A corrida pela inteligência artificial está entrando em uma fase em que o desafio não é apenas desenvolver modelos melhores.
É conseguir:
energia, GPUs, data centers e capacidade de processamento suficientes para atender a demanda.
A Oracle acaba de oferecer um retrato bastante claro desse novo cenário.
No primeiro trimestre fiscal de 2027, a companhia adicionou:
850 MW de capacidade de data center
à sua infraestrutura global.
Ao mesmo tempo, entregou mais de:
300 mil GPUs
a clientes de sua nuvem voltada para inteligência artificial.
Mesmo com essa expansão acelerada, a empresa afirma que a demanda por serviços de:
treinamento
e
inferência de IA
continua crescendo:
mais rápido do que a oferta disponível.
O crescimento da infraestrutura foi explosivo
A receita de infraestrutura em nuvem — IaaS — alcançou:
US$ 7,4 bilhões
no trimestre.
Isso representa crescimento de:
121% em relação ao mesmo período do ano anterior.
É um avanço excepcional para um negócio que exige:
data centers;
servidores;
chips;
redes;
energia;
refrigeração;
terrenos;
conexão com sistemas elétricos.
A Oracle não está apenas vendendo mais software.
Está construindo:
infraestrutura física em escala gigantesca.
A nuvem já soma US$ 11,6 bilhões
Quando infraestrutura e aplicações em nuvem são somadas, a receita total do segmento chegou a:
US$ 11,6 bilhões.
Alta de:
62% em um ano.
Dentro desse total:
IaaS: US$ 7,4 bilhões, +121%;
SaaS: US$ 4,2 bilhões, +10%.
Essa diferença mostra onde está o principal motor de crescimento neste momento:
computação para IA.
A Oracle adicionou quase três vezes mais capacidade de GPU que no trimestre anterior
Desde o encerramento do quarto trimestre fiscal de 2026, a empresa entregou:
mais de 300 mil GPUs
para clientes da Oracle Cloud Infrastructure.
Segundo a companhia, isso representa:
quase três vezes a capacidade entregue no trimestre anterior.
É um dado importante porque mostra que o crescimento não está acontecendo apenas em:
contratos;
promessas;
projeções.
Existe hardware sendo:
instalado;
conectado;
entregue aos clientes.
Mas a demanda continua à frente da capacidade
A frase mais importante do balanço talvez seja justamente esta:
a procura por treinamento e inferência de IA continua crescendo mais rapidamente do que a oferta.
Isso significa que mesmo adicionando:
850 MW;
centenas de milhares de GPUs;
novos data centers,
a Oracle ainda não consegue simplesmente atender imediatamente toda a demanda contratada ou desejada.
Esse é um dos principais gargalos da atual corrida pela IA.
Treinar modelos exige infraestrutura enorme
Treinamento é o processo em que modelos de inteligência artificial aprendem a partir de grandes volumes de dados.
Modelos avançados podem exigir:
milhares;
dezenas de milhares;
ou até centenas de milhares de aceleradores trabalhando simultaneamente.
Isso exige redes extremamente rápidas entre servidores.
Também demanda:
energia contínua;
refrigeração;
armazenamento;
capacidade de transmissão.
Não basta simplesmente:
comprar GPUs.
Inferência também virou um consumidor gigantesco
Existe uma diferença importante entre:
treinamento
e:
inferência.
Treinamento acontece quando o modelo está sendo desenvolvido.
Inferência acontece toda vez que o modelo:
responde uma pergunta;
gera imagem;
escreve código;
analisa documento;
executa uma tarefa.
Quanto mais pessoas usam IA:
maior a demanda de inferência.
E diferentemente do treinamento, que pode acontecer em ciclos específicos, inferência é:
contínua.
Cada nova aplicação cria demanda permanente
Imagine uma empresa que coloca IA em:
atendimento;
vendas;
programação;
análise de documentos;
segurança;
ERP;
CRM.
Cada funcionário começa a enviar consultas.
Cada consulta usa:
capacidade computacional.
Multiplique isso por:
milhares de empresas;
milhões de usuários;
bilhões de solicitações.
O resultado é uma demanda estrutural por:
data centers de IA.
A Oracle assinou mais de US$ 30 bilhões em novos contratos de IA
Durante o trimestre, a companhia fechou:
mais de US$ 30 bilhões
em contratos adicionais relacionados à:
Oracle AI Cloud.
Esse valor não representa automaticamente:
receita já reconhecida.
Trata-se de contratos que serão convertidos em receita ao longo do tempo conforme os serviços forem:
entregues;
consumidos;
reconhecidos contabilmente.
O backlog chegou a US$ 664 bilhões
As chamadas:
Remaining Performance Obligations — RPO
atingiram:
US$ 664 bilhões.
RPO representa obrigações de desempenho ainda não reconhecidas como receita.
Em termos simples:
é uma enorme quantidade de negócio contratado para:
ser entregue no futuro.
O indicador aumentou:
US$ 209 bilhões em relação ao ano anterior.
Mas RPO não é dinheiro já recebido
Essa distinção é essencial.
US$ 664 bilhões não significa que:
Oracle recebeu US$ 664 bilhões em caixa.
Também não significa necessariamente que todo esse valor será reconhecido:
imediatamente.
São compromissos contratuais que serão convertidos em receita ao longo:
de vários períodos.
Ainda assim, o tamanho do número revela a escala da demanda futura.
Aproximadamente metade pode virar receita em três anos
Segundo informações divulgadas ao mercado, a Oracle espera reconhecer aproximadamente:
metade desse backlog nos próximos 36 meses.
Isso ajuda a visualizar a escala.
Se contratos já assinados precisam ser atendidos durante anos, a empresa necessita planejar:
data centers;
hardware;
energia;
financiamento
com bastante antecedência.
A corrida passa a ser por capacidade física
Durante boa parte da história do software, crescer significava principalmente:
contratar desenvolvedores;
vender licenças;
adicionar servidores.
A IA muda essa equação.
Agora uma parte crescente do crescimento depende de:
infraestrutura industrial.
Um novo data center pode levar anos para ser:
projetado;
licenciado;
construído;
energizado.
E esse prazo entra diretamente em conflito com uma demanda que pode crescer:
em meses.
850 MW é uma quantidade enorme de energia
O número precisa ser colocado em perspectiva.
Megawatt é uma medida de:
potência.
850 MW significa capacidade elétrica de grande escala.
É importante não interpretar automaticamente isso como:
“Oracle consumiu 850 MW continuamente durante todo o trimestre.”
O que a empresa informou foi que entregou:
850 MW adicionais de capacidade de data center.
A utilização real depende:
da ocupação;
dos clientes;
dos equipamentos;
da carga computacional.
Mesmo assim, o dado mostra o tamanho da infraestrutura
Data centers tradicionais já podem consumir grandes quantidades de energia.
Instalações voltadas para IA aumentam esse desafio porque aceleradores modernos possuem:
densidade energética muito maior.
Um rack tradicional pode consumir alguns:
quilowatts.
Racks avançados de IA podem atingir:
dezenas ou centenas de quilowatts, dependendo da configuração.
Isso exige redes elétricas e sistemas térmicos muito mais robustos.
Refrigeração virou parte central da corrida
GPUs de IA geram enorme quantidade de calor.
Em instalações de alta densidade, refrigeração apenas com ar pode não ser suficiente.
Por isso cresce a adoção de:
liquid cooling.
O líquido circula próximo aos componentes e remove calor com maior eficiência.
Isso muda completamente o projeto do data center.
Não é apenas colocar mais servidores dentro de um prédio
Um data center de IA precisa ser pensado para:
alta densidade;
energia;
refrigeração;
cabos;
redes de baixa latência;
redundância;
segurança;
distribuição elétrica.
Em muitos casos, é necessário construir:
infraestrutura elétrica dedicada.
Energia está se tornando um dos maiores gargalos
Existem lugares onde uma empresa consegue:
comprar terreno;
construir prédio;
comprar servidores.
Mas não consegue:
obter conexão elétrica suficiente.
Em algumas regiões, filas de conexão à rede podem durar:
anos.
Esse problema está impulsionando empresas de tecnologia a buscar:
novos mercados;
energia própria;
contratos de longo prazo;
nuclear;
gás;
renováveis.
Data centers passaram a competir com outras indústrias por eletricidade
Uma instalação de IA pode possuir demanda comparável à de:
indústrias pesadas;
grandes complexos urbanos.
Isso significa que a expansão das Big Techs começa a competir com:
residências;
fábricas;
comércio;
infraestrutura pública
por capacidade no sistema elétrico.
É por isso que o debate sobre IA está deixando de ser apenas:
tecnológico.
Ele está se tornando:
energético.
A Oracle também precisa investir muito dinheiro
O crescimento aparece diretamente no fluxo de caixa.
No primeiro trimestre, a empresa registrou:
US$ 23 bilhões em fluxo de caixa operacional.
Mesmo assim, o fluxo de caixa livre ficou:
negativo em cerca de US$ 5 bilhões.
Isso acontece porque o nível de investimento necessário para construir a infraestrutura é:
extremamente elevado.
Capex chegou a US$ 28,5 bilhões no trimestre
A Oracle gastou aproximadamente:
US$ 28,5 bilhões
em despesas de capital durante o período.
Esses investimentos são usados em ativos como:
data centers;
servidores;
GPUs;
equipamentos de rede;
infraestrutura física.
É uma mudança significativa para uma empresa historicamente conhecida por:
software empresarial.
Oracle está se tornando cada vez mais uma companhia de infraestrutura
Durante décadas, Oracle significava:
banco de dados;
software corporativo;
licenciamento;
ERP.
Hoje, a empresa compete diretamente com:
AWS;
Microsoft Azure;
Google Cloud.
E com o avanço da IA, está investindo cada vez mais em:
infraestrutura pesada.
A estratégia tem um custo financeiro elevado
Em 2026, a Oracle captou:
dezenas de bilhões de dólares
para financiar sua expansão.
Para o ano fiscal de 2027, a companhia já havia anunciado planos de levantar aproximadamente:
US$ 40 bilhões
por meio de uma combinação de:
dívida;
emissão de ações.
No primeiro trimestre, concluiu:
US$ 20 bilhões em venda de ações ordinárias.
Novos contratos ajudam a reduzir essa necessidade
Existe, porém, uma característica importante nos contratos de IA da Oracle.
Em vários acordos de grande escala, clientes:
pagam antecipadamente pelas GPUs
ou:
fornecem as próprias GPUs para a Oracle.
Isso reduz o volume de capital que a Oracle precisa desembolsar diretamente.
Clientes começam a financiar parte da infraestrutura
Esse modelo é incomum se comparado ao cloud tradicional.
Normalmente, o provedor:
compra equipamentos;
constrói data center;
oferece capacidade sob demanda.
Agora, devido à escala da IA, alguns clientes estão ajudando a financiar:
a própria infraestrutura que irão consumir.
Isso mostra o tamanho da urgência por capacidade.
No final do ano fiscal anterior, esse modelo já somava US$ 75 bilhões
A Oracle informou anteriormente que componentes pré-pagos ou fornecidos pelos próprios clientes dentro de grandes contratos de IA já somavam:
US$ 75 bilhões.
Esse mecanismo diminui:
necessidade de dívida;
necessidade de capital próprio;
risco financeiro da expansão.
Mas também mostra quão diferente o mercado de IA está ficando.
Empresas não estão apenas alugando cloud
Alguns clientes estão praticamente:
cofinanciando data centers.
Isso é um sinal de que acesso a compute virou um recurso estratégico.
Para empresas que desenvolvem modelos avançados, conseguir milhares de GPUs pode ser tão importante quanto:
contratar pesquisadores;
desenvolver algoritmos;
obter dados.
É uma corrida por capacidade computacional
Durante anos, empresas competiam por:
talentos.
Hoje competem também por:
compute.
Quem possui acesso a:
GPUs;
energia;
data centers;
redes
consegue treinar modelos maiores e atender mais usuários.
Essa lógica transformou infraestrutura em:
vantagem competitiva.
Oracle encontrou uma oportunidade enorme
A empresa possui uma vantagem específica.
Ela já opera:
bancos de dados;
ERP;
sistemas corporativos
de algumas das maiores empresas do mundo.
Isso significa que muitos dados empresariais já estão:
dentro do ecossistema Oracle.
Com IA, esses dados podem ser usados para:
automação;
análise;
agentes;
assistentes;
previsões.
O desafio é levar IA até os dados empresariais
A Oracle afirmou que praticamente todos os seus clientes corporativos querem usar IA para:
raciocinar sobre dados privados
e:
automatizar processos de negócio.
Mas empresas não podem simplesmente enviar dados sensíveis para:
qualquer modelo público.
Existem requisitos de:
privacidade;
segurança;
governança;
LGPD;
compliance;
segredo industrial.
Isso cria mercado para IA corporativa
Bancos querem IA.
Hospitais querem IA.
Indústrias querem IA.
Governos querem IA.
Mas precisam operar com:
dados privados;
controle;
segurança.
A infraestrutura de cloud empresarial torna-se fundamental nesse cenário.
Oracle também lançou nova plataforma de dados para IA
Junto aos resultados, a empresa apresentou uma:
Oracle AI Data Platform
capaz de gerar automaticamente uma:
Enterprise Ontology.
A ideia é estruturar informações sobre:
entidades;
relacionamentos;
regras;
processos
de uma organização.
Isso permite que modelos e agentes entendam melhor:
como aquela empresa funciona.
Ontologia funciona como um mapa do negócio
Imagine uma empresa com:
clientes;
pedidos;
estoque;
fornecedores;
contratos;
funcionários.
Um modelo de IA não precisa apenas conhecer:
dados.
Precisa entender:
as relações entre eles.
Cliente faz pedido.
Pedido possui produto.
Produto está em estoque.
Estoque depende de fornecedor.
Esse mapa semântico é uma:
ontologia.
A Oracle quer automatizar essa criação
Tradicionalmente, construir ontologias corporativas exige:
especialistas;
consultoria;
tempo.
A empresa afirma que sua nova plataforma consegue automatizar grande parte desse processo.
Isso facilita o uso de:
agentes de IA sobre dados empresariais privados.
Mas enquanto a IA cresce, o software tradicional recua
O balanço também mostra outra transformação.
A receita de software tradicional caiu:
3%.
Ficou em:
US$ 5,5 bilhões.
A Oracle atribui isso à migração dos clientes de:
software instalado localmente
para:
serviços em nuvem.
É a transformação de uma empresa histórica
Durante décadas, Oracle vendeu principalmente:
licenças de software.
O cliente comprava:
Oracle Database;
ERP;
middleware
e instalava em:
seus próprios servidores.
Agora cada vez mais empresas preferem:
consumir como serviço.
Isso transfere a responsabilidade da infraestrutura para:
a própria Oracle.
O resultado é uma companhia muito mais intensiva em capital
Software tradicional possui uma característica maravilhosa:
depois de criado, copiar custa:
quase nada.
Data center é diferente.
Cada novo cliente pode exigir:
servidores;
energia;
chips;
infraestrutura.
A margem e o modelo financeiro mudam.
É uma das grandes transformações da indústria de software
Microsoft passou por isso com:
Azure.
Amazon construiu AWS.
Google criou Google Cloud.
Agora Oracle está acelerando sua própria transformação.
E a IA está fazendo esse processo acontecer:
muito mais rápido.
Receita total cresceu 30%
No trimestre, a Oracle faturou:
US$ 19,3 bilhões.
Alta de:
30%.
O lucro líquido disponível aos acionistas comuns alcançou:
US$ 4,7 bilhões.
Crescimento de:
60%.
O lucro operacional GAAP chegou a:
US$ 6,7 bilhões.
Alta de:
57%.
O crescimento superou expectativas do mercado
Os resultados ficaram acima de previsões de analistas em vários indicadores.
Isso ajudou as ações da empresa a avançarem depois da divulgação do balanço.
Mas existe um ponto que continua preocupando investidores:
o volume de capital necessário para sustentar a expansão.
Wall Street está olhando para duas coisas ao mesmo tempo
Por um lado:
crescimento enorme.
Por outro:
gasto enorme.
A pergunta é:
a receita futura dos data centers será suficiente para pagar:
equipamentos;
energia;
dívida;
depreciação;
manutenção?
Essa discussão não existe apenas para a Oracle.
Está acontecendo em praticamente toda a indústria de:
IA.
Big Techs estão investindo centenas de bilhões
Amazon.
Microsoft.
Alphabet.
Meta.
Oracle.
Todos estão ampliando:
data centers;
GPUs;
redes;
energia.
O volume de investimento chegou a níveis que antes seriam associados a:
petrolíferas;
telecom;
infraestrutura pesada.
A IA transformou Big Tech em:
Big Infrastructure.
Existe também o risco de excesso de capacidade
Hoje a demanda supera oferta.
Mas data centers possuem vida útil de:
anos.
E tecnologia de IA muda rapidamente.
Uma instalação construída hoje precisa gerar retorno:
muito depois do atual ciclo de modelos.
Isso cria risco.
Se a demanda desacelerar ou chips se tornarem muito mais eficientes, ativos extremamente caros podem:
perder valor econômico.
É o dilema clássico da infraestrutura
Se construir pouco:
perde cliente.
Se construir demais:
fica com capacidade ociosa.
Empresas precisam prever hoje:
quanto compute será necessário daqui a cinco anos.
Ninguém sabe com certeza.
Oracle aposta que a demanda continuará crescendo
A orientação financeira da companhia mostra confiança nessa trajetória.
Para o segundo trimestre fiscal, a empresa espera crescimento de:
65% a 71%
na receita total de cloud em dólares.
Enquanto a receita total da empresa deve crescer:
30% a 34%.
Isso significa que cloud continuará crescendo:
muito mais rápido que o restante do negócio.
Para todo o ano fiscal de 2027, Oracle projeta pelo menos US$ 90 bilhões
A empresa elevou sua expectativa e agora projeta:
receita anual de pelo menos US$ 90 bilhões.
É um número que mostra a escala alcançada pela transformação.
Há poucos anos, a narrativa sobre Oracle era:
uma gigante histórica tentando migrar para cloud.
Agora a história é outra:
uma das empresas no centro da corrida global por infraestrutura de IA.
A batalha entre as nuvens está mudando
AWS, Azure e Google Cloud dominaram grande parte do mercado moderno.
Oracle tenta ocupar um espaço particularmente lucrativo:
cargas de IA em grande escala.
Isso inclui clientes que precisam:
treinar;
hospedar;
executar
modelos enormes.
Nesse mercado, poucos fornecedores conseguem construir:
capacidade suficiente.
GPUs viraram quase uma moeda estratégica
Até pouco tempo atrás, empresas compravam cloud pensando em:
CPU;
RAM;
armazenamento.
Agora perguntam:
quantas GPUs estão disponíveis?
E quais GPUs?
H100?
H200?
Blackwell?
Rubin?
A disponibilidade do acelerador pode determinar:
onde um modelo será treinado.
Mas chip não é o único gargalo
Ter uma GPU em estoque não resolve tudo.
Ela precisa estar dentro de:
servidor.
Servidor precisa de:
rede.
Rede precisa de:
switches.
Tudo precisa de:
energia.
Depois:
refrigeração.
Depois:
data center.
Depois:
conexão à rede elétrica.
Depois:
licença.
Depois:
terreno.
Cada elo pode virar:
gargalo.
É por isso que a demanda pode superar a oferta mesmo com centenas de milhares de GPUs
300 mil GPUs parece:
muito.
E é.
Mas a escala dos projetos de IA também explodiu.
Um único grande cliente pode solicitar:
dezenas de milhares.
Vários clientes simultaneamente podem consumir:
centenas de milhares.
A infraestrutura está se tornando o verdadeiro limite da IA
Durante anos, imaginávamos que o principal limite seria:
algoritmo.
Depois:
dados.
Hoje, um dos limites mais concretos é:
eletricidade.
Sem energia:
GPU não funciona.
Sem data center:
GPU não pode ser instalada.
Sem refrigeração:
GPU superaquece.
A IA é software:
que depende de uma quantidade enorme de infraestrutura física.
Essa transformação também interessa ao Brasil
O Brasil possui vantagens potenciais:
matriz elétrica relativamente renovável;
território;
mercado;
conectividade internacional;
grandes cidades;
crescimento de cloud.
Mas também enfrenta gargalos:
transmissão;
licenciamento;
capacidade regional;
custo de infraestrutura;
segurança regulatória.
Data centers de IA podem transformar o setor elétrico brasileiro
Projetos de dezenas ou centenas de megawatts começam a aparecer no país.
Cada um pode representar demanda equivalente a:
uma grande indústria.
Isso significa que telecom, tecnologia e energia estarão cada vez mais:
conectadas.
O data center deixou de ser apenas infraestrutura de TI
Ele agora é:
projeto energético;
projeto imobiliário;
projeto industrial;
projeto tecnológico.
E em alguns casos:
projeto estratégico nacional.
Países estão começando a discutir capacidade de IA da mesma forma que discutem:
energia;
semicondutores;
telecomunicações.
Oracle mostra o tamanho dessa corrida
Em apenas um trimestre:
850 MW adicionais de capacidade.
Mais de:
300 mil GPUs entregues.
US$ 30 bilhões em:
novos contratos de IA.
US$ 664 bilhões em:
receita contratada futura.
US$ 7,4 bilhões em:
receita trimestral de infraestrutura em nuvem.
São números que mostram que a corrida da IA já deixou de ser apenas sobre:
quem possui o melhor modelo.
Agora também é uma disputa por:
quem consegue construir a infraestrutura para rodá-lo.
E, pelo menos por enquanto, a demanda continua vencendo
Mesmo depois de investir bilhões.
Mesmo depois de levantar capital.
Mesmo depois de entregar 850 MW.
Mesmo depois de instalar centenas de milhares de GPUs.
A Oracle continua dizendo que:
clientes querem mais capacidade do que ela consegue disponibilizar.
Esse talvez seja o dado mais importante de todo o balanço.
A inteligência artificial está crescendo em uma velocidade tão grande que uma das maiores empresas de tecnologia do mundo está construindo data centers em ritmo recorde:
e ainda assim não consegue acompanhar totalmente a procura.
