A crise de subprime a crescer na infraestrutura de IA: como ativos em depreciação colidiram com estruturas de dívida rígidas

Os departamentos de crédito de Wall Street estão a experimentar um frio que os ciclos de notícias tecnológicas passaram completamente ao lado. Enquanto as manchetes de 2025 celebravam o investimento acelerado em IA e mineradores a “surgirem de ciclos” com serviços de computação estáveis, os analistas de crédito olhavam para folhas de cálculo com crescente alarme: modelos de empréstimo sofisticados, desenhados para projetos de infraestrutura de 10 anos, estavam a ser aplicados a hardware com uma vida útil de 18 meses. Este desajuste estrutural entre ativos de poder de computação de rápida depreciação e obrigações de dívida inflexíveis está a criar o que muitos profissionais de crédito já reconhecem como um cenário emergente de subprime no setor de infraestrutura de IA—um onde os riscos de incumprimento foram fundamentalmente mal precificados.

Uma onda de relatórios da Reuters e Bloomberg no final de 2025 expôs apenas a superfície desta crise. A questão mais profunda reside numa desalinhamento financeiro sistemático: quando ativos de computação deflacionários, colaterais de mineração voláteis e financiamentos de infraestrutura rígidos são forçados a coexistir, um mecanismo de transmissão oculto para incumprimentos em cascata já se formou.

A Armadilha Deflacionária: A Lei de Moore como Destruidora de Colaterais

A base da análise de crédito de obrigações assenta na Razão de Cobertura de Fluxo de Caixa Distribuído (DSCR)—a suposição de que os fluxos de caixa futuros irão de forma fiável servir a dívida. Nos últimos 18 meses, o mercado operou sob uma suposição falhada: que os custos de aluguer de poder de computação IA se comportariam como rendas de infraestrutura estáveis, protegendo-se das pressões de depreciação.

Os dados provaram que isso foi catastricamente errado.

De acordo com os dados de fim de ano de 2025 do SemiAnalysis e Epoch AI, os custos unitários de inferência de IA colapsaram entre 20–40% ano após ano. Esta deflação resulta de múltiplos fatores compostos: adoção generalizada de técnicas de quantização e destilação de modelos, melhorias de eficiência em circuitos integrados específicos de aplicação (ASICs), e uma aceleração na otimização de toda a pilha de software. O que isto significa em termos de crédito é brutal: o chamado “rendimento de aluguer de poder de computação” possui uma propriedade deflacionária inerente—uma certeza matemática de que a receita de hoje será a responsabilidade de amanhã.

Aqui encontra-se o desajuste fundamental de duração: os operadores compraram GPUs a preços máximos de 2024 (fixando um CapEx massivo), mas simultaneamente fixaram curvas de rendimento de aluguer destinadas a despencar ao longo de 2025 e além. Um investidor de ações chama a isto progresso tecnológico. Um credor chama-lhe deterioração de colaterais em tempo real.

A Inversão do Financiamento: Risco de Venture Disfarçado de Segurança de Infraestrutura

Se os retornos dos ativos estão a comprimir-se, uma gestão racional de passivos exigiria financiamentos mais conservadores. O mercado fez o oposto.

O financiamento total de dívida para centros de dados de IA e infraestrutura relacionada aumentou 112% para cerca de 25 mil milhões de dólares durante 2025, segundo o The Economic Times e Reuters. Esta explosão foi principalmente impulsionada por fornecedores emergentes de cloud como a CoreWeave e Crusoe, juntamente com empresas de mineração de criptomoedas a passar pela sua alegada “transformação”—entidades que recorrem fortemente a empréstimos garantidos por ativos (ABL) e estruturas de financiamento de projetos. Isto representa uma inversão estrutural perigosa:

Historicamente: IA era domínio do capital de risco; o fracasso significava perda de equity.

Atualmente: IA tornou-se uma jogada de infraestrutura; o fracasso agora significa incumprimento de dívida em carteiras inteiras.

O mercado cometeu um erro categórico: pegar ativos tecnológicos de alto risco e rápida depreciação—que pertencem a modelos de financiamento de risco—e reembalá-los em estruturas de alavancagem de baixo risco, de utilidade pública, desenhadas para autoestradas e instalações hidroelétricas. Isto não é apenas financiamento agressivo—é fraude fundamental na categoria de crédito.

A Miragem do Minerador: Transformação Disfarçada de Alavancagem Aumentada

Talvez nenhuma narrativa encapsule melhor esta crise do que a alegada transição dos mineradores de criptomoedas para serviços de computação IA. A cobertura mediática celebrou isto como “mitigação de risco”. Uma análise do balanço revela algo muito mais sombrio: alavancagem acumulada disfarçada de diversificação.

Dados da VanEck e TheMinerMag revelam uma realidade contraintuitiva: os rácios de dívida líquida de empresas mineradoras cotadas em bolsa em 2025 não tinham diminuído materialmente desde os picos da bolha de 2021. Vários operadores agressivos viram a dívida aumentar em 500%. Como conseguiram este feito aparente?

Lado dos ativos: Os mineradores mantinham participações significativas de BTC/ETH voláteis, ao mesmo tempo que pledgavam receitas futuras de aluguer de GPU como colateral implícito.

Lado das obrigações: Emitiram notas convertíveis e obrigações de alto rendimento denominadas em dólares, usando os fundos para comprar clusters de GPU H100 e H200.

Isto não é desleveraging—é uma rotação disfarçada de transformação. Os mineradores estão a executar uma estratégia de dupla alavancagem: usando a volatilidade inerente às criptomoedas como colateral para financiar apostas especulativas sobre fluxos de caixa de GPU. Em condições macro favoráveis, esta equação parece lucrativa. Mas em ambientes de aperto—quando os preços do Bitcoin comprimem E as taxas de aluguer de GPU também caem—ambos os componentes de alavancagem enfrentam falhas correlacionadas. Os modelos de crédito identificam esta convergência de correlação como uma das formas mais perigosas de falha na finança estruturada.

A Ilusão do Colateral: Onde os Mercados Secundários Não Existem de Verdade

O que realmente desperta os gestores de risco de crédito às 3h da manhã não é o cenário de incumprimento em si, mas as consequências da liquidação. Durante a crise financeira de 2008, os bancos podiam pelo menos leiloar propriedades retomadas. Mas considere este cenário: um grande minerador incumpre, e os credores tentam liquidar 10.000 placas gráficas H100 do fundo de colaterais. A quem as venderiam?

É aqui que as suposições matemáticas incorporadas nas razões de valor de empréstimo (LTV) colidem com a realidade física:

Dependência de Integração Física: GPUs de nível empresarial não funcionam como componentes independentes. Precisam de racks de refrigeração líquida especializados, configurações de densidade de energia precisas (30-50kW por rack), e arquiteturas de data center altamente integradas. Uma H100 retomada fora deste ecossistema é apenas lixo eletrônico caro.

Aceleração da Obsolescência de Hardware: O lançamento das arquiteturas Blackwell pela NVIDIA—com gerações Rubin visíveis no horizonte—dispara curvas de depreciação não lineares para placas de gerações anteriores. O colateral de valor declarado ontem torna-se legado tecnológico hoje.

Liquidez de Compradores a Desaparecer: Quando ocorrem eventos de liquidação sistémica, o mercado secundário de hardware de computação especializado sofre um bloqueio súbito. Não existe um mecanismo de “lender de último recurso” disposto a absorver bilhões em volumes de venda rápida de equipamentos parcialmente obsoletos. A estrutura do mercado simplesmente não consegue processar a pressão de venda.

Isto revela a ilusão central embutida na precificação atual de crédito: os números de LTV que aparecem nos documentos de empréstimo parecem matematicamente seguros, mas o mercado secundário capaz de absorver bilhões em pressão de liquidação simplesmente não existe a preços relevantes. O colateral é teoricamente valioso, mas praticamente ilíquido—uma distinção que se transforma durante cenários de stress.

Porque Isto Constitui uma Crise de Subprime, Não Apenas uma Recessão Cíclica

Para ser preciso: esta análise não contesta as perspetivas tecnológicas de longo prazo da IA, nem questiona a procura legítima por capacidade de computação. O que revela é uma falha fundamental na estrutura financeira e nos mecanismos de precificação de crédito.

O mercado cometeu um erro categórico: precificou ativos tecnológicos de rápida depreciação (impulsionados pelos ganhos incessantes da Lei de Moore) como se fossem imóveis de proteção contra a inflação. Simultaneamente, financiou operações de mineração que nunca se deslevaram realmente como operadores de infraestrutura de alta qualidade. No seu conjunto, o mercado está a conduzir um experimento de crédito cujos riscos reais permanecem dramaticamente subprecificados.

Precedentes históricos oferecem um padrão sóbrio: os ciclos de crédito atingem o pico bem antes dos ciclos tecnológicos. Para estrategas macro e traders de crédito que se preparam para 2026, a tarefa principal pode não ser prever qual modelo de IA dominará, mas sim recalibrar os spreads de crédito reais incorporados nas combinações de “Infraestrutura de IA + Alavancagem de Minerador de Criptomoedas”. Os números nesses spreads provavelmente ainda não refletem os riscos estruturais que agora se cristalizam dentro do setor.