IA está a queimar demasiado dinheiro? As maiores empresas tecnológicas da China procuram financiamento

Autor: Huashang Taolue

Várias das empresas de internet mais ricas da China começaram recentemente a procurar financiamento externo.

A Alibaba emitiu novas ações, a Tencent emitiu obrigações e a ByteDance obteve um empréstimo sindicado de 29,6 mil milhões de dólares junto de quase 30 bancos.

Mas a questão é: precisam mesmo de dinheiro? Pelo menos no papel, não parece.

Até ao final de junho deste ano, a Alibaba ainda tinha 474,5 mil milhões de yuans em caixa e outros investimentos líquidos, e a Tencent reportou oficialmente um "caixa total" de 511,2 mil milhões de yuans. A ByteDance, que não publica relatórios financeiros, é também uma das empresas de internet mais lucrativas da China.

Se já têm tanto dinheiro, porque é que andam a procurar mais?

A resposta é simples: por causa da IA.

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A mais recente a juntar-se a esta vaga de financiamento é a ByteDance.

A 3 de setembro, segundo notícias, a ByteDance planeava inicialmente pedir emprestados 20 mil milhões de dólares. Depois de a notícia se espalhar, quase 30 bancos da China, dos EUA, da Europa e de Singapura participaram, com subscrições superiores a 30 mil milhões de dólares. A ByteDance aumentou então o empréstimo para 29,6 mil milhões de dólares, cerca de 200 mil milhões de yuans, tornando-se a segunda maior operação de empréstimo em dólares da Ásia este ano.

Mais invulgar ainda: um montante tão elevado, sem garantias.

Uma pessoa diretamente envolvida na transação afirmou que um empréstimo sem garantias desta dimensão é muito raro. Em termos simples, os bancos atrevem-se a emprestar o dinheiro com base apenas na credibilidade da ByteDance.

Em 2024, a ByteDance já tinha pedido emprestados 10,8 mil milhões de dólares a cerca de 20 bancos nacionais e estrangeiros e outras instituições de crédito. Agora, o montante do empréstimo é quase o triplo do de há dois anos, e as condições de financiamento são ainda melhores.

Para que serve o dinheiro? A explicação oficial da ByteDance é "fins empresariais gerais", mas segundo notícias, o montante será usado principalmente para apoiar a expansão da IA da empresa.

A Alibaba seguiu outro caminho.

No final de agosto deste ano, a Alibaba emitiu novas ações em Hong Kong, angariando 80 mil milhões de dólares de Hong Kong de uma só vez, e foi muito direta quanto ao destino do dinheiro: será todo investido em IA, principalmente para expandir a capacidade de computação, construir grandes centros de dados de IA e melhorar a infraestrutura de nuvem.

A Tencent foi ao mercado obrigacionista. Em junho deste ano, a Tencent emitiu 2,45 mil milhões de dólares e 15 mil milhões de yuans em obrigações, parte das quais em yuans com maturidade até 2056, um prazo de 30 anos. A Tencent não disse que este dinheiro seria exclusivamente para IA, mas, ao mesmo tempo, o seu investimento em infraestrutura de IA está claramente a acelerar.

A procura de financiamento pelas grandes tecnológicas não acontece só na China.

Até 7 de julho deste ano, a Amazon, a Alphabet, a Meta e a Oracle já tinham emitido cerca de 194 mil milhões de dólares em obrigações este ano, quase 80% mais do que os 108 mil milhões de dólares de todo o ano de 2025.

Entre elas, a Meta emitiu 25 mil milhões de dólares em obrigações numa única operação no final de abril. A Oracle planeia angariar entre 45 e 50 mil milhões de dólares este ano através de obrigações e ações, para financiar a expansão contínua da nuvem e da infraestrutura de IA.

Da China aos EUA, cada vez mais gigantes tecnológicos estão a recorrer ativamente ao financiamento externo. Não porque não tenham dinheiro, mas porque a IA queima demasiado dinheiro.

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Se for ao condado de Guangling, em Datong, na província de Shanxi, e vir a infraestrutura de computação da ByteDance, talvez entenda melhor o que significa "a IA queimar dinheiro".

Ali, a Volcano Engine, subsidiária da ByteDance, já instalou o enorme Centro de Computação de Taihang. Só a segunda fase do projeto tem um investimento total de 4,5 mil milhões de yuans, com mais de 15.000 armários de servidores planeados, e inclui ainda uma subestação de 220 kV.

▲Fonte: site do Governo Popular do Condado de Guangling

A IA que vemos no dia a dia são chatbots e vídeos gerados em segundos, mas no terreno são edifícios de servidores, filas de máquinas e toda uma infraestrutura gigantesca por trás.

Embora os chips recebam mais atenção, obtê-los é apenas o primeiro passo. A verdadeira dificuldade é transformar cada chip em capacidade de computação estável e operacional.

Este ano, as vendas do H200 da Nvidia para a China passaram por repetidos processos de aprovação e entrega. Mesmo com licença, os chips não chegam imediatamente. Ao mesmo tempo, os centros de dados também precisam de tempo desde a construção, instalação de equipamento até à ligação elétrica final.

Isto significa que o investimento em infraestrutura de IA não é apenas enorme, como tem de ser feito com antecedência e de forma contínua.

Com a procura crescente de capacidade de computação, as despesas de capital das grandes empresas também aumentam rapidamente.

No início de 2025, a Alibaba anunciou que investiria pelo menos 380 mil milhões de yuans nos próximos três anos em infraestrutura de IA e computação em nuvem, tendo gasto cerca de 67,7 mil milhões de yuans só no segundo trimestre deste ano.

A ByteDance é ainda mais agressiva. Segundo notícias, a empresa discutiu internamente aumentar as despesas de capital de 2026 para um máximo de 70 mil milhões de dólares, cerca de 470 mil milhões de yuans, com foco em centros de dados e outras infraestruturas de IA. Este número pode ainda ser ajustado, mas já mostra a dimensão desta corrida.

Este sentido de urgência também se vê em Zhang Yiming.

Quando anunciou a saída do cargo de CEO da ByteDance em 2021, Zhang Yiming escreveu numa carta interna que esperava "num horizonte de dez anos" dedicar mais tempo a aprender, pensar de forma sistemática e estudar coisas novas.

Em julho deste ano, voltou a falar, de forma rara, numa reunião interna da equipa Seed, afirmando claramente que não se deve depender da destilação de modelos concorrentes para ganhar classificações de curto prazo, e mostrou-se disposto a sacrificar parte dos ganhos de curto prazo por objetivos de longo prazo.

No desenvolvimento de modelos, Zhang Yiming continua a enfatizar o longo prazo, mas no investimento em capacidade de computação e infraestrutura, a ByteDance está claramente a acelerar.

A razão é simples: se um modelo ficar para trás hoje, ainda pode ser iterado daqui a seis meses. Mas se outros já instalaram muitas GPUs nos seus centros de dados e as puseram a funcionar, e o seu centro de dados ainda está em construção ou à espera de eletricidade, esse tempo dificilmente se recupera.

E na era da IA, a infraestrutura já não é apenas o suporte por trás do negócio; está a tornar-se parte do próprio negócio.

O que um modelo consegue fazer, quantos utilizadores pode servir e se os custos podem baixar dependem diretamente da capacidade de computação. De certa forma, onde a infraestrutura chega, chega também o limite do negócio.

Portanto, a competição em IA pode durar muitos anos, mas a disputa pela infraestrutura concentra-se nestes próximos anos. O que as grandes empresas realmente disputam não são apenas chips, mas também tempo.

Mas isto levanta outra questão: se têm centenas de milhares de milhões de yuans em caixa, porque não gastam o seu próprio dinheiro?

Porque o dinheiro de uma empresa nunca serve para uma única coisa. Recomprar ações, adquirir empresas, desenvolver novos negócios — tudo exige dinheiro — e é preciso reservar espaço para riscos e oportunidades futuras.

Servidores e centros de dados geram valor durante muitos anos. Usar financiamento de longo prazo para investimentos de longo prazo é uma escolha natural.

A Tencent é um exemplo claro. Embora não tenha vinculado o dinheiro das obrigações exclusivamente à IA, o financiamento de longo prazo dá claramente mais margem para futuros investimentos em grande escala.

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Claro que há outro pressuposto importante para as grandes empresas se atreverem a gastar assim: a conta já começa a fechar.

Na conferência de resultados do segundo trimestre da Tencent, um analista fez uma pergunta muito direta: se as despesas de capital do segundo trimestre foram de cerca de 53 mil milhões de yuans, a despesa anualizada ultrapassará os 200 mil milhões de yuans. Como é que a depreciação e amortização futuras afetarão os lucros? E quanto tempo demorará a nova receita gerada pela IA a cobrir esses custos?

A resposta de James Mitchell, diretor de estratégia da Tencent, revelou outra lógica por trás das despesas de capital da empresa.

Segundo ele, com a atual procura de capacidade de computação e os preços de arrendamento, se a Tencent, tal como algumas empresas emergentes de computação em nuvem, arrendasse diretamente a nova capacidade a terceiros, poderia cobrir quase imediatamente a depreciação do equipamento e obter rapidamente bons retornos.

O presidente da Tencent, Martin Lau, acrescentou outra conta: alguma capacidade de computação pré-paga e encomendada há alguns meses, se fosse revendida agora, poderia até gerar lucros superiores a 30%.

Isto equivale a uma "almofada de segurança" para as despesas de capital em IA da Tencent: se o negócio próprio de IA crescer depressa, a capacidade é usada internamente; se a procura externa for maior, pode ser rentabilizada através de serviços de nuvem.

A capacidade de computação está a passar de um simples custo para um ativo produtivo capaz de gerar receita.

A Alibaba também começou a fazer contas semelhantes. Em agosto, o CEO do Grupo Alibaba, Eddie Wu, disse na conferência de resultados que, com as atuais margens brutas médias dos produtos de IA, as despesas de capital relacionadas com IA podem ser recuperadas em cerca de 3 anos, e que, com a melhoria das margens e da eficiência operacional, esse prazo pode encurtar para 2,5 ou até cerca de 2 anos.

Mencionou ainda que os A100 comprados pela Alibaba em 2020, e até os V100 comprados em 2018, continuam a funcionar quase a plena capacidade, com uma vida útil real muito superior ao ciclo teórico de depreciação.

Entretanto, a receita também já começou a acompanhar. A receita de produtos relacionados com IA da Alibaba cresceu a três dígitos pelo 12.º trimestre consecutivo, com uma receita anualizada superior a 49,5 mil milhões de yuans. No segundo trimestre deste ano, a receita da Kling AI da Kuaishou também ultrapassou os 850 milhões de yuans.

Estes números ainda não provam que os investimentos de centenas de milhares de milhões de yuans em IA já foram totalmente recuperados. Mas, pelo menos, as grandes empresas já não precisam de depender apenas da imaginação para calcular o futuro da IA. Quanto investir, quanto tempo demora a recuperar, quanta receita pode gerar — esta conta está a ficar cada vez mais clara.

Assim, começa a formar-se um novo ciclo: quanto mais capacidade de computação, mais modelos podem ser treinados e mais clientes podem ser servidos; com o crescimento da receita, a empresa ganha mais confiança para continuar a investir e mais facilidade em obter a próxima ronda de financiamento.

O dinheiro transforma-se em capacidade de computação, a capacidade gera negócio, e o negócio sustenta a próxima ronda de investimento.

Mas o vento no mercado de capitais também está a mudar.

No primeiro semestre deste ano, tanto na China como nos EUA, o capital estava muito entusiasmado com a IA. Mas no segundo semestre, o mercado tornou-se mais cauteloso: se as avaliações elevadas se vão concretizar e quanto tempo demorará a recuperar os enormes investimentos são questões cada vez mais observadas.

É também por isso que a emissão de 80 mil milhões de dólares de Hong Kong em novas ações da Alibaba merece atenção. A Alibaba não tem falta de dinheiro, mas mesmo assim optou por o obter agora. O aumento do empréstimo sindicado da ByteDance e a emissão de obrigações de longo prazo da Tencent têm considerações semelhantes por trás.

Para as grandes empresas, aproveitar enquanto o dinheiro ainda é fácil de obter e preparar munições para os próximos anos é claramente mais prudente do que esperar até precisarem mesmo de financiamento.

Porque as próximas necessidades de capital não se limitam a estas empresas. Empresas de plataformas, fabricantes de chips, fornecedores de nuvem e empresas de grandes modelos terão todos de continuar a aumentar o investimento. Quando todos precisarem de dezenas ou centenas de milhares de milhões de yuans ao mesmo tempo, o próprio capital pode tornar-se um recurso escasso.

Estas grandes empresas percebem cada vez mais que a batalha da IA é diferente da era da internet. A tecnologia decide se te podes sentar à mesa; a profundidade dos bolsos pode decidir quanto tempo lá permaneces.