Instalação de 1 gigawatt perde dinheiro em 98% dos cenários simulados

A análise do jamesthomason.com montou uma simulação de Monte Carlo com 50.000 execuções para testar se um data center de 1 GW se paga. O modelo conta as GPU-horas vendáveis e multiplica pelo preço que os inquilinos pagam. Com os custos e tarifas atuais, 98% dos cenários terminam em prejuízo, com perda mediana de US$ 12,1 bilhões. O ponto de equilíbrio exigiria uma tarifa média de cerca de US$ 6,50 por hora, contra aproximadamente US$ 4,50 hoje.

A conta parte de um gigawatt com cerca de 390.000 GPUs, 85% de utilização, 80% da capacidade em contrato a US$ 3,75 por hora e 20% no mercado spot perto de US$ 7. Isso rende cerca de US$ 12,9 bilhões no primeiro ano. Os custos de construção variam de US$ 35 bilhões a US$ 62 bilhões. A maior premissa é que as tarifas caem, e com tarifas congeladas uma construção de US$ 35 bilhões dá lucro em 86% das rodadas. Na faixa de US$ 50 bilhões a US$ 60 bilhões, mesmo tarifa fixa perde dinheiro quase sempre.

Em 15 de outubro de 2026, o CEVIU noticiou "Data Center de IA de 1GW: Custos Surpreendentes com Chips e Infraestrutura", sobre o investimento colossal de um data center como o de Abilene, com US$ 17 bilhões só em chips e servidores. Aquela matéria tratava do lado do custo. A análise atual fecha a conta pelo lado da receita e conclui que o retorno não fecha. Em 4 de março de 2026, o CEVIU já havia publicado "A Indústria de IA Está Gastando US$ 1 para Fazer US$ 0,99", com US$ 443 bilhões em infraestrutura de IA para US$ 51 bilhões em receita rastreável. A simulação traz o mesmo problema, agora aplicado a uma única instalação.

Para quem opera ou contrata GPU em nuvem, a leitura é que as tarifas de hoje dependem de oferta restrita e podem cair quando chegar a próxima geração de chips. Para quem planeja custos de IA, vale não tratar o preço atual da GPU-hora como piso. A análise também sugere que modelos abertos pesam pouco na conta do dono do data center, e mais sobre os laboratórios que vendem modelos.