A Meta projeta um aumento significativo nos investimentos em inteligência artificial, com gastos estimados entre US$ 125 bilhões e US$ 145 bilhões em 2026, acima das previsões anteriores e das expectativas do mercado.

A companhia afirmou que vem subestimando sua necessidade de capacidade computacional, o que tem pressionado o planejamento de infraestrutura, segundo declarações da CFO Susan Li durante a apresentação de resultados.

O CEO Mark Zuckerberg destacou que a elevação dos investimentos está ligada principalmente ao aumento do custo de componentes, como memória, essencial para treinar e operar modelos de IA.

A empresa tenta se posicionar como uma das líderes do setor, competindo diretamente com OpenAI e Anthropic, e vem intensificando contratações e desenvolvimento de modelos próprios.

No último ano, a Meta contratou mais de 50 pesquisadores e engenheiros de IA de concorrentes e lançou recentemente o modelo Muse Spark.

Apesar do avanço tecnológico, o custo crescente da IA preocupa investidores. A empresa não forneceu previsão detalhada de gastos para 2027, indicando que o planejamento ainda está em aberto.

A incerteza impactou o mercado: as ações da Meta caíram mais de 5% no after-hours, negociações após o fechamento do mercado, após a divulgação dos resultados.

Executivos afirmam que a empresa vive um momento de “planejamento dinâmico”, tentando equilibrar crescimento acelerado com controle de custos em um setor cada vez mais competitivo.

IA substitui metaverso como principal aposta da Meta

A nova fase da Meta indica uma mudança clara de prioridade estratégica. Após anos investindo no metaverso, a empresa agora concentra esforços em inteligência artificial como principal vetor de crescimento.

A expectativa é que a IA tenha maior potencial de retorno financeiro, especialmente em publicidade, produtividade e novas interfaces digitais.

No entanto, o volume de investimento necessário levanta dúvidas sobre sustentabilidade e retorno, colocando a empresa sob pressão para provar que a nova aposta pode gerar resultados mais concretos do que a anterior.