Tradução de Valerio Arcary
Enquanto os banqueiros centrais do mundo se reuniam em Jackson Hole, Wyoming, para seu encontro anual a fim de discutir questões que afetam o setor financeiro global e a política monetária, as estatísticas de lucros corporativos dos EUA para o segundo trimestre de 2026 foram divulgadas. Os números foram realmente surpreendentes. Os lucros corporativos dos EUA aumentaram em US$ 401 bilhões no segundo trimestre de 2026. Isso elevou o lucro total das empresas a um recorde histórico de US$ 4,3 trilhões, ou um aumento de quase 23% desde o segundo trimestre de 2025. E impulsionou as margens de lucro bruto (relação entre lucros e vendas) para 19,4% — a maior registrada nos EUA desde a década de 1940.
Tanto capitalistas quanto marxistas concordam: o lucro importa; ele é a força motriz do investimento em uma economia capitalista. Quando os lucros aumentam, o investimento acompanha e, eventualmente, o emprego, mesmo que o investimento seja em economia de mão de obra, como supostamente é o caso da IA. Portanto, esses números indicam que uma recessão nos EUA ainda não está nos planos.
O que está acontecendo para gerar essa retomada nos lucros corporativos nos EUA? Parece ser uma combinação de aumentos agressivos nos preços corporativos após o fim da pandemia, gastos maciços em infraestrutura de IA, resultando em lucros enormes para aqueles que constroem data centers, fabricam chips e outras instalações para o boom da IA; e os cortes de impostos sobre lucros corporativos de Trump. Esses cortes de impostos adicionaram quase US$ 50 bilhões aos lucros corporativos após impostos das 100 maiores empresas americanas, enquanto os fabricantes de hardware e chips (os “vendedores” de IA) experimentaram lucros explosivos, com o setor de tecnologia crescendo mais de 65% ano a ano.
Mas um fator crucial para o aumento dos lucros tem sido a supressão generalizada dos salários dos trabalhadores. Embora os lucros antes de impostos como percentagem do rendimento nacional tenham atingido 18%, a maior percentagem desde o período pós-Segunda Guerra Mundial, a participação dos trabalhadores nos salários e benefícios caiu para 60%, o nível mais baixo desde a década de 1950. A inflação superou o crescimento salarial, fazendo com que os rendimentos reais por hora caíssem 0,2% em julho em comparação com o ano anterior.
Os diretores executivos das maiores empresas de baixos salários dos Estados Unidos viram os seus salários aumentarem 41% entre 2019 e 2025, enquanto o trabalhador médio recebeu apenas 21% a mais — um valor inferior ao aumento de 26% dos preços durante o mesmo período. Como afirmou o Financial Times: “Os trabalhadores têm vindo a perder gradualmente influência nas empresas americanas desde o início da década de 1980, à medida que a filiação sindical diminuiu e as empresas terceirizam cada vez mais empregos para empresas externas”. Mas o declínio da participação dos trabalhadores no rendimento acelerou-se desde o fim da pandemia da COVID-19 e, especialmente, nos últimos 12 meses.
O crescimento exponencial dos lucros ainda está concentrado nas sete gigantes da tecnologia. Elas aumentaram sua receita em 36%, mas seus lucros cresceram ainda mais, 67%, segundo um estudo de Brian Green. “Esse aumento de dois terços na massa de lucros em apenas um ano explica, em grande parte, o otimismo de Wall Street.”
Mas há algumas ressalvas a esses números. Parece que as gigantes da tecnologia inflaram consideravelmente seus lucros divulgados por meio de itens contábeis de “outras receitas”, capturando ganhos de investimento não realizados em participações em startups privadas e empreendimentos de IA. As grandes empresas de tecnologia registraram mais de US$ 160 bilhões em ganhos com investimentos em ações de outras empresas de IA no último trimestre. Alphabet, Amazon, Nvidia e Microsoft registraram aumentos significativos nos lucros antes dos impostos por meio da valorização de participações acionárias, incluindo investimentos na OpenAI, Anthropic e SpaceX. A Alphabet registrou US$ 97,9 bilhões em “outras receitas” nos três meses encerrados em 30 de junho, enquanto a Amazon reportou US$ 53,4 bilhões. A Nvidia registrou um faturamento adicional de US$ 7,7 bilhões nos três meses encerrados em julho.
Além disso, o investimento maciço em modelos de IA e data centers pelas gigantes da tecnologia, as chamadas “hypescalers”, parece seguro apenas porque empresas de IA como a OpenAI e a Anthropic têm um método bastante questionável para calcular sua receita proveniente de usuários de IA, chamado de receita recorrente anual (ARR). Elas pegam a receita de um mês recente e multiplicam por 12 para estabelecer uma projeção para o ano seguinte. Como disse Ed Zitron, o principal analista de modelos de negócios de IA: “ARR pode significar qualquer coisa, desde ‘[mês real] x 12’ até ‘[período de 30 dias de receita] x 12’, e na maioria dos casos é um número que não leva em conta a taxa de cancelamento. Se você usa ARR, está essencialmente considerando um mês como representativo de todo o ano civil, quando não é o caso.” As receitas de assinaturas não são suficientes para justificar um aumento de mais de 600% na receita anualizada em menos de um ano. Isso pressupõe que a receita não proveniente de assinaturas permanecerá alta mesmo com o setor entrando em uma guerra de preços e lutando para convencer os clientes a pagar pelos modelos mais avançados. Além disso, as empresas de IA e os hiperescaladores estão cada vez mais recorrendo ao crédito para financiar seus investimentos. Segundo o Morgan Stanley, as empresas já haviam captado US$ 217 bilhões em dívida no ano passado. Em meados de agosto, esse total já havia sido ultrapassado, com US$ 445 bilhões em dívida emitida, e o endividamento total deverá chegar a quase US$ 600 bilhões em 2026. Isso é mais do que a soma dos orçamentos de 2026 dos Departamentos de Justiça, Transportes e Educação dos EUA. Os planos futuros de investimento em infraestrutura representam cerca de 3% do PIB dos EUA por ano até 2030, mais do que o crescimento real anual do PIB de toda a economia.
Durante a bolha e o estouro da internet, o mercado de ações dos EUA perdeu quase metade do seu valor entre o pico de 2000 e a mínima de 2003, mas a economia sofreu apenas um revés leve e breve. Desta vez, porém, as empresas de tecnologia estão absorvendo todo o seu caixa e mais para investir no boom da inteligência artificial. O fluxo de caixa livre do Google tornou-se negativo pela primeira vez na história no segundo trimestre de 2026, após ter gerado cumulativamente quase US$ 600 bilhões desde sua abertura de capital em 2004.
Há também a questão de riscos mais obscuros. Os hiperescaladores estão cada vez mais mantendo dívidas fora de seus balanços, estruturando seus investimentos em data centers como “compromissos de arrendamento”. O projeto do data center Hyperion da Meta, na Louisiana, supostamente não é financiado por dívida. A empresa garantiu a maior parte do financiamento prometendo “alugar” o próprio data center por 20 anos. Como resultado, o empréstimo de US$ 27,3 bilhões não aparece em nenhum lugar no balanço patrimonial da Meta. Analistas do Goldman Sachs contabilizaram recentemente US$ 1,5 trilhão nesses “compromissos de arrendamento” dos hiperescaladores de IA: “esse tratamento pode subestimar a alavancagem e as necessidades futuras de liquidez, à medida que essas obrigações forem reconhecidas e os pagamentos contratuais vencerem”. E há ainda outros US$ 1,5 trilhão estimados em “compromissos de compra” — promessas de compra de chips e eletricidade. Essas promessas também não aparecem nos balanços patrimoniais. Portanto, embora os lucros corporativos tenham disparado, isso se deve em parte ao enorme financiamento de IA pelos hiperescaladores em um modelo de financiamento circular.
A Nvidia está utilizando cada vez mais seu próprio balanço patrimonial para manter o crescimento da IA. A empresa não apenas vende as GPUs que impulsionam a expansão da IA, como também ajuda a financiar a infraestrutura e os clientes que as adquirem, incluindo quase US$ 50 bilhões investidos em laboratórios de IA e um aporte planejado de US$ 105 bilhões para o projeto de data center em Ohio, vinculado à OpenAI e à SB Energy. A Nvidia também está trabalhando com empresas de Wall Street para obter até US$ 500 bilhões em financiamento para a compra de chips de IA, enquanto a OpenAI poderia adquirir cerca de US$ 350 bilhões em chips da Nvidia para a expansão completa em Ohio.
Essa estratégia pode impulsionar a receita da Nvidia enquanto a demanda por IA continuar crescendo, mas também aumenta sua exposição caso os gastos com IA comecem a diminuir. Se os laboratórios de IA e os desenvolvedores de data centers não conseguirem financiar a expansão por conta própria, a Nvidia poderá ter que arcar cada vez mais com os clientes que geram demanda por seus próprios chips. Quanto maiores forem os compromissos, mais dolorosa poderá ser uma desaceleração da demanda, pois a Nvidia ficaria exposta não apenas pela queda nas vendas de chips, mas também pelo financiamento e pelas garantias que sustentam o crescimento da IA.
Enquanto isso, os preços de utilização de modelos de IA estão despencando à medida que a concorrência de modelos chineses se intensifica, e, no entanto, o custo de GPUs, memória, servidores e energia permanece extremamente alto. Isso está criando uma lacuna crescente entre o que os clientes pagam e o custo de construção da infraestrutura por trás da IA.
A IA mais barata pode impulsionar um crescimento massivo no seu uso, mas a grande questão é se esse crescimento se traduzirá em lucros reais. A BCA estima que as empresas de IA precisarão gerar US$ 10 trilhões em receita por ano apenas para justificar o investimento inicial, o que equivale aproximadamente aos gastos globais anuais com alimentação ou saúde! A IA pode estar ficando dramaticamente mais barata, mas se o retorno não acompanhar o custo de desenvolvimento, os investidores poderão descobrir em breve que o boom da IA está gerando muita receita sem o lucro necessário.
De fato, em termos marxistas, esse enorme aumento no investimento de capital leva a um aumento na composição orgânica do capital (a proporção entre o investimento em meios de produção e o custo de empregar trabalhadores). Isso reduziria a lucratividade. Até agora, esse efeito tem sido contrabalançado pelo aumento na taxa de exploração dos trabalhadores. Assim, a lucratividade corporativa (lucro por capital investido) aumentou, embora não tanto quanto os lucros corporativos. Desde a pandemia, a lucratividade corporativa nos EUA aumentou mais de 20%, mas ainda está bem abaixo do nível alcançado na recuperação da Grande Recessão entre 2010 e 2014 (mas observe que os dados de lucratividade do segundo trimestre de 2026 ainda não estão disponíveis). Veja também o estudo de Brian Green.
Portanto, o veredito sobre o sucesso do boom da IA ainda está em aberto; e a probabilidade de um colapso do mercado de ações de IA permanece alta. Contudo, o otimismo prevalece, não apenas entre as empresas de IA, hiperescaladores e investidores do mercado de ações, mas também entre as potências internacionais. De fato, segundo Kristalina Georgieva, diretora-gerente do FMI, o boom nos investimentos em IA está se espalhando dos EUA para impulsionar a economia mundial e provavelmente estimulará o crescimento global este ano. “O que começou como um fenômeno americano com a IA está agora se tornando um motor de crescimento para a economia global, com outros países intensificando a construção de data centers e outras infraestruturas.” Outros países agora estão “conectados à cadeia de suprimentos” e exportando hardware de IA para os EUA.
É verdade que os lucros corporativos globais (segundo minhas estimativas) aumentaram acentuadamente desde o início de 2025, à medida que o boom da IA ganhou força. Mas o crescimento real do PIB dos EUA desacelerou para 2,1% a/a no segundo trimestre, ante 2,7% a/a no primeiro trimestre, e a inflação está subindo a mais de 4% ao ano, com previsões sugerindo que pode chegar a 5% até o final do ano se a guerra com o Irã não for resolvida. Se o Federal Reserve decidir aumentar sua taxa básica de juros para tentar conter a inflação, isso poderá desencadear uma queda acentuada nos empréstimos e uma correção no mercado de ações.
Permita-me concluir citando Ed Zitron sobre o panorama mais amplo da IA: “Todos parecem tão obcecados em investir bilhões de dólares na possibilidade teórica de que o aprendizado de máquina possa substituir os seres humanos, e que mais dinheiro o torne ‘mais inteligente’ e ‘melhor’ em tarefas. Certamente, investir dinheiro real em trabalhadores reais — melhorando suas vidas, aprimorando suas condições de trabalho, ensinando-lhes coisas novas, aprimorando suas habilidades existentes, recompensando-os por seu trabalho árduo e assim por diante — teria efeitos melhores do que despejar centenas de bilhões de dólares em uma máquina que faz uma imitação de trabalho?”
Original em AI and the profits boom