Segundo a TechCrunch, Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft anunciaram, em duas semanas, mais de US$ 740 bilhões em despesas de capital para 2026, boa parte ligada à infraestrutura de IA. Do outro lado da conta, o economista-chefe da Apollo, Torsten Slok, afirma que a tecnologia não trouxe retorno financeiro para a economia corporativa americana fora do setor de tecnologia.
As duas leituras usam dados diferentes e não se anulam: uma mede o gasto de quem vende IA, a outra mede o resultado de quem a usa. Este texto separa o que cada lado mostra e propõe um método para medir retorno sem depender de promessa.
O que Slok afirma e em que base
Na nota da Apollo, Slok compara dois grupos. O primeiro são as sete maiores empresas de tecnologia. O segundo é o chamado S&P 493, o S&P 500 sem Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla, segundo a definição da TechCrunch. Receita por trabalhador e margens de lucro sobem no primeiro grupo e ficam estáveis no segundo.
A nota também mostra uma série de produtividade total dos fatores, do Federal Reserve de San Francisco, sem sinal de aceleração, e dados da Ramp indicando que o gasto com IA está concentrado em poucas empresas. A nota não informa o período das séries, e os valores aparecem apenas em gráficos.
A IA pode ser uma ótima calculadora, mas nos negócios a inteligência é sobretudo julgamento.
Torsten Slok, economista-chefe da Apollo, conforme a TechCrunch
Para Slok, o impacto macroeconômico será limitado enquanto o uso de agentes e de tokens ficar restrito a uma pequena parte da economia. Esta é a leitura de um economista sobre dados agregados de grandes empresas listadas. Ela não mede o resultado de uma empresa específica, nem o de pequenas e médias.
O outro lado: gasto alto e caixa pressionado
A mesma reportagem da TechCrunch reúne os números de capex e de fluxo de caixa livre, que é o caixa gerado pela operação menos os investimentos. A tabela organiza os dados.
| Empresa | Capex previsto para 2026 | Fluxo de caixa livre |
|---|---|---|
| Alphabet | Até US$ 205 bi | Negativo em US$ 9,1 bi no 3º tri |
| Amazon | US$ 220 bi | Negativo em US$ 42,4 bi nos últimos 12 meses |
| Meta | Até US$ 145 bi | Negativo em US$ 2,1 bi no 3º tri |
| Microsoft | Não informado (US$ 45,2 bi no último trimestre) | Positivo em US$ 18,6 bi no último trimestre |
Gasto de um lado, retorno do outro
Três números que ajudam a ler o debate
A TechCrunch afirma que a demanda por computação de IA segue forte e que o problema apontado é o custo de atendê-la. A Meta, por exemplo, disse que seu agente pessoal Muse é caro de rodar. O texto cita ainda que a Microsoft atribuiu a revisão de capex a atrasos de fornecedores, e não a um recuo intencional.
Como conciliar as duas leituras
Gasto é compromisso; retorno depende de uso, e aparece depois. Isso significa que gasto alto não prova retorno nem o refuta. Já a estabilidade de margens no S&P 493 mostra que, até aqui, o ganho agregado não apareceu nessas séries. Pode haver ganhos pontuais, defasagem ou efeitos que as séries não capturam. A Analytikos lê o conjunto como um pedido de cautela, não como veredito.
Outros dados que já analisamos apontam na mesma direção. O Gartner prevê que o gasto com IA chegue a US$ 2,7 trilhões, mas um analista da própria consultoria admite que boa parte é orçamento de TI rebatizado, como no post IA vai custar US$ 2,7 tri em 2026: dado real ou rótulo?. E a confiança de CTOs em escalar IA caiu em uma pesquisa da Akkodis, tema de Confiança dos CTOs em escalar IA cai de 82% para 48%.
Como medir retorno de IA na sua empresa
Sem série macroeconômica, o retorno se prova dentro da própria empresa. Um roteiro direto:
- Defina a tarefa e a métrica antes de contratar. Custo por tarefa concluída é mais útil que custo por token, como mostra o post sobre o custo por tarefa do GPT-6.1 Terra.
- Compare com a linha de base sem IA: tempo, custo e taxa de erro da mesma tarefa antes da automação.
- Projete o preço por consumo. A previsão da Forrester, em Preço de IA por consumo, indica que a conta cresce com o uso.
- Separe produtividade de receita. Horas economizadas só viram resultado quando são reinvestidas em venda, retenção ou redução de custo.
- Escolha métricas por caso de uso. O guia Agentes de IA no CRM: o que os casos da Forrester medem mostra exemplos de métricas aplicadas a relacionamento.
Perguntas frequentes
O que é o S&P 493?
É o índice S&P 500 sem sete empresas de tecnologia: Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla, na definição citada pela TechCrunch. A Apollo usa o recorte para comparar as grandes empresas de tecnologia com o restante da economia corporativa.
A IA não gera retorno financeiro?
Essa é a leitura de Torsten Slok sobre dados agregados de grandes empresas listadas nos EUA, que não mostram ganho de margem nem de receita por trabalhador fora das maiores de tecnologia. A nota não informa o período das séries e não avalia empresas individuais.
O que o capex de big techs diz sobre retorno?
Mostra o tamanho do compromisso de quem vende infraestrutura de IA, não o retorno de quem a usa. A TechCrunch reporta fluxo de caixa livre negativo em Alphabet, Amazon e Meta, e positivo na Microsoft.
Como uma empresa pequena pode medir retorno de IA?
Escolhendo uma tarefa, medindo custo, tempo e erro antes e depois, e comparando com a linha de base. O resultado deve aparecer em receita, retenção ou custo, e não só em horas economizadas.
