Impacto da IA nas ações de SaaS: Análise da Salesforce, ServiceNow e Snowflake

Compilação e organização: Shenchao TechFlow

Convidado: Nico

Ações de software SaaS sob o pesadelo da IA: CRM vs NOW vs SNOW, qual é a verdadeira oportunidade de dobrar de valor subestimada? Análise detalhada de 10 mil palavras sobre a próxima onda de oportunidades em ações de software

Fonte do podcast: Nico Frontline Alpha

Data de transmissão: 21 de maio de 2026

Nos últimos seis meses, Wall Street descreveu um forte colapso como o “fim do SaaS”: Salesforce, ServiceNow e Snowflake caíram pela metade em relação aos seus picos, enquanto o modelo de concentração do JPMorgan mostrou que a posição institucional no setor de semicondutores atingiu 99,3%, contra apenas 22,8% no setor de software, revelando uma divisão emocional histórica. Neste momento, o investidor Nico apresentou uma avaliação oposta à narrativa dominante: a IA não está matando o setor de software, mas eliminando empresas que vendem apenas interfaces funcionais, enquanto recompensa plataformas que vendem infraestrutura e governança; embora o setor de software atualmente não tenha o mesmo nível de atividade que o setor de hardware, sua relação risco-benefício e valor são superiores.

A parte mais valiosa deste episódio é analisar as três empresas dentro do mesmo quadro de avaliação: Salesforce (13–14x P/E forward, US$14,4 bilhões em fluxo de caixa livre, US$50 bilhões em autorização de recompra) é a "escola da margem de segurança"; ServiceNow (narrativa do AI Control Tower, com Jensen Huang apoiando há três anos consecutivos) é a "narrativa de IA mais clara"; e Snowflake (cobrança baseada em uso, RPO cresceu 42% em base anual, mas ainda com prejuízo GAAP) é a "escola de alta elasticidade e alto risco". Em 27 de maio, Salesforce e Snowflake divulgarão seus resultados no mesmo dia, seguidos imediatamente pela conferência anual da Snowflake e pela Microsoft Build. Esses catalisadores formarão a janela de observação mais direta no curto prazo.

O "Dia do Juízo Final do SaaS" e a extremização do sentimento de mercado

• O setor de software foi massacrado; não é apenas uma empresa que está com problemas, mas todo o setor de software foi condenado pelo mercado.
• O modelo de lotação do JPMorgan mostra que a lotação institucional no setor de semicondutores subiu para 99,3%, enquanto a lotação no setor de software é de apenas 22,8%, representando um corte de sentimento histórico.
• A boa notícia sobre o setor de hardware é que todos já compraram e o preço já está refletido no mercado; a má notícia sobre o software é que todos também já venderam quase tudo, deixando espaço para uma recuperação. Nos próximos três meses, se você observar apenas o nível de atividade do setor, o hardware certamente será mais forte; mas se considerar o potencial de alta, as probabilidades e a relação custo-benefício, o software pode acabar sendo até melhor.

O impacto da IA no modelo de negócios SaaS

• Muitas funcionalidades que as empresas de SaaS costumavam cobrar podem agora ser transformadas em protótipos utilizáveis em um tempo extremamente curto por meio de IA, sem qualquer experiência em programação. A verdadeira preocupação do mercado é que a escassez e a vantagem competitiva das camadas de funcionalidades de SaaS estão desmoronando.
• Se um agente de IA puder fazer o trabalho de 10 pessoas, então uma empresa que anteriormente precisava comprar 1.000 contas agora precisa apenas de 100. É o que a Wall Street tem chamado recentemente de seat compression, compressão de assentos.
• O agente não precisa de interface gráfica, não precisa de painel, não precisa de uma interface bonita; ele só precisa de dados e API. Isso significa que o software SaaS foi subjugado pela IA, passando de entrada principal dos fluxos de trabalho empresariais para um backend de armazenamento de dados.

A transformação e a avaliação da Salesforce

• Comprar a Salesforce não é essencialmente apostar, com uma múltipla de valuation de dezenas de vezes, em uma história de alto crescimento ou em seu sucesso na transformação em IA, mas sim equilibrar a comparação entre seu valor intrínseco e seu preço real — atualmente, ela realmente se encontra em uma posição relativamente subavaliada.
• A Agentforce mudou a lógica de cobrança de [por pessoa] para [por tarefa]: anteriormente, a receita estava vinculada ao número de funcionários; futuramente, a receita estará ligada ao volume total de trabalho. Se a lógica de cobrança por tarefa for bem-sucedida, a Salesforce poderá fazer uma transição suave da economia de assentos para a economia de tarefas.
• O Dynamics 365 da Microsoft, combinado com o Copilot, representa a maior ameaça de longo prazo para a Salesforce. Se, no futuro, os vendedores nem abrirem mais a Salesforce, mas deixarem o Copilot atualizar automaticamente os registros de clientes no Outlook ou no Teams, a Salesforce pode degenerar de uma entrada de trabalho para um banco de dados de fundo.

Estratégia do AI Control Tower da ServiceNow

• A ServiceNow não quer criar outro ChatGPT, mas sim se tornar a camada de governança, orquestração e execução para agentes de IA empresariais. Independentemente de qual IA a empresa esteja usando, sempre que essa IA entrar nos processos da empresa, acessar seus sistemas ou executar suas tarefas, ela deverá ser governada e orquestrada pela ServiceNow.
• Essa abordagem é semelhante à do iOS da Apple, que não desenvolve diretamente todos os aplicativos, mas todos os aplicativos rodam sobre o iOS. A ServiceNow também pretende seguir esse caminho no futuro.
• As palavras exatas de Huang Renxun são: "ServiceNow é, essencialmente, o sistema operacional empresarial da era da IA."

O paradoxo do modelo de consumo da Snowflake

• O que o Snowflake mais teme não é os clientes não o usarem, mas sim os clientes o usarem muito bem. Quando as empresas percebem que a fatura do Snowflake está muito alta, incentivam as equipes de engenharia a otimizar consultas, comprimir armazenamento e até substituir parte das tarefas de baixo valor com ferramentas de código aberto — eis a lâmina dupla do modelo de consumo.
• A taxa de retenção de receita líquida da Snowflake caiu de 131% para 126% e, mais recentemente, para 125%. Embora ainda saudável, a tendência descendente indica que o crescimento entre clientes existentes não está mais tão rápido quanto antes.
• Snowflake é a empresa com o crescimento mais rápido, a infraestrutura de dados de IA mais direta e naturalmente imune ao modelo de negócios tradicional de SaaS; mas também é a que possui a avaliação mais alta, a concorrência mais intensa e a qualidade de lucro mais fraca. Alta recompensa, alto risco.

Analogias históricas e julgamento final

• A narrativa de que a IA está matando o software foi excessivamente simplificada. O que realmente está acontecendo é que a IA está substituindo softwares que vendem apenas interfaces de funcionalidades, mas também está recompensando plataformas que vendem infraestrutura e governança. Nem todo software será disruptivo.
• Quando a bolha da internet em 2000 estourou, a tendência dominante do mercado era de que [a internet mataria todas as empresas tradicionais], mas as que sobreviveram não foram apenas as empresas de internet, mas também aquelas empresas tradicionais que mais cedo adotaram a internet e integraram essas ferramentas em seus negócios. Vinte anos depois, a lógica desta onda de IA é a mesma.

No início do ano novo de 2026, a narrativa de “a IA matando a indústria de software” explodiu em todo o mercado de ações dos EUA. Desde então, todo o setor de software ficou sob o pesadelo de ser substituído pela IA. A líder do setor, Microsoft, também não escapou, caindo mais de 25% durante o ano; se calculado a partir do pico histórico, o máximo drawdown aproximou-se de 40%, quase igual à queda da熊市 de 2022 no mercado de ações dos EUA. Já as ações de software populares dos últimos anos, como Salesforce, ServiceNow e Snowflake, perderam mais da metade de seu valor de mercado. Não se trata de um único problema corporativo, mas sim de todo o setor de software sendo condenado pelo mercado. Wall Street batizou esse evento de “Dia do Juízo Final do SaaS”.

Nos últimos quase seis meses, tanto investidores individuais quanto institucionais têm feito a mesma coisa: comprar hardware e vender software, resultando em uma forte queda no setor de software. No entanto, nos últimos tempos, alguns sinais incomuns surgiram silenciosamente. O modelo de superlotação do JPMorgan mostra que a concentração de posições institucionais no setor de semicondutores subiu para 99,3%, enquanto a concentração no setor de software é de apenas 22,8% — uma divisão de sentimento histórica. Nesse exato momento, o presidente dos Estados Unidos, Trump, gastou milhões de dólares para comprar ações de software em baixa; Bill Ackman, o gestor de fundos hedge mais famoso de Wall Street em comprar em baixa, também aumentou significativamente sua posição na Microsoft, a maior empresa do setor de software; e o CEO da NVIDIA, a empresa de maior capitalização global, Jensen Huang, viajou pessoalmente a Las Vegas pelo terceiro ano consecutivo para apoiar uma empresa de software.

Então, a IA vai realmente matar toda a indústria de software ou nos ofereceu uma oportunidade de compra única a cada dez anos? Neste vídeo de hoje, vou analisar detalhadamente três das empresas de software mais representativas: Salesforce, ServiceNow e Snowflake.

Sobre a IA matando o setor de SaaS e a queda acentuada das ações de software, tudo começou em janeiro deste ano. Em 30 de janeiro, a Anthropic (empresa por trás do modelo Claude) publicou silenciosamente no GitHub 11 plugins chamados Claude Cowork — um simples repositório de código, acompanhado por um blog. No entanto, nas 48 horas seguintes à publicação, as ações de software globais sofreram um colapso. Segundo estimativas do mercado, o setor de software perdeu um valor de mercado total de US$ 285 bilhões.

Por que todos estão tão assustados? Um jornalista da CNBC realizou um experimento que deixará todos os executivos de empresas SaaS sem dormir. Ele usou o Claude Code para replicar, em uma hora, um site chamado Monday.com, com um custo de apenas US$ 5–15. A Monday.com é uma empresa de software de gerenciamento de projetos listada na bolsa americana, com uma capitalização de bilhões de dólares. Um jornalista criou, em uma hora e com alguns dólares, uma demonstração de gerenciamento de projetos que parece quase idêntica à Monday.com.

Claro, isso não significa que ele realmente copiou uma empresa pública; a verdadeira Monday.com possui permissões corporativas, segurança de dados, ecossistema de integração e canais de vendas — coisas que a IA não pode criar em uma hora, exigindo tempo para se consolidar e acumular. Mas o aspecto mais assustador desse experimento é que muitas interfaces de funcionalidades nas quais as empresas de SaaS se baseavam para cobrar agora podem ser reproduzidas em um tempo extremamente curto por IA, sem qualquer experiência em programação. Por trás dessa história, a verdadeira preocupação do mercado é que a escassez e a vantagem competitiva das camadas de funcionalidades de SaaS estão desmoronando. O modelo tradicional de SaaS cobrado por usuário pode não ser mais viável diante do impacto da IA. Isso também reflete a ambição das empresas que desenvolvem modelos de IA subjacentes: não se limitam mais a otimizar o desempenho dos grandes modelos, mas entram diretamente no nível de aplicação, dividindo esse enorme bolo.

O termo SaaS significa Software as a Service (Software como Serviço). Sua essência é simples: levar softwares tradicionalmente instalados em servidores locais das empresas para a nuvem, permitindo que os clientes paguem mensalmente ou anualmente para obter o direito de uso do software. Nos últimos 20 anos, esse modelo foi a maior máquina de geração de riqueza da indústria de software.

A lógica de cobrança central de todas as empresas de SaaS é quase sempre baseada por usuário. Se uma empresa com 1.000 funcionários precisar usar esse software, ela precisa comprar 1.000 contas e pagar continuamente taxas de assinatura, variando de dezenas a centenas de dólares por conta por ano. Quanto mais frequentemente e por mais tempo o software for usado, maior será a fidelização do cliente, pois todo o fluxo de trabalho e os dados da empresa se tornam integrados a esse software SaaS, tornando o custo de migração ou troca muito alto em curto prazo. Esse é exatamente o princípio fundamental pelo qual o setor de SaaS leve lucra facilmente, e também a razão pela qual Wall Street esteve disposta a oferecer múltiplos de PE de dezenas a centenas de vezes para empresas de SaaS nos últimos 20 anos.

Mas, com a explosão da onda de IA, especialmente após a entrada na era dos Agentes, os alicerces dessa lógica começaram a abalar. As preocupações do mercado com o setor de SaaS têm principalmente duas camadas.

Primeiro nível: Compactação de assentos (Seat compression)

O nível mais direto de pânico é o agente substituindo funcionários, levando a uma queda significativa no número de assinaturas SaaS e a uma redução acentuada na receita e nos lucros. As empresas SaaS cobram por cabeça; quantos funcionários usarem, tantos assentos a empresa compra. Mas com a chegada da era dos agentes, esse modelo foi completamente revolucionado: se um agente de IA puder realizar o trabalho de 10 pessoas, uma empresa que antes precisava comprar 1.000 contas agora precisa apenas de 100. É exatamente isso que Wall Street tem chamado recentemente de “Seat compression” (compressão de assentos).

A fórmula de receita para empresas de SaaS é “número de clientes × assentos por cliente × preço unitário”. Nos últimos 20 anos, essas três variáveis aumentaram continuamente; no entanto, sob o impacto dos Agentes, o indicador de assentos por cliente enfrenta, pela primeira vez, um risco estrutural de queda. O mercado teme que o modelo de negócios das empresas de SaaS possa ser revolucionado pela IA.

Segunda camada: Fluxo de trabalho do Agente contorna a interface SaaS

Um nível mais profundo de pânico surge quando, sob fluxos de trabalho baseados em Agentes, o software SaaS é diretamente contornado, tornando-se um coadjuvante. Este é o núcleo verdadeiro da reação explosiva do mercado. O modelo de negócios tradicional de SaaS tem como pressuposto implícito que o software é usado por pessoas. A Salesforce projeta interfaces, dashboards atraentes e fluxos de trabalho — essencialmente para cultivar hábitos dos usuários e aumentar sua fidelidade. Mas Agentes não precisam de interface, nem de dashboards, nem de interfaces atraentes; eles precisam apenas de dados e APIs.

Quando o Claude puder se conectar diretamente aos plugins do seu Salesforce, Notion, Google Drive e Slack, os fluxos de trabalho sofrerão uma mudança fundamental. Anteriormente, os vendedores abriam diretamente o Salesforce para consultar dados dos clientes, acompanhar contratos e verificar situações de pós-venda, sendo a interface do software Salesforce essencial para suas atividades diárias. Agora, os vendedores podem abrir diretamente o Claude para realizar essas tarefas repetitivas, enquanto o Claude acessa e manipula dados no Salesforce por meio de API, eliminando a necessidade de os vendedores interagirem com a interface do software Salesforce.

Isso significa que o software SaaS foi subjugado pela IA, passando de entrada principal nos fluxos de trabalho empresariais para um backend de armazenamento de dados. O aspecto aterrorizante disso é que ele altera diretamente a cadeia de distribuição de valor. Anteriormente, os usuários interagiam mais com software SaaS, mas agora dedicam mais tempo à interação com Agentes. Onde os usuários gastam mais tempo, lá reside o maior poder de precificação. Nesse cenário, o software SaaS tornou-se um coadjuvante dos Agentes de IA. Anteriormente, a maior vantagem competitiva do SaaS era o hábito de uso prolongado e a acumulação de fluxos de trabalho, baseada na premissa de que “os usuários usariam intensamente interfaces gráficas”, mas os Agentes estão mudando isso. Isso é suficiente para provocar pânico em larga escala no mercado.

Ao mesmo tempo, o ambiente macroeconômico de juros está sob pressão, e os gastos de capital das grandes tecnológicas estão quase integralmente direcionados à infraestrutura de IA, comprimindo continuamente os orçamentos das empresas para aquisição de software, o que mais afetou a valoração das ações de crescimento de software de longo prazo. Até agora neste ano, todo o setor de software apresentou desempenho significativamente inferior ao S&P e ao Nasdaq no mesmo período, e o mercado apresentou uma divisão polarizada, com todos comprando sem critério hardware e vendendo curto software.

A análise de congestão do JPMorgan mostra que a congestão no setor de semicondutores atingiu o nível histórico mais alto de 99,3%, o que significa que quase todos os investidores estão posicionados na mesma direção. Mais notavelmente, as posições curtas no setor de software estão aumentando gradualmente, e o indicador de risco de squeeze atingiu o nível extremo de 100%. Quando o pânico atinge seu auge, os pontos críticos do mercado e os sinais reversos geralmente começam a surgir.

Esses dados não significam que os fundos sairão imediatamente do setor de hardware para se deslocar para o setor de software. Trata-se mais de um sinal de risco: o hardware tornou-se o setor mais movimentado pelos traders varejistas e institucionais, e a vantagem de comprar hardware sem análise está diminuindo; naturalmente, há demanda por realocar os fundos entre setores; trocar do hardware em alta para o software em baixa equivale a passar de um setor extremamente lotado e totalmente precificado no curto prazo para um setor ainda pressionado por histórias de medo, mas cuja fundamentação pode estar prestes a melhorar.

A boa notícia sobre o setor de hardware é que todos já compraram e isso já está precificado pelo mercado; a má notícia sobre o software é que todos também já venderam quase tudo, deixando espaço para uma recuperação. Minha análise sobre esse tema é clara: nos próximos três meses, se você considerar apenas o nível de atividade do setor, o hardware certamente será mais forte; mas se analisar o potencial de alta, o risco-benefício e a relação custo-benefício, o software pode até se mostrar melhor. Em outras palavras, o hardware continua sendo o principal tema da IA, mas já está excessivamente lotado no curto prazo; o software é a área em atraso, com maior elasticidade e potencial de retorno nos próximos três meses.

Principalmente porque o setor de software foi severamente pressionado nos últimos meses. Junto com o pânico da IA, houve uma venda generalizada e indiscriminada de ações de software; o mercado simplesmente vendeu primeiro e depois questionou, o que levou a muitas empresas de software de alta qualidade — com barreiras de negócios, acúmulo de dados e que estão ativamente adotando IA — serem injustamente penalizadas.

Além disso, nos próximos dezenas de dias, o setor de software terá muitos catalisadores. Por exemplo, em 27 de maio, Salesforce e Snowflake divulgarão seus últimos relatórios financeiros no mesmo dia, e esses dois relatórios responderão a uma pergunta central: a IA está consumindo o SaaS ou redefinindo seu preço? Em seguida, de 1 a 4 de junho, a Snowflake realizará sua conferência anual em São Francisco, com o tema infraestrutura de dados e implementação da IA empresarial; de 2 a 3 de junho, a Microsoft realizará a conferência Build, cujos principais tópicos serão AI Agent, Copilot, fluxos de trabalho de desenvolvedores e aplicações empresariais de IA. A combinação desses catalisadores pode reforçar a tendência de recuperação das ações de software. Se o mercado começar a acreditar que os AI Agents não pretendem matar o software, mas sim implementá-lo por meio de plataformas de software, empresas como ServiceNow, Salesforce e Snowflake podem se beneficiar disso.

Contexto da empresa

O código da Salesforce é CRM, que coincide exatamente com o nome de seu negócio; é a maior empresa de software de gestão de relacionamento com clientes do mundo e uma das mais simbólicas da era SaaS. Em poucas palavras, ela ajuda as empresas a gerenciar seus clientes. Mas aqui, "gerenciar clientes" não significa simplesmente permitir que os vendedores abram uma página web e insiram algumas informações sobre clientes — seu verdadeiro valor está em se tornar o sistema central de registro de dados dos clientes da empresa.

Quem é o cliente, quais funcionários o acompanharam, quais produtos compraram, em que estágio está o contrato, se houve reclamações de atendimento pós-venda e quantas vezes foram alcançados por campanhas de marketing — esses dados mais críticos do ciclo de vida do cliente são armazenados no Salesforce. Esses são os ativos de cliente mais fundamentais da empresa. A IA pode ajudar a gerar e-mails, resumir reuniões e escrever automaticamente scripts de vendas, mas sem um banco de dados confiável de clientes, a IA não sabe como realizar essas tarefas — e é aí que reside a posição central do Salesforce. A IA pode impactar as funcionalidades front-end do Salesforce, mas não necessariamente eliminar seu núcleo.

A Salesforce, por um lado, é a empresa clássica de SaaS que enfrenta diretamente o impacto da compressão de espaços dos Agentes; mas, por outro lado, é a base de dados de muitos clientes corporativos, não sendo uma ferramenta simples de ser substituída. Este é o ponto central da nossa análise da Salesforce: será ela uma empresa de software da era passada prestes a ser颠覆ada pela IA, ou uma máquina de fluxo de caixa cujo preço de mercado é excessivamente pessimista?

A Salesforce possui atualmente mais de 150.000 clientes corporativos, desde startups até as empresas da Fortune 500. A empresa foi fundada por Marc Benioff em 1999. Benioff era da Oracle, tendo sido o vice-presidente mais jovem da Oracle e um dos primeiros discípulos valorizados pelo fundador da Oracle, Larry Ellison. Mais tarde, ele saiu para empreender, propondo uma ideia muito ousada para a época: ele defendia que software corporativo não deveria ser vendido em discos instalados nos servidores dos clientes, mas sim executado na nuvem, sob assinatura mensal ou anual.

Essa ideia era muito ousada em 1999. Na época, gigantes tradicionais como Microsoft, Oracle e SAP adotavam o modelo predominante de vender software para empresas, que o implantavam em seus próprios servidores locais. Nesse contexto, Benioff sozinho proclamou o slogan "No Software", e posteriormente o modelo de negócio SaaS realmente venceu, tornando a Salesforce sinônimo do setor SaaS.

A característica de Benioff é ter um faro extremamente apurado e saber apostar na direção certa. Quando ele mencionou pela primeira vez o Agentforce no ano passado, todo o mercado achou que era apenas um golpe de marketing, mas nos últimos trimestres o Agentforce realmente apresentou dados muito positivos. Os dados mais recentes revelam que o ARR do Agentforce já atingiu 800 milhões de dólares, um aumento de 169% em relação ao ano anterior. Portanto, acreditar ou não que a Salesforce conseguirá realizar a transformação em IA depende em grande parte de você acreditar ou não em Benioff.

Matriz de produtos

Muitas pessoas acreditam que a Salesforce é apenas uma ferramenta de CRM, mas, após mais de 20 anos de expansão e aquisições, ela se tornou uma plataforma de software empresarial muito abrangente.

O mais fundamental é o Sales Cloud, seu produto inicial, que ajuda as equipes de vendas a gerenciar clientes, oportunidades e o funil de vendas. A estrutura de vendas de inúmeras empresas globais é construída sobre este produto. Após o Sales Cloud, a Salesforce expandiu-se com o Service Cloud, dedicado exclusivamente ao atendimento ao cliente e suporte pós-venda—chamadas de reclamação, e-mails de consulta, bate-papo online, alocação de tickets e fluxos de processamento são todos executados no Service Cloud. Para além disso, o Marketing Cloud é responsável pelo marketing digital, auxiliando as empresas em campanhas direcionadas, marketing por e-mail e rastreamento de eficácia de anúncios; já o Commerce Cloud lida com comércio eletrônico, ajudando as empresas a vender online.

Juntas, essas quatro áreas cobrem praticamente todos os aspectos da interação entre empresas e clientes, da aquisição de clientes à conclusão da venda, suporte pós-venda e recompra, com produtos correspondentes para cada etapa do ciclo.

Mas a ambição da Salesforce não para por aí. Nos últimos anos, ela investiu grandes quantias em aquisições. Adquiriu a MuleSoft (que faz integração de sistemas — empresas frequentemente usam dezenas de softwares internamente, e a MuleSoft conecta os dados entre esses sistemas), a Tableau (que faz visualização de dados e análise empresarial, transformando dados de clientes do CRM em gráficos e insights), e o Slack (que oferece comunicação e colaboração interna empresarial, semelhante a aplicativos chineses como Feishu ou DingTalk); no ano passado, adquiriu ainda a Informatica (que fornece gestão de dados empresarial, ajudando as empresas a limpar, integrar e governar dados espalhados por diversos locais).

Juntas, essas aquisições permitiram que a Salesforce construísse um ecossistema completo em torno dos dados do cliente, com o CRM como núcleo e camadas de integração, análise, colaboração e governança de dados ao redor. A área de negócio mais recente e mais crucial da Salesforce — também a peça mais importante desse quebra-cabeça — é a Agentforce, a plataforma de agentes de IA lançada pela Salesforce no ano passado e sua carta mais importante para enfrentar o impacto da IA.

Modelo de negócio: da economia de assentos para a economia de tarefas

O modelo de negócios da Salesforce é o exemplo mais típico de SaaS, cobrando por usuário. A empresa compra quantas contas forem necessárias, de acordo com o número de vendedores que usam o CRM; cada conta custa cerca de 100 dólares por mês, com pagamento anual. Embora o custo por conta pareça baixo, se uma grande empresa tiver milhares ou dezenas de milhares de funcionários de vendas, atendimento ao cliente e operações, o montante total se torna uma receita recorrente muito estável. Essa é a fonte fundamental da riqueza da Salesforce nos últimos mais de 20 anos.

Mas após a chegada da IA, esse modelo de ganho passivo começou a se desgastar. Se um agente de IA puder automaticamente realizar pesquisas de clientes, escrever e-mails, gerenciar funis de vendas e acompanhar clientes, as empresas ainda precisarão de tantos vendedores? Essa é exatamente a preocupação mais forte do mercado — a compressão de vagas. A Salesforce é uma das empresas mais frequentemente citadas no mercado para discussões e especulações.

Benioff também percebeu esse problema. A partir do ano passado, a Salesforce iniciou uma transformação de modelo de negócios mais ousada, mas extremamente crucial, mantendo as taxas de assinatura, mas adicionando um novo produto alinhado à era da IA, chamado Agentforce. Em termos simples, o modelo tradicional é “você paga conforme o número de contas que compra”, enquanto o novo modelo é “você paga conforme a quantidade de tarefas executadas pelos seus Agentes de IA”. A Salesforce chama essa medida de uso de Agentic Work Units (unidades de trabalho de agente de IA).

A lógica por trás desse novo modelo é inteligente. Se a IA realmente conseguir substituir parte do trabalho humano, o número tradicional de assentos pode diminuir, mas, ao mesmo tempo, o número de tarefas executadas por Agentes de IA pode aumentar significativamente: enquanto um vendedor anteriormente podia acompanhar 20 clientes por dia, um Agente de IA poderá acompanhar 200 clientes simultaneamente. Embora o número de assentos humanos tenha diminuído, o número de tarefas executadas pela IA pode dobrar ou até aumentar dez vezes. Se o modelo de cobrança por tarefa for bem-sucedido, a Salesforce poderá transitar suavemente da economia de assentos para a economia de tarefas, aumentando potencialmente a receita por cliente. Anteriormente, a receita estava ligada ao número de funcionários; futuramente, estará ligada ao volume total de trabalho. Esse é o significado mais importante do Agentforce: pode reestruturar toda a lógica de cobrança e o modelo de negócios da Salesforce.

Claro, essa história ainda não se concretizou totalmente. Embora o ARR do Agentforce já tenha atingido 800 milhões de dólares e cresça muito rapidamente, ainda representa menos de 2% da receita anual de 41,5 bilhões de dólares da Salesforce. A pressão de redução de assinaturas enfrentada pela Salesforce pode ser mais severa do que a de qualquer outra empresa SaaS, pois a Salesforce vende assinaturas para vendedores, atendentes e profissionais de marketing — uma empresa com 10 mil funcionários pode precisar comprar entre 3.000 e 5.000 contas da Salesforce, e essas funções são exatamente as primeiras a serem substituídas por agentes de IA: escrever e-mails, acompanhar clientes, gerar textos de vendas e responder consultas dos clientes — tudo o que os grandes modelos de IA fazem melhor. É extremamente difícil depender de um novo negócio de apenas 2% para superar o declínio das assinaturas tradicionais.

Se for esse o caso, por que ainda digo que a Salesforce continua merecendo atenção? Não porque acredite que a nova história do Agentforce certamente superará a receita do antigo modelo SaaS, mas porque a Salesforce atualmente tem um múltiplo de P/L forward de apenas 13–14 vezes, uma avaliação que já incorpora expectativas pessimistas. Ela ainda possui US$ 14,4 bilhões em fluxo de caixa livre e uma autorização de recompra de US$ 50 bilhões.

Portanto, comprar a Salesforce não é essencialmente apostar, com uma múltipla de valuation de dezenas de vezes, em uma história de alto crescimento ou em seu sucesso na transformação por IA, mas sim equilibrar a comparação entre seu valor intrínseco e seu preço real — a Salesforce atualmente está realmente em uma posição relativamente subavaliada. Claro, essa margem de segurança não é incondicional: se a IA realmente causar uma queda significativa na receita dos negócios tradicionais e o Agentforce não conseguir compensá-la, a avaliação da Salesforce ainda pode ser comprimida. Mas, desde que o negócio principal permaneça estável e as recompras continuem sendo executadas, mesmo que o Agentforce apenas parcialmente realize seu potencial, o mercado pode reavaliá-la, resultando em uma recuperação do preço das ações.

Moat

A maior vantagem competitiva da Salesforce é a enorme quantidade de dados acumulados pelos clientes ao longo dos últimos 20 anos. Uma empresa que utiliza um CRM há 10 anos pode ter armazenado milhões de registros de clientes, centenas de milhares de processos de vendas e dezenas de milhares de campos personalizados; mover todos esses dados equivale a derrubar toda a base digital da empresa e reconstruí-la do zero, com custos de migração muito superiores aos custos de continuar pagando.

Onde está a fraqueza da Salesforce? O Dynamics 365 da Microsoft, combinado com o Copilot, representa a maior ameaça de longo prazo à Salesforce. Como a maior empresa de software do mundo, os produtos de produtividade B2B da Microsoft já penetraram na maioria absoluta das grandes empresas globais. O Dynamics 365 é o produto CRM da Microsoft, diretamente concorrendo com o núcleo dos negócios da Salesforce, e vem registrando crescimento anual superior a 20% nos últimos anos. O mais crucial é que o Dynamics 365 está profundamente integrado aos pacotes de produtividade da Microsoft, como Copilot, Teams e Outlook — os principais pontos de entrada de software utilizados diariamente pelos funcionários corporativos. Se, no futuro, os vendedores nem abrirem mais a Salesforce, mas confiarem ao Copilot a atualização automática dos registros de clientes diretamente no Outlook ou no Teams, a Salesforce poderá se reduzir de uma entrada de trabalho para um banco de dados em segundo plano. Esse é exatamente o ponto que Benioff mais teme e a maior incerteza de longo prazo para a Salesforce.

Dados mais recentes do relatório financeiro

Os dados do último trimestre do ano fiscal passado foram os seguintes: receita anual de US$ 41,5 bilhões, aumento de 10% em relação ao ano anterior; RPO total de US$ 72 bilhões, aumento de 14% em relação ao ano anterior; fluxo de caixa livre de US$ 14,4 bilhões, aumento de 16% em relação ao ano anterior; retorno total aos acionistas de US$ 14,3 bilhões no ano, sendo US$ 12,7 bilhões em recompra de ações e US$ 1,6 bilhão em dividendos. Além disso, a Salesforce acabou de aprovar um plano de recompra de ações de até US$ 50 bilhões. O novo negócio Agentforce apresentou um ARR de US$ 800 milhões, aumento de 169% em relação ao ano anterior, com 29.000 contratos assinados.

No entanto, é necessário fazer uma ressalva: 29.000 transações não equivalem a 29.000 grandes clientes, nem significam que todas sejam contratos de grande valor. Esses dados apenas indicam que o produto está sendo ampliado rapidamente, mas o que realmente determina a avaliação é se, posteriormente, será possível aumentar o valor pago por cliente e a taxa de retenção de receita líquida. Nesta reunião de resultados, a empresa também elevou sua meta de receita para o ano fiscal de 2030 para 63 bilhões de dólares.

No geral, os fundamentos da Salesforce são realmente muito sólidos. Além disso, durante a última reunião de resultados, o CEO Benioff afirmou que este foi o ano mais brilhante na história da empresa e também o melhor ano de desempenho na história da indústria de software. Ele ainda destacou que agora é uma ótima oportunidade de marketing e de compra, razão pela qual a empresa aumentou sua autorização para recompra de ações para 50 bilhões de dólares. Esse tom é muito claro: a gestão está satisfeita com os resultados e, de forma direta, contesta o mercado, argumentando que ele está excessivamente pessimista e que as ações da Salesforce foram subavaliadas.

Quando fiz o vídeo, a ação da Salesforce estava em apenas US$ 180, com um P/E futuro de 13 a 14 vezes. Em comparação com os múltiplos de 30 a 40 vezes ou mais vistos durante o boom de software dos últimos anos, houve uma redução significativa, colocando-a na posição de avaliação mais baixa dos últimos anos.

Catalisadores e riscos

As razões para ser bullish são simples: sua avaliação está barata, o fluxo de caixa é estável, o atual programa de recompra é muito robusto e o novo negócio Agentforce está acelerando sua expansão. O resultado da Salesforce em 27 de maio merece atenção especial, pois é o catalisador mais direto no curto prazo.

As razões para ser baixista são que seu crescimento é de apenas 10%, o que não é rápido no setor de software; as dúvidas sobre o modelo de negócios serem颠覆adas pela IA ainda não foram eliminadas; e a incerteza em torno do novo negócio Agentforce permanece alta. A maior dúvida do mercado é se o Agentforce poderá crescer o suficiente para impulsionar toda a receita e lucratividade da empresa e ajudá-la a completar sua transição completa para a IA? Isso ainda aguarda confirmação ao longo do tempo.

Na demonstração financeira de 27 de maio, fiquem atentos a estes pontos: primeiro, se o ARR da Agentforce continuará a manter um crescimento anual superior a 100%. Se a taxa de crescimento diminuir, isso indicará certos riscos na transformação em IA, e o mais importante será observar como a administração responderá a esse ponto.

Em segundo lugar, houve algum encolhimento evidente nos negócios relacionados às taxas de assinatura SaaS? Se ocorrerem casos semelhantes, todos devem ter cuidado, pois o mercado pode continuar a promover a narrativa de que “a IA está devorando o SaaS”.

Além disso, é importante observar se a empresa mantém sua perspectiva otimista para o futuro e se a gestão continua respondendo positivamente ao impacto da IA no modelo de negócios de SaaS. Esses são pontos bastante relevantes.

Se analisarmos apenas o relatório financeiro do último trimestre, acho que a gestão foi muito clara e otimista, acreditando que a IA não matará a Salesforce, mas sim a elevará de uma empresa de aplicativos SaaS para uma plataforma de agentes empresariais. No entanto, os dados indicam que essa narrativa ainda está em uma fase inicial de validação. Para mim pessoalmente, não vejo necessidade de tirar conclusões precipitadas sobre se a IA realmente a颠覆ou ou se a empresa já completou sua transformação de negócios baseada em IA. O que me importa mais é que sua avaliação está no nível mais subavaliado dos últimos anos, combinado com uma base fundamental sólida da empresa, o que torna a entrada atual com alta vantagem e bom risco-benefício. Mas a narrativa principal de longo prazo continua sendo a IA — se a Salesforce poderá suportar o teste da IA ainda exigirá tempo para ser confirmada.

Contexto da empresa

A empresa ServiceNow é aquela que mencionei no início, cujo Jensen Huang viajou pessoalmente a Las Vegas por três anos consecutivos para apoiá-la. Se a Salesforce gerencia as relações com clientes externos das empresas, a ServiceNow gerencia os funcionários e processos internos. Em poucas palavras, ela é o sistema nervoso central da operação interna das empresas.

Muitos processos internos da empresa que exigem aprovação, fluxo, execução e registro podem ser executados no ServiceNow. Quando o computador quebra, é necessário abrir um ticket de TI; para novos funcionários, é preciso criar contas, configurar computadores e seguir os processos de RH; quando há falhas no sistema, é necessário responder a eventos; e quando há alertas de segurança, eles devem ser atribuídos, escalonados e corrigidos. Por isso, ele não é apenas um sistema de tickets de TI, mas sim uma plataforma unificada para diversos fluxos de trabalho internos da empresa.

ServiceNow foi fundada em 2004 e tem sua sede em Santa Clara, Califórnia. O atual CEO é Bill McDermott, que anteriormente foi CEO global da SAP e possui décadas de experiência na indústria de software empresarial. Após assumir oficialmente a ServiceNow em 2019, McDermott levou a empresa a expandir-se além de uma empresa de software de tickets de TI, rumo a se tornar uma "plataforma de fluxo de trabalho para toda a empresa". Seu estilo é muito marcante: ele se destaca em contar grandes narrativas, realizar grandes negócios e conquistar grandes clientes. Esse estilo, na era da IA, tornou-se uma vantagem.

Matriz de produtos

O negócio principal é o ITSM, usado pelos departamentos de TI corporativos para gerenciar tickets, resposta a incidentes, lançamentos de mudanças, ativos de TI e solicitações de serviço. Nesse mercado, a ServiceNow é a líder global incontestável. Com base nisso, ela expandiu-se para o ITOM (Gerenciamento de Operações de TI); enquanto o ITSM lida principalmente com "como responder após um problema ocorrer", o ITOM monitora sistemas antecipadamente, identifica problemas e tenta corrigi-los automaticamente.

A expansão dos negócios inclui o Service Delivery de RH, onde todos os pedidos dos funcionários — desde admissão, demissão, férias e transferências até diversos outros pedidos — podem ser concluídos no ServiceNow. Além disso, há o Customer Service Management (voltado para atendimento corporativo, com certa sobreposição ao Salesforce Service Cloud, mas o ServiceNow é mais voltado para cenários B2B complexos, como equipamentos de grande porte, clientes corporativos e chamados de suporte interdepartamentais); o Security Operations, responsável pela resposta a incidentes de segurança; e o Strategic Portfolio Management, que auxilia o CIO na gestão de portfólios de projetos, decidindo quais projetos de TI devem ser investidos e quais devem ser cancelados.

Visto em conjunto, a ServiceNow evoluiu de um simples software de gerenciamento de serviços de TI para uma plataforma de fluxo de trabalho corporativo interno. Essa é a razão fundamental para sua taxa de renovação de 97%, pois, uma vez que uma empresa transfere seus processos de TI, RH, segurança e atendimento ao cliente para a ServiceNow, substituí-la não se trata apenas de trocar um software, mas de reconstruir todo o sistema interno de operação da empresa — um processo com alto custo.

Aquisições-chave mais recentes

Além de seus próprios produtos nativos, a ServiceNow realizou várias aquisições muito importantes no último ano.

O primeiro é o Moveworks, que oferece um assistente de serviço ao funcionário impulsionado por IA. Os funcionários não precisam mais procurar por entradas em vários lugares; basta perguntar à IA, que pode ajudá-los a consultar políticas, abrir chamados, verificar o status e até resolver automaticamente parte dos problemas. Após a aquisição, as capacidades do Moveworks foram integradas ao EmployeeWorks da ServiceNow.

A segunda é a Veza, que se concentra em governança de identidade e gerenciamento de permissões. Na era dos AI Agents, "quem pode acessar quais dados" tornou-se extremamente crucial — não apenas pessoas precisam ser restritas, mas também as permissões dos Agents. A Veza resolve exatamente esse problema.

O terceiro é a aquisição da Armis, que realiza visualização em tempo real de ativos no campo da segurança cibernética. A Armis consegue ver quantos dispositivos há na rede corporativa, quais têm vulnerabilidades e quais estão em comunicação.

Essas três aquisições têm um objetivo comum: preparar-se para a entrada em larga escala de Agentes de IA nas empresas. Para que os Agentes possam trabalhar dentro das empresas, precisam saber quais perguntas os funcionários estão fazendo, quem tem permissão para acessar quais dados e quais ativos existem na rede. Essas três aquisições complementam exatamente essas três capacidades. Claro, realizar várias aquisições em curto espaço de tempo também traz riscos de integração, especialmente uma grande transação como a da Armis, no valor de US$ 7,75 bilhões — detalharemos esses riscos mais adiante.

Estratégia de IA principal: AI Control Tower

A estratégia de IA mais central da ServiceNow é chamada de AI Control Tower (Torre de Controle de IA). Esse conceito surge de um problema muito real: no futuro, as empresas não usarão apenas uma única provedora de IA; poderão usar o GPT da OpenAI para atendimento ao cliente, o Claude da Anthropic para revisão de contratos, o Copilot da Microsoft para colaboração em documentos, o Gemini do Google para análise de dados, e ainda desenvolverão muitos próprios Agentes de IA internos.

Neste momento, surge a questão: quem gerencia todos esses AI Agents operando simultaneamente dentro da empresa? Quem decide quais dados eles podem ou não acessar? Quem garante que eles não realizem operações além de seus limites? E, em caso de acidente, como atribuir responsabilidade? É exatamente isso que o AI Control Tower pretende resolver.

A ServiceNow não pretende criar um novo ChatGPT, mas sim se tornar a camada de governança, orquestração e execução para agentes de IA empresariais, responsável por garantir que essas IA atuem dentro das empresas de forma segura, compatível com regulamentações e auditável. É essa a diferença em relação a muitas outras empresas de software SaaS. Muitas empresas estão se perguntando: “Será que consigo criar meu próprio agente de IA para competir com ChatGPT, Claude e Gemini pelo acesso à camada de aplicação?”, mas a ServiceNow escolheu um caminho mais inteligente: “Não vou competir com vocês pelos modelos subjacentes; em vez disso, vou gerenciar os fluxos de execução desses modelos após sua entrada nas empresas.”

O objetivo da ServiceNow é garantir que, independentemente de qual IA a empresa esteja usando, sempre que essa IA entrar nos processos da empresa, acessar seus sistemas ou executar suas tarefas, seja gerenciada e orquestrada pela ServiceNow.

Por que ServiceNow?

Isso volta às capacidades fundamentais acumuladas pela ServiceNow ao longo de mais de 20 anos. Ela possui algo chamado CMDB (banco de dados de gerenciamento de configuração). Em termos simples, é um mapa completo dos ativos e relações de TI da empresa. Todos os servidores, aplicações em execução e relações de permissão entre usuários são registrados aqui. Ela também possui um mecanismo de fluxo de trabalho operacional há mais de uma década, por meio do qual todos os processos de aprovação, execução e colaboração da empresa são executados na ServiceNow. Além disso, possui logs de auditoria completos, registrando quem fez o quê, quando e quais alterações foram feitas em cada etapa.

Após entrar na empresa, o Agente de IA mais precisa de três coisas: saber quais sistemas estão disponíveis para uso, executar tarefas conforme os processos estabelecidos e registrar um histórico de auditoria para cada passo realizado pelo Agente. Além disso, a ServiceNow completou a verificação de identidade e permissões por meio da Veza e a visualização em tempo real de ativos por meio da Armis.

Na conferência Knowledge deste ano, esse conceito deu mais um passo adiante: a ServiceNow lançou o Action Fabric. Essa ferramenta permite que qualquer agente de IA de terceiros — seja Claude, GPT, Gemini ou Copilot — invoque o mecanismo de governança da ServiceNow para executar tarefas empresariais. “Não me importo qual modelo de IA você usa, mas a execução e a governança devem passar por minha camada”, esse raciocínio é semelhante ao da Apple com o iOS: a Apple não cria todos os aplicativos por conta própria, mas todos os apps rodam sobre o iOS. A ServiceNow pretende seguir o mesmo caminho no futuro.

Endosso de Jensen Huang

O endosso mais convincente para essa posição vem de Jensen Huang. O CEO da NVIDIA compareceu pela terceira ano consecutivo à conferência anual da ServiceNow — isso não é apenas um apoio mútuo entre parceiros, mas também demonstra que a NVIDIA é cliente da ServiceNow. O sistema interno de cotação de supercomputadores da NVIDIA opera na ServiceNow; anteriormente, gerar um documento de cotação completo levava cinco dias, mas agora, com o fluxo de trabalho de IA, isso é feito em apenas cinco minutos.

As palavras originais de Jensen Huang são: “ServiceNow é, essencialmente, o sistema operacional empresarial da era da IA.” Este ano, as duas empresas lançaram conjuntamente o Project Arc, com a NVIDIA fornecendo um sandbox seguro de computação de IA e a ServiceNow oferecendo governança empresarial, estabelecendo uma relação profundamente integrada. Isso demonstra que o AI Control Tower da ServiceNow não é um conceito de software isolado, mas está começando a ser incorporado nas narrativas de implementação empresarial dos parceiros do ecossistema de IA, como NVIDIA, OpenAI, Google e Anthropic.

Dados financeiros mais recentes

No primeiro trimestre deste ano, a receita total foi de US$ 3,77 bilhão, um aumento de 22% em relação ao mesmo período do ano anterior; a receita de assinatura foi de US$ 3,671 bilhão, também um aumento de 22% em relação ao mesmo período do ano anterior, superando o limite superior da orientação; o total RPO foi de US$ 27,7 bilhões, um aumento de 25% em relação ao mesmo período do ano anterior; a taxa de renovação dos clientes foi de 97%. Esses números demonstram que os fundamentos da ServiceNow estão sólidos: ela continua sendo uma plataforma de software com crescimento de cerca de 20%, taxa de renovação de 97%, alta margem de lucro e alto fluxo de caixa.

O desempenho da IA aqui foi ainda mais notável. A empresa elevou sua meta de ACV (Valor Contratual Anual) relacionado à IA para este ano, de 1 bilhão de dólares no início do ano para 1,5 bilhão de dólares. Observe que esse é o valor contratual, não a receita do período atual, que será convertida gradualmente em receita real. Mas aumentar a meta em 50% em apenas um trimestre indica que os produtos de IA da empresa realmente estão sendo comprados por clientes e estão em forte crescimento.

Seu preço das ações já recuou mais de 50% em relação ao pico histórico, e o múltiplo de preço/lucro prospectivo atual está aproximadamente entre 21 e 24 vezes. Para uma empresa de software leve de alto crescimento, isso representa, de fato, uma faixa relativamente subavaliada.

Catalisadores e riscos

As razões para ser bullish sobre a ServiceNow são claras. Primeiro, sua narrativa de IA é muito clara: o AI Control Tower é o sistema operacional das empresas na era da IA; quanto maior a demanda por IA, mais as empresas precisam de uma plataforma de governança, auditoria, permissões e execução. Segundo, seus novos negócios de IA estão realmente crescendo: o AI ACV aumentou de US$ 1 bilhão para US$ 1,5 bilhão, e a história está se concretizando. Terceiro, seu ecossistema de parceiros é forte: OpenAI, Google Gemini, Claude e NVIDIA estão todos integrando ou estabelecendo parcerias profundas com a ServiceNow, reforçando sua posição estratégica como “torre de controle de IA corporativa”.

Mas também é preciso esclarecer os riscos enfrentados pela ServiceNow. Após a divulgação dos resultados do último trimestre, mesmo superando as expectativas do mercado, a ação caiu em mais de dois dígitos após o horário comercial, indicando um sentimento de extremo pessimismo no mercado — o que demonstra que a tendência atual ainda não foi revertida, e há dúvidas persistentes sobre o modelo de negócios das empresas de SaaS e sua transição para IA. Além disso, a ServiceNow realizou três aquisições em rápida sucessão, especialmente a grande transação de US$ 7,75 bilhões pela Armis, que exigirá tempo para ser absorvida. O mercado analisará cuidadosamente quanta parte da previsão revisada de receita é atribuível às aquisições e quanta parte vem de crescimento orgânico. Os riscos externos incluem fatores geopolíticos no Oriente Médio: no último trimestre, alguns grandes projetos foram adiados, resultando em um impacto negativo de cerca de 75 pontos base no crescimento da receita de assinaturas.

Em relação à ServiceNow, eu ainda sou bastante otimista. É a empresa de software entre as três com a narrativa de IA mais coerente, direta e facilmente aceita pelo mercado. Sua posição como AI Control Tower não apenas não será ameaçada pela IA, mas também se beneficiará com sua adoção generalizada, tendo grande potencial de se tornar a plataforma de software mais crítica no processo de implementação de IA corporativa. Além disso, em termos de avaliação, seu preço caiu pela metade desde o pico no último ano, com um múltiplo de P/L frente muito baixo — assim como a Salesforce —, chegando a um nível relativamente barato. Atualmente, o custo-benefício e o potencial de retorno são muito atrativos.

Contexto da empresa

A melhor maneira de resumir esta empresa em uma frase é: o superarmazém de dados corporativos. Se a Salesforce gerencia clientes e a ServiceNow gerencia processos, a Snowflake gerencia dados. Todos os dados da empresa — como dados de vendas, comportamento do usuário, demonstrações financeiras e logs do sistema — são inseridos na Snowflake, permitindo análise, modelagem e execução de cargas de trabalho de IA nesse superarmazém de dados.

Matriz de produtos

A base mais fundamental da Snowflake ainda é o data warehouse e o data lake; as empresas transferem todos os dados estruturados e semiestruturados para dentro, executam consultas SQL e realizam análise de dados nessa base — esse é o alicerce da Snowflake e a principal fonte de sua receita. Sobre essa base, a Snowflake construiu o Snowpark, permitindo que desenvolvedores escrevam código diretamente na Snowflake usando Python, Java e Scala para construir pipelines de dados e modelos de machine learning, sem precisar mover os dados para fora; todo o processo, desde o processamento de dados até o treinamento do modelo, é realizado internamente na plataforma.

Acima disso, está o pacote Cortex AI, foco principal da Snowflake nos últimos mais de um ano, que contém dois produtos centrais. O Snowflake Intelligence é voltado para usuários de negócios e permite interagir diretamente com os dados por meio de linguagem natural; ele consulta, analisa e gera insights automaticamente com base nos dados estruturados e não estruturados da Snowflake, além de poder executar tarefas multietapas de forma proativa, funcionando mais como um agente de IA empresarial. O Cortex Code é voltado para desenvolvedores e, diferente dos assistentes de programação comuns, é um agente de codificação nativo da Snowflake, capaz de compreender a estrutura de dados, as configurações de permissão e o ambiente de computação da Snowflake, ajudando diretamente a escrever pipelines de dados, depurar consultas e construir aplicações de IA — com funcionalidades extremamente poderosas.

Portanto, a divisão de funções entre esses dois produtos é clara: o Snowflake Intelligence é voltado para usuários de negócios, permitindo que pessoas sem conhecimento em consultas SQL possam fazer perguntas diretamente aos dados, utilizá-los e fazer com que a IA atue com base neles; o Cortex Code é destinado às equipes técnicas, permitindo que desenvolvedores e engenheiros de dados construam mais rapidamente aplicações de dados, pipelines de dados e aplicações de IA.

Além dos produtos de IA, a Snowflake possui duas capacidades distintas. O Snowflake Marketplace é um mercado de compartilhamento e negociação de dados, onde empresas podem comprar e vender conjuntos de dados diretamente, além de acessar dados de terceiros para análise. Os Data Clean Rooms permitem colaboração entre organizações com proteção de privacidade, permitindo que duas empresas realizem análises conjuntas sem expor seus dados originais; o setor publicitário pode usá-los para atribuição entre plataformas, o setor farmacêutico para pesquisas clínicas conjuntas e o setor financeiro para colaboração em detecção de fraudes. Essas duas capacidades representam vantagens diferenciadas difíceis de replicar.

Visto em conjunto, a Snowflake está se transformando de uma ferramenta de data warehouse para uma plataforma de dados baseada em IA, com armazenamento e computação de dados na camada inferior, ferramentas de desenvolvimento e motores de IA na camada intermediária, e assistentes inteligentes e mercados de dados voltados para usuários de negócios na camada superior. A Snowflake não quer apenas ajudar as empresas a armazenar e consultar dados, mas permitir que elas analisem, compartilhem e desenvolvam aplicações no mesmo plataforma de dados governada, integrando verdadeiramente a IA aos seus próprios dados de negócios. Em termos de base de clientes, a Snowflake atualmente possui mais de 13.300 clientes empresariais, com 6,3 bilhões de consultas de dados processadas diariamente na plataforma.

Modelo de negócios

Essa é a principal diferença entre a Snowflake e as duas anteriores. A Salesforce e a ServiceNow cobram seu negócio principal com base em assentos, com uma taxa de assinatura anual fixa; já a Snowflake é completamente diferente: ela cobra com base no consumo real de recursos de computação e armazenamento — quanto mais consultas forem executadas, mais poder de processamento for utilizado e mais dados forem armazenados, mais se paga, conforme a fórmula de cálculo da plataforma.

Esse modelo tem seus prós e contras. Por um lado, no período da IA, o consumo de dados pelas empresas está crescendo exponencialmente, pois cada tarefa de IA exige poder de processamento e consultas de dados, fazendo com que a receita da Snowflake cresça naturalmente com o aumento da carga de trabalho de IA. Por outro lado, se as empresas reduzirem orçamentos ou otimizarem suas cargas de trabalho, a receita da Snowflake também cairá.

No entanto, nos últimos dois anos, a Snowflake também começou a promover fortemente contratos de compromisso de consumo de longo prazo. O RPO mais recente nos demonstrativos financeiros é de US$ 9,77 bilhões, um aumento de 42% em relação ao ano anterior, o que indica que grandes clientes estão começando a garantir seus orçamentos de poder de computação para os próximos anos com a Snowflake, não mais relacionamentos totalmente transitórios.

Moat and competitive landscape

O que o torna forte é a aderência dos dados. Após os dados serem inseridos no Snowflake, todos os modelos de análise, scripts de consulta e pipelines de dados a montante e a jusante são construídos sobre ele, tornando o custo de migração muito alto. Essa é a principal vantagem competitiva do Snowflake. Além disso, seus Data Clean Rooms são relativamente maduros em termos de proteção de privacidade e colaboração entre organizações, dificultando sua cópia.

A fraqueza está no cenário competitivo extremamente intenso. O maior concorrente é a Databricks, cuja última taxa anualizada de receita atingiu 5,4 bilhões de dólares, com crescimento anual de 65%, mais do que o dobro da taxa de 29% da Snowflake, e sua avaliação mais recente chegou a mais de 100 bilhões de dólares. A Databricks é mais forte em cargas de trabalho de machine learning e IA. Se a Databricks for à bolsa no futuro, provavelmente se tornará uma das IPOs mais observadas do mercado de software corporativo, momento em que a Snowflake será obrigada a enfrentar comparações diretas no mercado aberto.

Além do Databricks, a ameaça dos três grandes provedores de nuvem também é significativa. O Redshift da AWS, o BigQuery do Google e o Synapse do Azure estão em constante evolução, intrinsicamente integrados aos seus respectivos ecossistemas de nuvem — são ao mesmo tempo parceiros da Snowflake e potenciais substitutos. Abaixo, ainda há ferramentas open source ou emergentes como DuckDB e ClickHouse, que estão conquistando mercado em cenários específicos, como análise local, análise em tempo real e consultas de baixo custo. Portanto, o ambiente competitivo da Snowflake é um pouco mais complexo do que o da Salesforce e da ServiceNow.

Risco contraintuitivo do modelo de consumo

Mais uma coisa contraintuitiva: o que o Snowflake mais teme não é o cliente não usá-lo, mas sim o cliente usá-lo muito bem. Como o Snowflake opera sob um modelo de consumo, quanto mais o cliente consulta, calcula e armazena, maior será a receita do Snowflake; porém, por outro lado, quando as empresas percebem que sua fatura do Snowflake está muito alta, acabam pressionando as equipes de engenharia para otimizar consultas, comprimir armazenamento e até substituir parte das tarefas de baixo valor por ferramentas de código aberto.

Essa é a lâmina dupla do modelo de consumo: quando o crescimento é rápido, a receita aumenta naturalmente com o uso dos clientes; mas assim que os clientes começam a otimizar seu uso, a taxa de crescimento da receita também desacelera. Essa tendência já está refletida nos dados: a taxa de retenção de receita líquida da Snowflake caiu de 131% para 126% e, mais recentemente, para 125%. Embora esse número ainda seja saudável, indicando que os clientes existentes continuam aumentando seus gastos anualmente, a tendência descendente sugere que a expansão entre clientes existentes já não é mais tão rápida quanto antes. Isso se deve tanto à retração natural após o aumento da base de clientes quanto à otimização de custos e à desaceleração do ritmo de consumo por parte dos clientes.

Portanto, a Snowflake é mais como uma plataforma de dados de IA com alto crescimento e alta elasticidade, mas com uma concorrência extremamente intensa. Esse é o maior encanto da Snowflake, bem como seu maior risco.

Dados financeiros mais recentes

Receita de produtos anual de US$ 4,47 bilhões, um aumento de 29% em relação ao ano anterior, sendo a taxa de crescimento mais rápida entre as três empresas. A receita de produtos do último trimestre foi de US$ 1,23 bilhão, um aumento de 30% em relação ao ano anterior, ligeiramente acima da taxa de crescimento anual. O RPO é de US$ 9,77 bilhões, um aumento de 42% em relação ao ano anterior. No último trimestre, foram adicionados 740 novos clientes líquidos, um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Além disso, a empresa assinou o maior contrato individual da história, com valor superior a US$ 400 milhões. Esses dados indicam que a demanda pela Snowflake não desacelerou; ao contrário, grandes clientes continuam assinando contratos de longo prazo maiores.

Mas a questão também é clara. Sob os critérios GAAP, a Snowflake ainda registrou prejuízo de aproximadamente US$ 1,33 bilhão no ano inteiro, sendo a única das três empresas que ainda não alcançou lucro sob GAAP. Cada trimestre, a remuneração em ações foi de mais de US$ 400 milhões, totalizando mais de US$ 1,7 bilhão no ano, o que representa uma pressão significativa de diluição aos acionistas.

Mas a Snowflake ainda é a mais cara das três empresas, com múltiplo EV/Vendas sob a métrica de receita futura em torno de 9, claramente superior ao da Salesforce.

Catalisadores e riscos

Em termos positivos, a Snowflake tem vários pontos de atenção. Primeiro, a Snowflake não segue o modelo tradicional de SaaS, mas sim o modelo baseado em uso, o que a torna naturalmente beneficiada pelo crescimento da carga de trabalho de IA. No curto prazo, quanto mais IA for utilizada, mais a Snowflake ganha. O segundo ponto é o crescimento de 42% no RPO em relação ao ano anterior, o que indica que grandes clientes ainda estão assinando contratos de longo prazo maiores, demonstrando forte visibilidade de receita futura. O terceiro ponto é que o Snowflake Intelligence e o Cortex Code estão se expandindo rapidamente, com mais de 9.100 contas já utilizando recursos de IA.

Além disso, a Snowflake teve recentemente dois eventos importantes: a divulgação dos resultados em 27 de maio, seguida pela conferência anual da Snowflake, que ocorrerá em São Francisco de 1 a 4 de junho. Com dois catalisadores próximos, acredito que os fatores positivos superam os negativos. Nessa época, a volatilidade da ação provavelmente será elevada.

Também precisamos entender previamente os riscos. Primeiro, o prejuízo contínuo sob as normas GAAP é o maior ponto fraco. Em um ambiente de mercado que prefere lucratividade e fluxo de caixa, a Snowflake sofrerá maior pressão de avaliação em comparação com a Salesforce e a ServiceNow. Segundo, a Databricks é atualmente o concorrente mais forte da Snowflake; sua futura oferta pública pode redefinir o cenário competitivo de toda a indústria de plataformas de dados. Se, após sua estreia, a Databricks apresentar crescimento mais rápido, uma narrativa de IA mais forte e uma avaliação mais atraente, os capitais podem migrar da Snowflake para a Databricks. Além disso, ações judiciais de acionistas e vendas por insiders — ruídos relacionados à governança corporativa — também podem afetar o humor do mercado, embora não sejam o foco principal atual.

A Snowflake pode ser resumida em uma frase: é a empresa de crescimento mais rápido entre as três, com a infraestrutura de dados para IA mais direta e naturalmente imune ao modelo de negócios tradicional de SaaS, mas também a mais valorizada, com a concorrência mais intensa e a menor qualidade de lucratividade — alta recompensa, alto risco.

Após analisar essas três empresas, vou compartilhar com vocês minha opinião pessoal e subjetiva.

Se você valoriza margem de segurança e prefere a lógica de investimento em valor, a Salesforce é a mais estável entre as opções, com um múltiplo de P/L de cerca de 10x, fluxo de caixa livre de US$ 14,4 bilhões, autorização de recompra de US$ 50 bilhões e lucratividade estável, oferecendo uma margem de segurança significativa para aquisição e manutenção. No entanto, seu crescimento é de apenas 10%, o que pode limitar o potencial de alta explosiva do preço das ações.

Se você reconhecer a lógica da camada de governança AI Control Tower, a ServiceNow pode ser a empresa com a narrativa de IA mais clara entre as três, com crescimento superior a 20%, taxa de renovação de 97%, múltiplo de P/L prospectivo de 22 vezes e o apoio contínuo de Jensen Huang por três anos consecutivos — o valor atual para compra ainda é bastante atrativo. Mas o pressuposto é que você esteja disposto a aceitar os riscos de integração decorrentes de aquisições intensas e a volatilidade de preço a curto prazo.

Se você busca a máxima flexibilidade e consegue suportar a maior volatilidade, a Snowflake é uma aposta de alto retorno; o maior risco é que a empresa não alcance a lucratividade, continue perdendo dinheiro e apresente queda na taxa de retenção de receita líquida, além do fato de que seu concorrente Databricks, ao realizar seu IPO no futuro, pode redefinir o referencial de avaliação de toda a categoria de plataformas de dados. A volatilidade dos riscos é realmente elevada.

Além dessas três, no setor de software, se você busca a pedra de ancoragem mais estável, a Microsoft ainda é a melhor escolha — é o ativo de software de grande capitalização que foi mais injustamente penalizado nesta rodada. No entanto, ainda quero enfatizar que esta é apenas minha própria estrutura de análise e não constitui qualquer recomendação de investimento. Todos devem tomar decisões de investimento adequadas com base em sua própria situação de posição e após análise racional.

Por fim, voltamos à pergunta inicial: a IA vai matar toda a indústria de software ou nos oferece uma oportunidade de compra em uma década?

Minha análise é que a narrativa de que a IA está matando o software foi excessivamente simplificada. O que realmente está acontecendo é que a IA está substituindo softwares que vendem apenas interfaces de funcionalidades, mas ao mesmo tempo está recompensando plataformas que vendem infraestrutura e governança. Nem todo software será revolucionado.

É como aconteceu com a bolha da internet em 2000, quando a tendência dominante do mercado era “a internet matará todas as empresas tradicionais”, mas as que sobreviveram não foram apenas as empresas de internet, mas também aquelas empresas tradicionais que mais cedo adotaram a internet e integraram essas ferramentas digitais em seus negócios, conseguindo assim realizar com sucesso sua transformação digital. Vinte anos depois, ao observarmos esta onda de IA, a lógica é a mesma. As empresas de software que realmente possuem barreiras de entrada, acumulam dados e podem atuar como plataformas de infraestrutura de IA continuarão sendo os maiores vencedores. E agora, elas podem estar justamente no início de um novo ciclo de alta.