A aposta de Masayoshi Son era ambiciosa o suficiente para merecer um estudo de caso em estratégia corporativa: usar o caixa do SoftBank para garantir, antes de qualquer concorrente, a capacidade de fabricação de turbinas a gás que alimentariam a próxima geração de data centers de inteligência artificial. Em vez de um golpe mestre, resultou em uma perda contábil de US$ 3,7 bilhões.
No segundo trimestre fiscal do SoftBank (encerrado em 30 de setembro de 2026), o conglomerado japonês anunciou uma perda líquida de 1,12 trilhão de ienes — cerca de US$ 7 bilhões — a primeira perda trimestral da empresa em quase dois anos. Mas o número que capturou a atenção do mercado não foi o resultado composto da divisão de investimentos, e sim um item específico dentro dele: uma desvalorização de US$ 3,7 bilhões em equipamentos de geração de energia para data centers que a SoftBank já havia encomendado e pago adiantadamente, mas que agora já não pretendia usar.
A história começa em 2025, quando a escassez de turbinas a gás chegava a um ponto crítico. Os fabricantes, liderados pela GE Vernova, tinham filas de pedidos que se estendiam até os anos 2030. Data centers de IA precisavam de energia — muito mais energia do que qualquer rede elétrica convencional conseguia entregar nos prazos esperados — e a resposta imediata do setor foi recorrer à geração própria em local. A SoftBank viu uma oportunidade e entrou com agressividade incomum para um investidor.
Através da subsidiária Silver Bands 7, vinculada ao segundo Fundo Vision, a SoftBank comprometeu mais de 13 gigawatts de capacidade de turbinas a gás entre o final de 2025 e o início de 2026. O valor total dos pagamentos adiantados chegou a US$ 9,48 bilhões. Destes, cerca de 9,2 GW seriam destinados a uma usina de gás natural no condado de Pike, na Ohio, projetada para abastecer o data center da OpenAI — parte do projeto Stargate, que já recebeu US$ 64,6 bilhões de investimento do próprio SoftBank. Os outros 4 GW restantes seriam supostamente realocados para outros projetos.
Mas a realidade do mercado mudou. Conforme os primeiros data centers de IA entraram em operação, seus operadores começaram a entender melhor o que realmente era necessário para mantê-los funcionando. A premissa de que a geração a gás em local era a solução mais rápida e confiável começou a ser questionada. Dados reais de consumo revelaram que a demanda de energia variável das cargas de treinamento e inferência de IA podia ser gerenciada de forma mais eficiente com conexões à rede elétrica de menor porte combinadas com sistemas de armazenamento em bateria de larga escala — uma arquitetura que permite compensar picos de demanda e responder a solicitações das concessionárias para reduzir o consumo durante períodos de restrição.
Essa mudança de perspectiva foi suficiente para que a SoftBank reavaliasse seu portfólio de projetos. Parte dos 13 GW encomendados deixou de ser necessária. A empresa registrou uma perda de US$ 3,7 bilhões sobre depósitos não reembolsáveis e pagamentos antecipados, e permanece com US$ 6,6 bilhões em contratos de equipamentos que ainda pretende utilizar ou transferir. Mas a simples existência dessa perda — maior do que o próprio acordo que a Anthropic fechou com a OnePWR por 1,7 GW de geradores — enviou um sinal claro para o setor.
A implicação não é que a demanda por energia dos data centers diminuiu. Pelo contrário: a BloombergNEF projetou, no relatório publicado no mesmo dia da notícia, que a demanda global de eletricidade dos data centers deve quase quadruplicar, alcançando 2.354 terawatt-hora até 2035. A empresa registrou 181 GW de geração a gás natural anunciada como complemento a data centers, mais de 90% nos Estados Unidos.
O que a perda da SoftBank revela é que o caminho escolhido para atender a essa demanda — a geração em local com turbinas a gás — pode não ser a via mais eficiente nem a mais econômica a longo prazo. Brent Nelson, diretor sênior de mercados e estratégia da Ascend Analytics, observou em entrevista ao podcast Equity da TechCrunch que as turbinas a gás, apesar de familiares, carregam riscos específicos: fornecimento pode ser cortado durante o inverno, quando a demanda residencial e comercial por gás natural atinge o pico. Data centers não podem simplesmente ligar e desligar sua carga de alimentação como um edifício comercial.
Além disso, o mercado de turbinas a gás continua extremamente apertado. A GE Vernova registrou 36,7 GW de novos pedidos no terceiro trimestre de 2026, contra 19,6 GW no período anterior do ano. A fila de entrega, combinada com a escassez de transformadores e outros componentes críticos, significa que a própria solução que os data centers buscam para contornar a lentidão da rede elétrica enfrenta gargalos paralelos.
Outro fator que a SoftBank provavelmente não antecipou ao fazer sua aposta foi o impacto das eleições intermediárias americanas de 2026. Diversas regiões onde projetos de data centers estavam em andamento — incluindo partes do Texas e do Ohio — aprovaram referendos anti-data centers e novas restrições regulatórias. Embora o CFO Yoshimitsu Goto tenha se recusado a comentar o impacto eleitoral durante a chamada de resultados, o contexto político pode ter influenciado diretamente a decisão de cancelar parte das encomendas.
O que se segue a partir daqui? A resposta mais provável, segundo analistas, é que a SoftBank não será a última empresa a reavaliar suas próprias encomendas de equipamentos. A estratégia de travar equipamentos de prazo longo com anos de antecedência já se tornou comum entre desenvolvedores de data centers — e é quase certo que outras empresas estejam passando pelo mesmo processo de revisão.
A questão crucial que permanece não é se a IA vai continuar exigindo mais energia — a resposta já está escrita nos números da BloombergNEF — mas qual infraestrutura energética conseguirá atender essa demanda de forma confiável, sustentável e economicamente viável. A SoftBank apostou na resposta errada, pelo menos por enquanto. O mercado de energia da era da IA ainda está sendo construído, e cada erro de US$ 3,7 bilhões serve como um lembrete caro de que os fundamentos físicos ainda não foram resolvidos.
Fontes: TechCrunch, CNBC, Bisnow, BloombergNEF
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