está provocando mudanças profundas na infraestrutura de computação em nuvem. Hackers e avanços de hardware levaram a uma adoção de racks de alta densidade com refrigeração líquida por imersão e redes de interconexão de alta capacidade, como InfiniBand com MPI, prática já consolidada no HPC. Enquanto as GPUs e outros chips de IA operam com baixa precisão suficiente para redes neurais, as aplicações científicas ainda exigem alto desempenho com maior precisão, exigindo que algoritmos sejam adaptados para conciliar IA com HPC. Em resumo, o mercado tende a crescer, mas com um ritmo que demanda equilíbrio cuidadoso entre demanda, custo e retorno de investimento.
