Principais Variáveis que Determinam o Mercado de Alta da IA

Artigo escrito por Zhao Ying

Fonte: Wall Street Journal

O preço do petróleo está acima de US$ 100 por barril, o Estreito de Ormuz ainda não retornou à abertura normal, a pressão da inflação e das taxas de juros ressurgiu, e as expectativas de corte de juros pelo Fed tornaram-se mais frágeis. Segundo o quadro macroeconômico tradicional, este não é o ambiente mais favorável para ações de tecnologia com alta avaliação. No entanto, os mercados acionários dos EUA atingiram novas máximas, e a cadeia de IA continua sendo perseguida pelos investidores.

O analista macroeconômico da Guojin Securities, Song Xuetao, apontou em relatório de 25 de maio: «A atual corrida pela IA está em uma fase de entusiasmo racional, com bolhas já presentes, mas ainda sob controle.» A chave dessa frase não está na palavra «bolha», mas sim no «racional» entusiasmo: a IA agente está passando de uma ferramenta de apoio para uma ferramenta de execução autônoma, permitindo que o mercado veja pela primeira vez com mais clareza o ciclo comercial da IA, da «queima de dinheiro» para a «geração de lucro».

O lado racional é que a disseminação de aplicações de Agent trouxe aumento no consumo de tokens, demanda por capacidade de inferência e crescimento acelerado do ARR dos principais fabricantes; o lado entusiasmado é que as avaliações já anteciparam as expectativas de crescimento para 2027–2028. Até 20 de maio, o múltiplo de P/L futuro dos sete gigantes da bolsa norte-americana era de aproximadamente 35 vezes, enquanto as demais 493 empresas do S&P 500 estavam em torno de 25 vezes. Esse prêmio implícito não representa a lógica tradicional de ações de crescimento, mas sim a premissa de que a velocidade de penetração da IA precisa ser de 5 a 8 vezes superior à das revoluções tecnológicas anteriores.

Mas o que realmente determina se o mercado de alta da IA poderá se sustentar não é o desempenho de um único trimestre, nem um único aplicativo de sucesso, mas três variáveis: a curto prazo, o impacto de liquidez, especialmente o petróleo, a inflação, as taxas de juros e o encerramento de operações de carry trade em iene; a médio prazo, a concretização da indústria — se a velocidade de penetração da IA puder acompanhar a valoração atual; e a longo prazo, restrições mais duras, como energia, rede elétrica, emprego, resistência social e mudanças tecnológicas em hardware.

Na última rodada de negociações de IA, a maior preocupação do mercado foi que as grandes empresas estivessem gastando dinheiro muito rápido: investimentos massivos em data centers, GPUs e infraestrutura em nuvem, mas com caminhos de retorno de receita pouco claros. A mudança na IA agente é que ela não é mais apenas uma ferramenta de assistência do tipo Copilot, mas está evoluindo para uma ferramenta de execução autônoma do tipo Autopilot.

Isso trouxe dois resultados.

Primeiro, o consumo de tokens foi acelerado novamente. A primeira onda de demanda após o surgimento do GPT veio do aumento da capacidade do modelo; a segunda onda, após a implementação de Agentes, surgiu da explosão de poder de inferência. A execução autônoma de tarefas significa contextos mais longos, etapas mais complexas e chamadas ao modelo mais frequentes; a inferência deixou de ser um subproduto pós-treinamento e tornou-se o campo principal de consumo contínuo de poder computacional.

Em segundo lugar, as expectativas de receita foram revisadas para cima. Após a disseminação de aplicativos representativos de Agentes, como Openclaw e Claude Cowork, a receita recorrente anual das fabricantes de modelos cresceu rapidamente em sincronia. As projeções de meio de ano citadas no material mostram que a previsão de ARR anual da Anthropic foi elevada de 9 bilhões de dólares no início do ano para 44 bilhões de dólares, dobrando a cada seis semanas em média; se a tendência persistir, o ARR no próximo ano poderá ultrapassar 300 bilhões de dólares.

Isso explica por que o mercado não mais penaliza simplesmente o Capex. Enquanto o crescimento da receita for suficientemente rápido, os gastos com capital se tornam uma vantagem competitiva. A NVIDIA, o Broadcom e a cadeia de hardware, como módulos ópticos e armazenamento, por isso, voltaram a receber suporte.

Esta rodada de ativos de IA subiu contra o preço do petróleo não porque os riscos macroeconômicos desapareceram, mas porque algumas forças temporariamente superaram os riscos.

Primeiro, há uma expansão da demanda na cadeia de valor. Além das GPUs, a fase de inferência também está impulsionando a demanda por CPUs, módulos ópticos e armazenamento. Módulos ópticos de 800G/1,6T estão em alta demanda, e a procura por armazenamento de alto desempenho está aumentando. A Light Counting prevê que, em 2026, o volume de envio de transceptores de 800G dobrará, enquanto o volume de portas de 1,6T crescerá de uma base pequena em 2025 para dezenas de milhões, com as vendas de chips de 1,6T ultrapassando 2 bilhões de dólares em 2026 e mantendo altas taxas de crescimento nos próximos três anos.

Em segundo lugar, os resultados das grandes empresas de tecnologia foram muito fortes. O crescimento do EPS do S&P 500 no primeiro trimestre foi de aproximadamente 27,1%, atingindo o maior nível desde o quarto trimestre de 2021, com Meta, Alphabet e Amazon contribuindo com 70% do aumento dos lucros do índice. Enquanto essas empresas com grande peso continuarem gerando lucros, o impacto sobre os preços do óleo será adiado.

O terceiro ponto é o aumento da dependência do crescimento dos EUA em infraestrutura de IA. Nos últimos trimestres, o investimento em infraestrutura de IA contribuiu com mais da metade do crescimento do PIB dos EUA. Dados agregados como não-farm payroll e varejo ainda estão razoáveis; embora a estrutura do emprego já tenha se dividido, enquanto não houver uma clara desaceleração nos totais, o mercado dificilmente mudará imediatamente para uma estratégia de estagflação.

Há ainda um fator mais direto: grandes empresas de tecnologia são menos sensíveis aos preços do petróleo em comparação com setores como aviação, logística, ferroviário, químico, automotivo e turismo. Elas temem mais a energia elétrica do que o petróleo. Quando a economia real tradicional sofre pressão dos preços do petróleo, os fundos tendem a se concentrar mais facilmente em ativos de IA, combinando operações de "refúgio seguro" com operações de crescimento.

O perigo do mercado de IA não está na falta de suporte industrial, mas na precificação excessivamente rápida do mercado.

Os sete gigantes da bolsa norte-americana têm um múltiplo de preço/lucro forward de 35 vezes, enquanto as outras 493 empresas do S&P 500 têm 25 vezes. Por trás dessa diferença de avaliação, está implícita uma visão futura muito coesa: nos próximos 3 a 5 anos, a infraestrutura de IA continuará a se expandir, com demanda mantida em alto nível para capacidade de processamento, nuvem, centros de dados e semicondutores; a IA continuará a se integrar a cenários como publicidade, busca, serviços em nuvem, softwares de produtividade, geração de código, risco financeiro, atendimento ao cliente, pesquisa e conteúdo; ao mesmo tempo em que os ganhos de receita e eficiência se concretizam.

Mas revoluções tecnológicas raramente ocorrem tão rapidamente. A eletricidade levou cerca de 40 anos para ir da invenção à aplicação em larga escala nas linhas de produção; os computadores levaram cerca de 25 anos. Agora, a velocidade com que o mercado precifica a disseminação da IA exige que ela seja 5 a 8 vezes mais rápida do que essas tecnologias gerais.

Não é impossível, mas o espaço para erro é muito pequeno. Sempre que a comercialização de aplicações de IA for mais lenta do que os gastos com capital, a demanda por inferência não acompanhar a demanda por treinamento, ou os custos de depreciação e energia começarem a erosionar as margens de lucro, a avaliação já reagirá. O fato de a direção da indústria estar correta não significa que o preço das ações possa antecipar-se indefinidamente.

A pressão real a curto prazo vem da liquidez.

Se o Estreito de Ormuz permanecer fechado por um longo período, e os preços do petróleo se mantiverem acima de US$ 100 ou continuarem a subir, a inflação se espalhará dos preços de energia para serviços, transporte e matérias-primas. Em abril, o PPI dos EUA aumentou 9,8% em base anual, atingindo o maior nível desde outubro de 2022. Uma vez consolidada, a inflação forçará o Fed a reescrever seu caminho de política.

O mercado de swaps já precifica 0,8 aumento de juros do Fed para este ano, enquanto o BCE e o Banco da Inglaterra são precificados para aumentos superiores a 2 vezes. Ao mesmo tempo, dúvidas sobre a independência política decorrentes da troca de liderança no Fed e o aumento das divergências internas no FOMC também estão enfraquecendo a confiança do mercado em um futuro宽松.

O Japão também é um rinoceronte cinza. O Japão foi historicamente o principal pool de financiamento para negociações alavancadas globais, mas a desvalorização do iene e a pressão inflacionária forçaram o Banco do Japão a emitir sinais de aperto monetário, com os rendimentos dos títulos japoneses a 30 anos subindo para mais de 4%. Se os custos de financiamento no Japão continuarem a aumentar, desencadeando o encerramento de operações de carry trade globais, ativos de IA com alta avaliação dificilmente poderão escapar intactos.

Uma prévia ocorreu em 15 de maio: a rentabilidade dos títulos do Tesouro dos EUA a 10 anos ultrapassou 4,5%, a de 30 anos ultrapassou 5%, o momentum de negociações superlotadas esfriou e o índice semiconductor da Filadélfia caiu cerca de 4% em um único dia, enquanto o Nasdaq caiu cerca de 1,5%. Isso não é evidência de reversão de tendência, mas indica que negociações superlotadas são extremamente sensíveis às taxas de juros.

A comparação mais crítica a curto prazo é simples: a taxa de revisão para cima do ARR (receita recorrente anual) consegue superar a taxa de aumento das taxas de juros? Se não, os fundos podem primeiro se retrair para os segmentos de hardware com maior certeza; se a liquidez continuar a piorar e as expectativas de receita de IA não puderem ser revisadas para cima, a pressão sobre as avaliações aumentará significativamente.

A prova de médio prazo é a realização da indústria. Revoluções tecnológicas gerais geralmente não seguem uma trajetória linear, mas sim “acelerar primeiro, depois desacelerar, e acelerar novamente”. Primeiro vem a onda de capital, depois a integração organizacional, e por fim a liberação da produtividade. A internet também passou por uma onda de investimentos, expansão de gastos em capital e bolhas de ativos; as verdadeiras melhorias na produtividade só se manifestaram gradualmente anos depois.

A dificuldade atual na precificação por IA reside no fato de que ela exige quase que as estruturas organizacionais das empresas se adaptem rapidamente, os trabalhadores se requalifiquem rapidamente, os modelos de negócios se validem rapidamente e não haja forte resistência a nível social. Essa velocidade é incomum na história humana.

As restrições de longo prazo são mais rígidas.

Primeiro, energia e infraestrutura. Data centers de IA exigem grande quantidade de eletricidade e água para refrigeração; a expansão da rede elétrica, transformadores e armazenamento de energia não são variáveis em apresentações, mas verdadeiras limitações. Se a infraestrutura de IA continuar elevando o custo de energia para toda a sociedade, a pressão regulatória e a reação social aumentarão.

O segundo é o emprego e o consumo. A IA pode aumentar temporariamente a eficiência das empresas, reduzindo a demanda por cargos como engenheiros e atendimento ao cliente; porém, se o desemprego tecnológico ocorrer mais rapidamente do que a criação de novos empregos, a capacidade de consumo dos residentes será enfraquecida. A melhoria da eficiência no segmento B ainda depende, em última instância, da capacidade de compra do segmento C; se os setores não relacionados à IA entrarem em recessão, a IA também terá dificuldade para se manter isoladamente forte a longo prazo.

O terceiro é a aceitação social. No início do ano, a China experimentou um entusiasmo nacional pela instalação do Openclaw, mas a resistência da população americana em relação ao aumento dos preços de energia causado por data centers e ao desemprego tecnológico está aumentando. Isso afetará a velocidade de penetração da IA.

Quarto, uma mudança tecnológica em hardware. Se ocorrer uma ruptura de engenharia semelhante ao "momento DeepSeek", com aumento significativo na capacidade de processamento, armazenamento e eficiência de transmissão, os componentes de hardware mais escassos hoje podem repentinamente se tornar superabundantes. A lógica de alto desempenho da cadeia de hardware não é inviolável.

As perspectivas de longo prazo para a indústria de IA permanecem otimistas. Se não forem consideradas as tensões sociais decorrentes do desemprego técnico e da reestruturação das relações de produção, a IA realmente tem potencial para aumentar a produtividade total dos fatores e ajudar a economia a se livrar da pressão da estagflação. Mesmo que os mercados financeiros passem por um processo de desalavancagem no caminho, os centros de dados restantes, as tecnologias de baixo custo e os aplicativos já validados também podem servir como base para a próxima onda de expansão industrial.

Mas a precificação das ações não é, por si só, a visão da indústria. O que esta bolha de IA mais precisa validar é se as apostas atuais do mercado sobre ARR, ROI e velocidade de penetração tecnológica poderão se concretizar em um ambiente onde óleo, inflação, juros e restrições sociais se tornaram mais rígidos. Ter a direção correta explica apenas por que há uma bolha; a velocidade de concretização é que determinará se a bolha sairá do controle.