Microsoft e Alphabet, dona do Google, planejam investir juntas entre US$ 385 bilhões e US$ 395 bilhões em 2026. A maior parte da corrida envolve servidores, chips, redes, energia e data centers necessários para sustentar produtos de inteligência artificial.
O número é tão grande que parece abstrato. Na prática, os gastos com IA explicam por que GPUs continuam disputadas, por que empresas de energia e construção entraram nessa corrida e por que serviços digitais estão migrando de assinaturas fixas para cobranças combinadas por usuário e consumo.
Neste artigo
Gastos com IA em resumo
| Empresa | Estimativa de CapEx em 2026 | Sinal de demanda |
|---|---|---|
| Microsoft | Aproximadamente US$ 190 bilhões | Capacidade deve continuar limitada ao menos durante 2026 |
| Alphabet/Google | Entre US$ 195 bilhões e US$ 205 bilhões | Google Cloud cresceu 82% e ainda enfrenta demanda superior à oferta |
| Total combinado | Entre US$ 385 bilhões e US$ 395 bilhões | Expansão de IA, nuvem, chips, redes e data centers |
CapEx significa investimento de capital. O valor inclui infraestrutura usada por IA, mas não deve ser tratado como gasto exclusivo com IA: data centers também sustentam nuvem, armazenamento, busca, publicidade, bancos de dados e outros serviços.
Quanto Microsoft e Google pretendem investir
A Microsoft informou a investidores que espera aproximadamente US$ 190 bilhões em investimentos de capital durante o ano-calendário de 2026. Cerca de US$ 25 bilhões desse valor refletem preços maiores de componentes. Mesmo colocando mais GPUs, CPUs e armazenamento em operação, a empresa prevê restrições de capacidade pelo menos até o fim do ano.
A Alphabet elevou sua projeção para uma faixa entre US$ 195 bilhões e US$ 205 bilhões após o segundo trimestre. O valor anterior estava entre US$ 180 bilhões e US$ 190 bilhões. A empresa afirma que a demanda por nuvem e IA ainda cresce mais rápido que a capacidade instalada.
Para onde vão os gastos com IA
- Servidores e aceleradores: GPUs, TPUs, CPUs, memória e armazenamento.
- Data centers: terrenos, prédios, refrigeração, redes e sistemas de energia.
- Conectividade: switches, fibras e interligações de alta velocidade entre milhares de chips.
- Energia: contratos de fornecimento, subestações e novas fontes para cargas gigantescas.
- Modelos e produtos: treinamento, inferência, pesquisa, segurança e equipes especializadas.
Parte relevante dos equipamentos tem vida econômica curta. A Microsoft explicou que aproximadamente dois terços do investimento recente estavam ligados principalmente a CPUs e GPUs, ativos substituídos mais rapidamente que edifícios e infraestrutura de longa duração.
Os gastos com IA já começaram a dar retorno?
Há sinais positivos, mas o retorno não é uniforme. O Google informou crescimento anual de 82% na receita do Cloud e carteira de contratos de US$ 514 bilhões. A Microsoft aponta aumento de uso do Azure, GitHub e Microsoft 365 Copilot, além de uma carteira superior a US$ 600 bilhões a entregar.
Ao mesmo tempo, o investimento pressiona fluxo de caixa, depreciação e custos de operação. A pergunta não é apenas se a IA gera receita, mas se ela gera receita suficiente antes que chips caros precisem ser substituídos.
Também existe o risco de excesso de capacidade no futuro. Hoje as duas empresas afirmam enfrentar escassez. Se modelos ficarem muito mais eficientes ou a demanda desacelerar, parte da infraestrutura planejada pode render menos que o esperado.
O impacto dos gastos com IA para empresas brasileiras
- Mais recursos: a expansão deve disponibilizar modelos mais rápidos e agentes integrados a sistemas corporativos.
- Cobrança por consumo: tarefas longas, agentes e geração multimídia tendem a ampliar custos variáveis.
- Dependência de fornecedor: processos construídos apenas em um ecossistema ficam mais difíceis de migrar.
- Custo em dólar: assinaturas e APIs podem oscilar com câmbio e mudanças de preço.
- Energia e infraestrutura: a corrida global aumenta a procura por equipamentos e projetos que também afetam o Brasil.
A resposta empresarial aos gastos com IA não deve ser correr para contratar todas as novidades. O guia IA na empresa: por onde começar propõe selecionar primeiro tarefas mensuráveis e só depois escolher a plataforma.
Como evitar uma conta de IA fora de controle
- Defina orçamento mensal por equipe e por projeto.
- Use modelos menores nas tarefas simples e reserve os mais caros para decisões complexas.
- Meça tempo economizado, qualidade, receita gerada e retrabalho.
- Configure alertas de consumo em APIs e automações.
- Evite agentes em loop sem limite de tempo, ações ou tokens.
- Mantenha dados e processos em formatos que possam ser exportados.
Perguntas frequentes
Microsoft e Google gastarão quase US$ 400 bilhões apenas em IA?
Não. Os valores são investimentos totais de capital e incluem infraestrutura de nuvem e outros serviços, embora a expansão de IA seja um dos principais motores.
Por que a capacidade ainda é limitada?
Construir data centers, obter energia e instalar chips leva tempo. A procura por treinamento e uso de modelos cresce enquanto a nova infraestrutura ainda entra em operação.
Isso fará a IA ficar mais barata?
Maior escala e modelos eficientes podem reduzir o custo por tarefa, mas agentes mais longos e recursos multimídia também aumentam o consumo. O preço final dependerá de competição e demanda.
Fontes e metodologia
Dados verificados em 31 de julho de 2026. Valores em dólares americanos. O total combinado usa a faixa atualizada da Alphabet e a projeção informada pela Microsoft. CapEx não equivale integralmente a gasto com IA.
- Microsoft — FY 2026 Q3 Earnings Conference Call.
- Google — Q2 2026 earnings call.
- Data Center Dynamics — atualização da projeção da Alphabet.
Imagem destacada: ilustração editorial original criada com inteligência artificial para o ChamadoTI.
