O boom dos data centers de IA impulsiona ações industriais além das fabricantes de chips

O Google News revelou uma notável reviravolta de mercado em 31 de julho: o boom da IA está impulsionando fornecedores de tintas, cabos, asfalto e equipamentos, além das fabricantes de chips.

O sinal imediato veio de vários relatórios de resultados industriais. Sherwin-Williams, WESCO International, PPG, 3M, Vulcan Materials e Martin Marietta Materials relacionaram a atividade recente de seus negócios à construção de data centers. Seus produtos estão distantes da camada de software, mas estão se tornando parte da cadeia física de fornecimento da IA.

Isso muda a disputa central no mercado de IA. Já não se trata apenas de fabricantes de chips competindo entre si. A divisão mais reveladora agora é entre expectativas digitais e construção física. Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft e Oracle podem encomendar mais capacidade computacional, mas alguém precisa revestir o aço, distribuir a energia, resfriar os servidores e preparar os terrenos.

Google News revela que o movimento da IA está chegando à economia real

Os investimentos em infraestrutura de IA estão se espalhando do hardware especializado de computação para produtos industriais comuns.

Uma análise da Axios, publicada em 31 de julho, documentou como o boom dos data centers havia aparecido em vários relatórios de resultados industriais. Os exemplos incluíam revestimentos protetores, cabos elétricos, conectores de fibra, asfalto, agregados e materiais de construção.

Isso é mais do que um conjunto de empresas mencionando IA em teleconferências de resultados. Data centers são edifícios excepcionalmente exigentes. Eles combinam as necessidades de instalações industriais, subestações elétricas, hubs de comunicação e ambientes de computação com temperatura controlada.

Cada local exige fundações, aço estrutural, proteção contra incêndio, distribuição de energia, geração de backup, cabeamento de rede, sistemas de resfriamento, adesivos, selantes e revestimentos especializados. Grandes campi também precisam de estradas, drenagem, infraestrutura de segurança e conexões às redes elétricas e de telecomunicações.

Grande parte desses gastos nunca aparece em uma cifra de receita de semicondutores. Eles fluem por fabricantes e distribuidores que os investidores antes associavam a moradias, fábricas, prédios de escritórios, serviços públicos ou construção em geral.

A Sherwin-Williams forneceu um dos exemplos mais claros. Suas ações subiram 8,3% após a empresa divulgar os resultados trimestrais, segundo a Axios. Foi seu maior ganho em um único dia em mais de quatro anos.

O movimento ocorreu apesar da contínua fraqueza do mercado imobiliário residencial dos Estados Unidos, tradicionalmente uma importante fonte de demanda por tintas. Em vez disso, a Sherwin-Williams destacou o crescimento em revestimentos protetores e marítimos, uma divisão que atende estruturas industriais e outros ambientes exigentes.

As vendas nesse negócio cresceram na faixa dos dois dígitos médios, enquanto as vendas em toda a empresa aumentaram 7,5%. A CEO Heidi Petz associou parte dessa diferença à construção de data centers de IA e à velocidade exigida por desenvolvedores de hiperescala.

Um hyperscaler é uma empresa que opera plataformas de computação muito grandes em vários data centers. Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft e Oracle estão entre os maiores compradores de infraestrutura de IA.

Essas empresas precisam de fornecedores capazes de entregar materiais padronizados em vários canteiros de obra. Elas também enfrentam pressão para concluir as instalações rapidamente, porque chips ociosos, conexões de energia atrasadas e edifícios inacabados não conseguem gerar capacidade computacional útil.

Tinta parece algo menor ao lado de um acelerador de IA. No entanto, os revestimentos protegem aço estrutural, pisos, tubulações e outros componentes contra fogo, umidade, corrosão, produtos químicos e desgaste físico. Essas proteções podem afetar a segurança, os cronogramas de manutenção e a conclusão dos projetos.

O mesmo padrão apareceu na WESCO International. As vendas de seu negócio de soluções para data centers aumentaram 45%, informou a Axios. A WESCO distribui produtos elétricos, de comunicação, serviços públicos e segurança que conectam os muitos sistemas dentro de uma grande instalação.

A PPG também apontou para uma carteira de trabalhos em data centers. Seus produtos abrangem proteção contra incêndio, aço estrutural, pisos, isolamento e aplicações dielétricas. Revestimentos dielétricos isolam eletricamente os componentes, ajudando a gerenciar o ambiente elétrico denso ao redor dos equipamentos de computação.

A 3M destacou outro componente menos visível. A Microsoft estava usando os conectores de cabos de fibra óptica da empresa em data centers Azure. Esses conectores ajudam a suportar o grande volume de movimentação de dados necessário entre servidores, sistemas de armazenamento e equipamentos de rede.

A Vulcan Materials e a Martin Marietta Materials acrescentaram uma camada ainda mais básica. Ambas relacionaram a demanda por agregados e materiais de construção a grandes projetos de data centers. Seus produtos ajudam a formar o concreto, as estradas, as fundações e as superfícies preparadas sob a infraestrutura digital.

A mudança importante não é que toda empresa industrial se tornou um negócio de IA. É que uma parcela mensurável dos investimentos de capital em IA avançou para etapas posteriores da cadeia, onde projetos especializados de computação se tornam pedidos convencionais de materiais físicos.

O Google News pode fazer essa tendência parecer uma história do mercado de ações. O desenvolvimento subjacente é mais amplo. O investimento em IA está se tornando atividade de construção, receita industrial e produção econômica.

A expansão dos data centers se tornou uma cadeia de fornecimento industrial

O boom da IA agora depende de uma rede em camadas de fornecedores que se estende das redes elétricas às salas de servidores concluídas.

A primeira camada contém os sistemas de computação. Ela inclui aceleradores, processadores, memória, armazenamento, hardware de rede e servidores. Esses produtos recebem a maior parte da atenção porque determinam diretamente o desempenho dos modelos e a capacidade computacional.

A segunda camada mantém esses sistemas em funcionamento. Ela inclui transformadores, painéis de manobra, fontes de alimentação ininterrupta, barramentos blindados, geradores, equipamentos de resfriamento, bombas e unidades de distribuição de energia.

Uma fonte de alimentação ininterrupta fornece eletricidade de backup de curto prazo quando o fornecimento principal falha ou oscila. Um barramento blindado distribui altas cargas elétricas por meio de um sistema fechado, frequentemente com mais flexibilidade do que instalações convencionais de cabos.

A terceira camada é o próprio edifício. Empreiteiros precisam de concreto, aço estrutural, isolamento, revestimentos, supressão de incêndios, pisos, coberturas, ventilação, infraestrutura hídrica e sistemas físicos de segurança.

Uma quarta camada conecta o campus ao mundo exterior. Esse trabalho pode envolver subestações, equipamentos de transmissão, infraestrutura de gás natural, estradas, conexões de telecomunicações e sistemas de água.

A cadeia de fornecimento combinada explica por que empresas industriais estão recebendo pedidos ligados à IA. Um data center concluído não é apenas um galpão contendo servidores. É um sistema industrial altamente integrado, construído em torno de eletricidade, resfriamento, conectividade e confiabilidade.

A pesquisa sobre infraestrutura de IA da Morningstar estimou que os sistemas de energia representam 40% a 45% dos gastos com equipamentos não relacionados a TI em data centers. Esses sistemas incluem transformadores, painéis de manobra, geradores, equipamentos de distribuição de energia e fontes de backup.

A pesquisa também constatou que data centers modernos de IA podem exigir de duas a cinco vezes mais energia elétrica do que instalações tradicionais de colocation em nuvem. Instalações de colocation alugam espaço e infraestrutura compartilhados de data center para vários clientes.

A maior densidade de energia muda o equipamento necessário dentro de cada edifício. Mais eletricidade deve viajar da rede até cada rack de computação. Mais calor então precisa ser removido desses racks sem interromper o serviço.

Essa relação oferece aos fornecedores industriais duas fontes de demanda. Os desenvolvedores precisam de equipamentos para instalações adicionais, enquanto cada nova instalação de IA pode exigir mais equipamentos por unidade de espaço computacional.

A Morningstar previu que a capacidade instalada de energia de data centers nos Estados Unidos triplicaria para 80 gigawatts até 2030. Também projetou crescimento anualizado de 30% na demanda de data centers por produtos elétricos até esse ano.

Essas são previsões, não resultados garantidos. Ainda assim, elas ilustram o mecanismo que impulsiona os pedidos atuais. Os desenvolvedores estão planejando instalações com base no consumo esperado de eletricidade, e não simplesmente no número de servidores que cabem dentro de um edifício.

Os fornecedores elétricos têm a exposição mais direta. Schneider Electric, Vertiv, Eaton, Legrand e nVent fornecem diferentes combinações de gestão de energia, resfriamento, distribuição e infraestrutura relacionada.

A Morningstar estimou que Schneider Electric, Eaton, Legrand e nVent geravam, cada uma, aproximadamente 20% a 25% de sua receita com data centers. Estimou que cerca de 80% da receita da Vertiv vinha desse mercado.

Os fabricantes de resfriamento têm uma exposição mais restrita, mas ainda significativa. Carrier, Johnson Controls, Trane e Daikin fabricam equipamentos que podem atender data centers, além de outros edifícios comerciais e industriais.

Caterpillar e Cummins participam por meio de geração de reserva e equipamentos de energia relacionados. Os geradores podem manter as instalações online durante interrupções na rede. Eles também podem apoiar locais que aguardam capacidade permanente da concessionária, embora os arranjos operacionais variem conforme o projeto.

Esses fornecedores não enfrentam todos a mesma oportunidade ou risco. Um fabricante de transformadores opera sob restrições de produção diferentes das de uma empresa de agregados. Um especialista em resfriamento depende mais diretamente da densidade térmica dos servidores do que um produtor diversificado de revestimentos.

O fator comum é o cronograma de construção. Quando os hyperscalers aceleram projetos, os pedidos avançam por empreiteiros, distribuidores e fabricantes de equipamentos. Quando os projetos desaceleram, esses pedidos podem ser adiados, redimensionados ou cancelados.

Isso torna os resultados industriais um importante sinal de confirmação. Os anúncios descrevem gastos planejados, mas a receita dos fornecedores mostra quais projetos avançaram o suficiente para exigir equipamentos e materiais físicos.

Ações industriais estão desafiando a narrativa de IA centrada em chips

A evidência mais forte do alcance econômico da IA agora aparece fora das empresas que projetam modelos e processadores.

A primeira etapa do ciclo de investimento em IA favoreceu empresas que vendiam componentes de computação escassos. A demanda se concentrou em aceleradores, memória, equipamentos de rede e capacidade de fabricação de semicondutores.

Essa concentração fazia sentido. Grandes modelos de linguagem exigem enormes quantidades de computação durante o treinamento e a operação. Empresas que corriam para desenvolver esses modelos precisavam de processadores antes de precisarem de campi concluídos em escala total.

Desde então, o ciclo de gastos se expandiu. Chips precisam de servidores, servidores precisam de racks, e racks precisam de energia e resfriamento. Esses sistemas exigem edifícios concluídos, que dependem de materiais industriais e capacidade de construção.

Essa sequência está criando um mercado de “pás e picaretas”. A expressão descreve fornecedores que se beneficiam de uma corrida de investimentos sem fabricar o produto final que atrai a atenção.

No entanto, o ciclo atual difere de uma simples analogia com a mineração. As empresas industriais não estão vendendo uma única ferramenta padronizada para milhares de garimpeiros independentes. Muitas atendem a um grupo concentrado de hyperscalers cujos planos de gastos podem movimentar cadeias de fornecimento inteiras.

Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft e Oracle deveriam gastar mais de US$ 750 bilhões em despesas de capital relacionadas à IA durante 2026, informou a Axios. Despesa de capital inclui ativos de longa duração, como edifícios, servidores, equipamentos de rede e infraestrutura.

A figura explica como parcelas relativamente pequenas dos orçamentos dos hyperscalers podem se tornar receitas significativas para fornecedores industriais. Mesmo uma participação modesta direcionada a revestimentos ou cabos pode superar o crescimento normal disponível em mercados de construção mais lentos.

Ainda assim, os gastos também transferem pressão financeira. Uma anterior análise de transferência de capital descreveu o investimento dos hyperscalers como uma transferência de fluxo de caixa para empresas de semicondutores.

O mesmo processo agora alcança mais profundamente a economia física. O dinheiro que sai das plataformas de tecnologia se transforma em receita para empreiteiras, fabricantes de equipamentos elétricos, distribuidores de equipamentos e produtores de materiais.

Essa ampliação pode melhorar a durabilidade do ciclo de investimentos. Fornecedores industriais frequentemente têm longas carteiras de pedidos, exigências especializadas de fabricação e cronogramas de projetos que se estendem por vários anos.

Os equipamentos elétricos frequentemente chegam após a preparação inicial do terreno. Sistemas de refrigeração, distribuição de energia, revestimentos e interiores entram em diferentes fases da construção. Portanto, uma grande carteira de projetos pode sustentar a receita dos fornecedores após o anúncio inicial.

No entanto, uma exposição mais ampla não significa automaticamente menor risco. Em vez disso, ela pode distribuir o mesmo risco subjacente entre mais empresas.

O principal antagonismo nesta história é a ambição digital versus a capacidade física. Empresas de tecnologia podem revisar software rapidamente. Cadeias de suprimentos industriais avançam no ritmo das fábricas, do licenciamento, do planejamento das concessionárias, das equipes de construção e das entregas de materiais.

Um hyperscaler pode anunciar um novo modelo ou campus de computação em poucas semanas. Construir o fornecimento de eletricidade para esse campus pode levar anos. Transformadores exigem materiais e fabricação especializados. Projetos de transmissão enfrentam avaliações ambientais, política local e aprovações complexas.

Os sistemas de refrigeração introduzem outra restrição. Processadores de maior densidade geram mais calor em cada rack. Desenvolvedores consideram cada vez mais a refrigeração líquida, que transporta calor por sistemas de fluidos em vez de depender apenas da circulação de ar.

Essa mudança pode beneficiar empresas que fornecem bombas, trocadores de calor, controles e outros sistemas térmicos. Ela também pode complicar a construção, a manutenção, o planejamento hídrico e o projeto das instalações.

As ações industriais ligadas à IA resultantes não formam uma categoria uniforme. A Vertiv está estreitamente ligada a data centers, enquanto Schneider Electric e Eaton atuam em mercados elétricos mais amplos. A Sherwin-Williams vende para o setor habitacional e diversas aplicações industriais. A Vulcan Materials atende muitas categorias de construção.

A diversificação pode proteger um fornecedor se a demanda por data centers enfraquecer. Ela também pode dificultar a mensuração da exposição à IA. Uma empresa que menciona data centers ainda pode obter a maior parte de seus lucros em mercados não relacionados.

Por isso, investidores e compradores empresariais precisam distinguir entre pedidos genuínos e linguagem promocional. Indicadores úteis incluem exposição de receita divulgada, crescimento da carteira de pedidos, cronogramas de entrega, capacidade de fabricação e concentração de clientes.

Uma referência passageira à IA não transforma uma empresa industrial. Pedidos recorrentes, expansão da produção e crescimento mensurável de segmentos fornecem evidências mais fortes.

O Que a Alta das Ações Industriais Não Comprova

O aumento dos lucros industriais confirma atividade real de construção, mas não confirma que todas as instalações de IA planejadas gerarão retornos econômicos suficientes.

A incerteza central está nos hyperscalers que financiam a expansão. Seus gastos dependem da continuidade da demanda por computação em nuvem, treinamento de modelos, inferência de IA, serviços corporativos, sistemas de publicidade e produtos de consumo.

Inferência é o processo de usar um modelo treinado para gerar uma resposta, previsão, imagem ou outro resultado. O crescimento da demanda por inferência pode manter os data centers ocupados após o término de caras execuções de treinamento.

A questão financeira é se a receita dessas cargas de trabalho justificará os edifícios, chips, energia e financiamento por trás delas. Fornecedores industriais podem registrar vendas antes que os serviços finais de IA gerem retornos adequados.

Isso cria uma lacuna temporal. Uma empresa de revestimentos recebe à medida que a construção avança. Um distribuidor de cabos reconhece a demanda à medida que os equipamentos são enviados. Em seguida, o hyperscaler precisa operar a instalação e monetizar sua capacidade computacional por anos.

Assim, a infraestrutura de IA pode sustentar os lucros industriais mesmo enquanto permanece a incerteza sobre as aplicações finais. Isso não torna os pedidos irreais. Torna a durabilidade dos pedidos futuros dependente de resultados mais acima na cadeia econômica.

Daron Acemoglu, economista do MIT, argumentou que o investimento poderia desacelerar se continuasse superando a demanda. Uma análise da Axios sobre os limites do crescimento da IA comparou o ciclo atual com booms anteriores de infraestrutura envolvendo ferrovias, canais e a internet.

Esses períodos produziram infraestrutura valiosa no longo prazo. Também produziram perdas financeiras quando a construção excedeu a demanda de curto prazo ou quando investidores atribuíram valor irrealista às carteiras de projetos.

Os beneficiários industriais enfrentam uma tensão semelhante. Os pedidos existentes podem fortalecer os lucros, enquanto as avaliações de mercado pressupõem crescimento adicional. Se os hyperscalers reduzirem os gastos, os resultados operacionais e as expectativas associadas a eles podem seguir em direções opostas.

A Morningstar identificou esse risco de avaliação em sua pesquisa sobre equipamentos elétricos. Ela considerou a Vertiv particularmente exposta devido à sua alta concentração em data centers e ao papel especializado de seus produtos de refrigeração líquida.

Empresas elétricas diversificadas podem redirecionar alguns produtos para fábricas, concessionárias, edifícios comerciais ou modernização da rede elétrica. Sistemas específicos para data centers podem ter menos clientes alternativos.

O cancelamento de projetos não é o único risco. Atrasos podem criar pressão comparável ao deslocar entregas e reconhecimento de receita para períodos posteriores. Problemas de interconexão com a rede elétrica, disputas de licenciamento, limitações de água e escassez de mão de obra podem desacelerar a construção.

A disponibilidade de energia tornou-se especialmente importante. Um edifício sem uma fonte confiável de eletricidade não pode operar como uma instalação de IA, independentemente de seus servidores e sistemas de refrigeração estarem prontos.

A resistência política local também aumentou. Comunidades questionaram o consumo de eletricidade, o uso de água, o ruído, as exigências de terreno, os incentivos fiscais e o efeito de grandes instalações sobre os custos de serviços públicos das famílias.

Essas preocupações podem alterar a economia dos projetos. Desenvolvedores podem precisar de geração adicional, melhorias na transmissão, sistemas de água, controles de ruído ou acordos comunitários. Cada exigência pode criar negócios para alguns fornecedores industriais, ao mesmo tempo em que enfraquece o retorno geral do projeto.

A mão de obra representa outra restrição. A construção de data centers exige eletricistas, encanadores industriais, soldadores, operadores de equipamentos, engenheiros e técnicos. Muitas dessas funções exigem certificações ou longos períodos de aprendizagem.

O boom também está entrando nas negociações trabalhistas existentes. Em agosto, uma disputa trabalhista industrial na Deere ilustrou como a demanda ligada à IA pode colidir com as expectativas dos trabalhadores em fabricantes de equipamentos estabelecidos.

Nenhum desses riscos invalida as evidências atuais de lucros. A Sherwin-Williams continuou vendendo revestimentos. A WESCO continuou reportando maior receita de soluções para data centers. Fornecedores de materiais continuaram vendo grandes projetos sustentarem a atividade não residencial.

A cautela diz respeito à extrapolação. Um trimestre de forte demanda não estabelece uma taxa de crescimento permanente. A carteira atual de um fornecedor não garante que cada futuro anúncio de hyperscaler se torne um campus concluído.

Os leitores também devem separar a exposição econômica do desempenho das ações. Uma empresa pode se beneficiar operacionalmente da IA enquanto suas ações caem porque as expectativas eram maiores. Outra empresa pode subir antes que a receita relacionada se torne relevante.

Este artigo não oferece uma recomendação de investimento. O sinal do mercado importa porque revela até onde os gastos com IA chegaram na economia, não porque cada beneficiário industrial apresenta o mesmo perfil financeiro.

Três Sinais Mostrarão se o Boom Pode Durar

A próxima etapa dependerá dos orçamentos dos hyperscalers, das carteiras de pedidos dos fornecedores e da velocidade com que as instalações anunciadas obtêm energia e entram em operação.

O primeiro sinal é a orientação de gastos de capital de Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft e Oracle. Essas empresas financiam grande parte do ciclo atual de construção.

Os leitores devem observar se o grupo mantém, aumenta ou reduz os gastos planejados com infraestrutura durante os próximos resultados trimestrais. A composição desses gastos importa tanto quanto o total.

Mais recursos direcionados à construção em andamento fortaleceriam a tese industrial. Uma mudança para prolongar a vida útil das instalações existentes poderia enfraquecer a demanda por revestimentos, agregados, cabos e equipamentos elétricos recém-fabricados.

O segundo sinal é a conversão das carteiras de pedidos dos fornecedores em receita. A carteira de pedidos representa trabalho contratado ou esperado que ainda não foi integralmente entregue e reconhecido.

Empresas de equipamentos elétricos e refrigeração devem divulgar se os pedidos continuam crescendo, se os clientes adiam entregas e se os prazos de fabricação permanecem elevados. Fornecedores de revestimentos, cabos e materiais devem demonstrar demanda recorrente de data centers, em vez de vitórias isoladas em projetos.

Uma carteira de pedidos estável combinada com entregas concluídas sustentaria a visão de que os gastos com IA se tornaram um ciclo industrial de vários anos. O aumento de cancelamentos ou adiamentos repetidos contestaria essa conclusão.

O terceiro sinal é o número de projetos que obtêm energia e começam a operar. A capacidade anunciada não equivale à capacidade utilizável. As instalações precisam de acordos com concessionárias, geração, conexões de transmissão, sistemas de refrigeração, licenças, mão de obra para construção e clientes.

A Morningstar estimou que a capacidade instalada de energia de data centers nos EUA poderia atingir 80 gigawatts até 2030. O progresso rumo a esse nível reforçaria as perspectivas de demanda por sistemas de energia e produtos industriais relacionados.

Atrasos persistentes de interconexão a enfraqueceriam. Eles poderiam deixar edifícios concluídos ou equipamentos comprados à espera de eletricidade, desacelerando novos pedidos em outras partes da cadeia de suprimentos.

Esses indicadores também ajudam trabalhadores do conhecimento e compradores empresariais a interpretar o mercado de IA. Mais capacidade física pode ampliar o acesso à computação, mas os custos de infraestrutura continuarão influenciando a disponibilidade, a confiabilidade e o preço de fluxos de trabalho intensivos em IA.

Equipes que acompanham uma expansão em rápida evolução precisam conectar relatórios de lucros, anúncios de projetos, mudanças técnicas e desenvolvimentos regulatórios. Uma base de conhecimento de IA pesquisável pode ajudar a preservar essas conexões sem reduzir a história a uma única manchete.

A matéria do Google News importa porque os vencedores agora incluem empresas que raramente aparecem em discussões sobre benchmarks de modelos. Tinta, cabos, refrigeração, asfalto e equipamentos de energia tornaram-se evidências de construção real.

Essa evidência reforça o argumento de que a IA está afetando a economia real. Ela também amplia o número de empresas expostas ao mesmo ciclo de gastos.

A próxima questão não é se os fornecedores industriais receberam pedidos relacionados à IA. Seus resultados mostram que sim. A questão é se os hyperscalers conseguirão converter um programa histórico de construção em demanda duradoura antes que gargalos físicos e pressão financeira o interrompam.

Observe os orçamentos, as carteiras de pedidos e as instalações energizadas. Juntos, esses sinais mostrarão se essa expansão industrial está se tornando infraestrutura duradoura ou se aproximando dos limites de um boom excepcionalmente concentrado.