A resposta de 9 mil milhões de dólares da Apple à corrida aos 80 mil milhões da Microsoft em IA
Em janeiro de 2025, a Microsoft afirmou estar a gastar cerca de 80 mil milhões de dólares em centros de dados preparados para IA no ano fiscal de 2025, o valor total da infraestrutura e não uma rubrica exclusiva de IA, com os servidores lá dentro a serem amortizados ao longo de seis anos. A opção da Apple de esperar não custa nada a manter, e esse desfasamento contabilístico, não a qualidade dos modelos, é a verdadeira história da corrida às armas da IA.
A aposta da Microsoft na corrida às armas da IA não é uma despesa. É um ativo, e os ativos depreciam-se. Em janeiro de 2025, o presidente da empresa, Brad Smith, escreveu que a Microsoft previa gastar cerca de 80 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2025 na construção de centros de dados preparados para IA: esse é o valor total da empresa para a infraestrutura, terrenos e edifícios incluídos, não uma rubrica exclusiva de IA. Uma despesa de capital desta dimensão não passa pela conta de resultados e desaparece. É capitalizada em propriedades e equipamento e amortizada ao longo da vida útil dos ativos. Para os servidores que fazem o trabalho efetivo, o prazo é de seis anos: o relatório anual do ano fiscal de 2022 da Microsoft regista a decisão de «aumentar a vida útil estimada do equipamento de servidores e de rede de quatro para seis anos», e a empresa tem amortizado o seu parque de servidores nessa base desde então. Os resultados do ano fiscal de 2024 da Apple mostram 9,4 mil milhões de dólares de despesas de capital e 31,4 mil milhões de dólares de investigação e desenvolvimento para toda a empresa. São valores do ano fiscal de 2024 da Apple confrontados com o plano da Microsoft para o ano fiscal de 2025, um desfasamento de um ano que vale a pena assinalar; não muda nada de substancial, porque a diferença ronda uma ordem de grandeza e nenhum ano isolado de crescimento do capex da Apple a fecha. A Apple não está a suportar o ativo. Está a deter uma opção sobre o mesmo desfecho, e a opção não custa nada a manter.
Essa assimetria faz o trabalho que a habitual narrativa de «a Apple está atrasada» não consegue fazer. Um centro de dados tem de recuperar a sua própria amortização antes de gerar qualquer retorno, e se o hardware de IA envelhecer mais depressa do que a contabilidade pressupõe (as gerações de GPU estão a renovar-se bastante mais depressa do que em seis anos), as imparidades chegam cedo. Uma opção para integrar o modelo que vier a vencer não tem esse relógio a correr. Quem a detém só precisa de uma coisa: que alguém vença. Pior para quem constrói, o preço de exercício está a cair, porque cada dólar que um laboratório de fronteira gasta torna a camada dos modelos mais disputada e mais barata de aceder. Esperar não é apenas grátis para a Apple; está a tornar-se cada vez mais valioso.
Vale a pena a sua empresa entrar na corrida às armas da IA?
A mesma assimetria decide a versão da pergunta que se faz em conselho de administração, por isso comecemos aí em vez de na Apple. A pressão para anunciar grandes investimentos em IA é real: sinaliza seriedade a investidores, clientes e equipas. Mas sinalizar é precisamente a razão errada para colocar um ativo em depreciação no balanço. Três testes separam a despesa que escava um fosso competitivo da despesa que decora um comunicado de imprensa. Primeiro, o dinheiro compra vantagem proprietária (os seus dados, o bloqueio ao seu fluxo de trabalho, as suas relações com clientes) ou capacidade genérica que está a tornar-se commodity mesmo debaixo dos seus pés? Segundo, qual é o custo de mudança daqui a dois anos se adiar: fica bloqueado, ou consegue integrar o vencedor em condições melhores do que as de hoje? Terceiro, quem capta a margem na sua cadeia de valor quando a capacidade se tornar barata? Aplicar estes testes com honestidade é a substância de um trabalho sério de estratégia técnica, e antes de qualquer decisão de construir vale a pena testar se a sua organização está sequer preparada para construir.
Aplique os testes a um caso composto, do tipo de decisão que está a repetir-se por toda a média empresa portuguesa. Pense numa exportadora regional de calçado ou têxteis, soterrada em papelada aduaneira desde o Brexit sempre que envia mercadoria para o Reino Unido, à qual é apresentado um orçamento de sete dígitos para construir e afinar o seu próprio modelo de processamento documental, alojado internamente para garantir controlo. Teste um: o ativo proprietário é o seu arquivo de declarações aduaneiras já resolvidas e as relações com despachantes construídas à custa de desalfandegamentos rápidos, e nenhum dos dois exige deter um modelo próprio, porque um modelo de fronteira alugado, alimentado por esse arquivo, entrega a mesma vantagem. Teste dois: adiar a construção custa quase nada, porque os preços dos modelos estão a mover-se a favor de quem compra e uma camada de integração escrita para um fornecedor pode ser reorientada para outro em semanas. Teste três: a margem da empresa vive na rapidez de desalfandegamento e na confiança dos clientes, camadas a que nenhum fornecedor de modelos chega, enquanto qualquer margem no próprio modelo está a ser competida até desaparecer. A construção falha nos três testes, e o orçamento de sete dígitos ficaria no balanço a depreciar-se exatamente como os centros de dados da Microsoft, só que sem a receita da Microsoft por trás. A despesa certa é a mais aborrecida: limpar os dados, ligar o fluxo de trabalho e alugar a inteligência através de um contrato do qual a empresa se possa retirar.
A Apple está mesmo atrasada em IA?
Se o jogo é construir o modelo mais capaz, então sim: a Apple está a anos-luz, e nenhum observador sério afirma o contrário. Mas aplique o terceiro teste à própria indústria e veja o que está a acontecer ao preço daquilo que todos correm para construir. O Índice de IA de 2025 de Stanford apurou que o custo de executar um modelo com o desempenho do GPT-3.5 caiu de 20 dólares por milhão de tokens em novembro de 2022 para sete cêntimos em outubro de 2024, uma queda superior a 280 vezes em menos de dois anos, enquanto a distância entre o melhor modelo e os que o perseguem se estreitou de forma acentuada. Um produto cujo preço colapsa a este ritmo, enquanto os seus substitutos convergem, é uma commodity em formação. Quando uma camada se torna commodity, a economia migra para a camada que permanece escassa, e o que permanece escasso é a distribuição: o aparelho no bolso, o ecrã por defeito, a relação de faturação. A Apple detém uma versão formidável das três.
Os pioneiros tendem a construir a categoria; os seguidores rápidos com distribuição tendem a ficar com o dinheiro. O padrão não é uma lei, mas repete-se com frequência suficiente para que «atrasada em IA» seja testado contra ele antes de ser aceite como veredicto. A amortização torna isto mais afiado: os pioneiros não estão apenas a gastar para construir a categoria, estão a lançar o custo contra os seus próprios lucros futuros, em equipamento que pode ficar economicamente obsoleto antes de as contas o darem como amortizado. Seja qual for o laboratório vencedor, terá sempre de chegar aos utilizadores, e há apenas um punhado de portas que vale a pena bater. Quem detém a maior porta define as condições sem alguma vez ter licitado no leilão que os seus rivais estão a financiar.
O que mudaria a minha opinião
A tese do seguidor rápido assenta num único pressuposto estrutural: que nenhum laboratório abre uma vantagem de capacidade duradoura e cumulativa. Se um modelo se destacar de forma decisiva e mantiver essa vantagem, o cálculo inverte-se. O vencedor ganha poder de fixação de preços, os centros de dados em depreciação tornam-se as portagens da indústria, os donos da distribuição tornam-se rendeiros nas suas próprias plataformas, e ter esperado sai caro. Vigie três sinais. Poder de fixação de preços na camada dos modelos: se um laboratório de topo conseguir subir preços sem perder clientes empresariais, a curva de custos de Stanford quebrou-se e a camada deixou de se tornar commodity. Convergência de capacidades: se as avaliações independentes deixarem de mostrar os modelos rivais a trocar de lugar no topo, está a formar-se um fosso. Independência de hardware: se um novo aparelho de IA se vender em volume a pessoas que depois deixam o telemóvel em casa, a distribuição da Apple é menos um estrangulamento do que a opção pressupõe. Nenhum dos três é visível hoje, e essa posição seria revista rapidamente se algum deles surgisse.
Até lá, a contabilidade é que conta a história. Quem constrói tem de vencer a corrida aos modelos, depois vencer a distribuição, depois defender a posição contra rivais bem financiados a fazer exatamente a mesma aposta, tudo isto com o relógio da amortização a correr. A Apple só precisa que alguém, seja quem for, vença. A maioria das empresas não consegue copiar a distribuição da Apple, mas todas podem copiar a disciplina de perguntar, antes de assinar o cheque, o fosso de quem é que o dinheiro está de facto a escavar e o balanço de quem é que fica com a imparidade se a resposta for de ninguém. Para capacidade de IA sem essa aposta, IA prática sob controlo humano é onde o raciocínio começa.
Perguntas frequentes
O que é uma estratégia de seguidor rápido em IA?
Significa deixar que outros financiem a corrida à capacidade de fronteira, e só depois integrar o vencedor quando a tecnologia e o seu preço estabilizarem. Funciona quando a camada de capacidade se está a tornar commodity e a empresa detém algo escasso de que os construtores precisam, normalmente distribuição, dados proprietários ou a relação com o cliente.
Como sei se o nosso investimento em IA está a construir um fosso competitivo?
Pergunte se um concorrente conseguiria alugar a mesma capacidade a um fornecedor num ano. Se conseguisse, a despesa está a comprar capacidade e não vantagem. Os fossos competitivos vêm daquilo que a despesa torna exclusivamente seu: dados que mais ninguém detém, bloqueio ao fluxo de trabalho, ou uma relação com o cliente que a capacidade aprofunda.
Em 2026, compensa mais construir ou comprar capacidade de IA?
Para a maioria das organizações, compensa comprar, integrar e manter baixos os custos de mudança, porque os modelos rivais estão suficientemente próximos em capacidade para que os preços se movam a favor de quem compra. Construir só faz sentido onde a empresa detém dados proprietários ou distribuição que convertem o investimento em algo que os rivais não conseguem replicar, e onde consegue suportar a amortização se a aposta correr mal.
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