Fonte: Cynthia, Hong Kong Ethereum Community Hub
Convidado: qinbaFrank — Investidor em mercados secundários de ações dos EUA e criptomoedas, que há muito tempo descompõe lógicas macroeconômicas, industriais e de ações individuais usando o princípio da primeira causa.
Em 8 de junho de 2026, durante um evento VIP organizado conjuntamente por Futu, SNZ、ETH HK Hub e Sharplink, o investidor sênior qinbaFrank apresentou uma palestra intitulada "Revisão e Perspectivas da Onda de Poder de Processamento de IA", mapeando sistematicamente a trajetória completa do mercado de IA desde 2023: desde as três grandes discussões sobre a necessidade do poder de processamento, até como a vantagem da penetração determina a eficiência comercial, passando pela fase crítica atual, em que a escassez de hardware dá lugar à validação comercial.
Ele também apresentou um quadro para avaliar o nível deste ajuste — três cenários: eliminação de múltiplos, eliminação de desempenho e eliminação de lógica — e explicou por que este ciclo de行情 de IA é "semelhante na forma, mas diferente na essência" da bolha da internet de 2000.
Declaração: O conteúdo deste artigo apresenta fielmente as opiniões compartilhadas pelos convidados e não constitui qualquer recomendação de investimento, convite à venda de produtos ou promessa de retorno.
Por que foi emitido um aviso de risco e reduzida uma pequena posição em 3 de junho?
Desde 2023, escrevi gradualmente algumas reflexões sobre macroeconomia e este ciclo de AI/capacidade de processamento. Em junho de 2024, recomendei o Palantir no X, acreditando que, como representante da IA militar e de defesa, ainda tinha espaço para uma alta de 3 a 5 vezes. Na época, essa avaliação gerou grande controvérsia no mercado, mas, olhando para trás, ela realmente gerou uma movimentação muito significativa.
Esta é a primeira vez que venho pessoalmente fazer este tipo de compartilhamento. Aproveitando esta oportunidade, gostaria de organizar sistematicamente o meu quadro geral sobre este ciclo de mercado de IA: como ele se desenvolveu até aqui, em que posição está atualmente e para onde pode evoluir no futuro.
Na quarta-feira passada (3 de junho), participei de uma entrevista de mais de duas horas com a comunidade de ações americanas 168X no X. A ideia central foi: o mercado recentemente está um pouco "muito quente" e precisa de uma resfriamento e ajuste adequados. Há várias razões específicas:
- Primeiro, o sentimento está excessivamente lotado, com FOMO superaquecido. A concentração de capital nas direções populares já atingiu uma posição extremamente elevada; o aumento parabólico é difícil de sustentar, e os pedidos e relatórios financeiros ainda não foram totalmente realizados.
- Em segundo lugar, a rodada de apresentações da SpaceX provocou realocações de carteira por instituições. Durante as apresentações da SpaceX, muitas instituições começaram antecipadamente a reduzir suas posições relacionadas e realocar fundos, em vez de agir apenas no momento do lançamento oficial — esse efeito de rotação e retirada de capital geralmente se manifesta antecipadamente.
- Em terceiro lugar, a situação geopolítica gerou aversão ao risco. As negociações entre EUA e Irã ainda apresentam volatilidade, somadas aos dados de não agrícolas divulgados na sexta-feira e aos dados de CPI desta semana, resultando em uma redução geral na preferência por risco do mercado.
- Quarto, os dados não agrícolas impactam as expectativas de corte de juros. Se os dados não agrícolas de maio superarem significativamente as expectativas, o mercado voltará a precificar uma trajetória de juros mais alta.
- Quinto, os dados de CPI desta semana são a verdadeira variável de política. Dados fortes de não agrícolas por si só não são suficientes para decidir se haverá aumento de juros; o verdadeiramente crucial é o CPI básico — especialmente se o aumento dos preços de energia se transmitirá e espalhará para os preços dos serviços, que é a variável central a ser monitorada nas próximas duas semanas.
A linha divisória central para determinar o nível deste ajuste é: a simples absorção de liquidez/ocupação geralmente resulta em ajustes de pequeno nível; dados de inflação acima do esperado podem elevar o ajuste para pequeno-médio; apenas uma desaceleração clara na comercialização da IA ou na receita de nuvem significará uma redefinição completa da narrativa. Em geral, acredito que, a curto prazo, o mercado precisa de algum tempo para absorver e aguardar, e as direções populares anteriormente superlotadas podem entrar em uma fase de correção moderada ou de média intensidade, até que um próximo "sinal macro" apareça para aliviar a pressão.
II. Análise: As "três grandes discussões" sobre o mercado de IA nos últimos três anos
Para entender a posição atual, é necessário revisitar o caminho completo da onda de IA desde 2023 até agora. Acredito que não se trata de uma subida linear simples, mas sim de uma onda impulsionada por repetidos ciclos de "debate de mercado — validação — novo debate".
Primeiro debate (segundo semestre de 2023): O gasto com capital é realmente necessário?
No primeiro semestre de 2023, essa linha principal era principalmente impulsionada por valoração — os resultados ainda não haviam melhorado significativamente, mas os preços das ações já haviam subido anteriormente (aumentando aproximadamente algumas vezes). Na época, o setor global de semicondutores estava em um ciclo de retração, e havia grande divergência no mercado sobre "quanta capacidade de processamento a IA realmente precisa", resultando em uma oscilação geral no segundo semestre de 2023.
Segunda debate (início de 2024 a início de 2025): Os gastos com capital das grandes empresas continuarão a acelerar?
No primeiro trimestre de 2024, o desempenho da NVIDIA começou a melhorar em relação ao trimestre anterior, e os gastos com capital das grandes empresas de tecnologia também começaram a acelerar, levando o mercado a confirmar gradualmente que "a demanda por poder de computação é uma tendência real". Um evento marcante foi: na reunião do Fórum de Davos no início de 2024, Sam Altman da OpenAI propôs que seriam necessários trilhões de dólares para investir na capacidade de fabricação de chips. Na época, essa afirmação gerou grande controvérsia no setor, e a gestão da NVIDIA e da TSMC chegou a declarar publicamente que não concordavam, considerando que tal nível de investimento não era necessário. No entanto, com base na continuação dos gastos com capital das grandes empresas de nuvem superando as expectativas, o mercado passou a aceitar essa avaliação — a escala de energia e poder de computação necessária para novos data centers nos Estados Unidos é, de fato, da ordem de trilhões de dólares.
Nesta fase, os fundos fluíram dos gastos com capital das grandes empresas de tecnologia para a NVIDIA e a cadeia de suprimentos upstream, impulsionando a principal onda de alta de 2024.
Terceiro debate (início de 2025): A capacidade de processamento está superestimada?
No primeiro trimestre de 2025, foi lançado um grande modelo com eficiência de treinamento significativamente aumentada, gerando questionamentos no mercado sobre "se realmente é necessário tanta capacidade de processamento", resultando em um recuo acentuado nas ações. Em seguida, em fevereiro, mudanças na política tarifária dos Estados Unidos desencadearam outra onda de quedas, com os ativos principais relacionados recuando consideravelmente de seus picos — este foi o segundo ajuste significativo desta onda de mercado.
Fase três (segundo semestre de 2025): Formação de consenso
Até os segundo e terceiro trimestres de 2025, o mercado sentirá uma melhora significativa na capacidade e utilidade dos grandes modelos, com os cenários de aplicação passando de "foco em treinamento" para "foco em inferência". O aumento na escala de parâmetros dos modelos e em suas capacidades multimodais impulsiona ainda mais a demanda por poder de computação. Nesta fase, os gastos de capital das grandes empresas de tecnologia entram em um novo ciclo de aceleração, levando o mercado a uma nova onda de alta.
Três: Estrutura central: a taxa de penetração determina a eficiência da comercialização
Minha avaliação pessoal sobre até onde uma onda tecnológica pode ir baseia-se principalmente na taxa de penetração, e não apenas na existência de uma "tendência".
Muitas pessoas comparam esta rodada de mercado de IA com a bolha da internet de 2000. Acho que ambos são "semelhantes na forma, mas diferentes na essência": ambos passaram por uma subida parabólica baseada em valoração antes do desempenho, mas o ambiente industrial é totalmente diferente.
Por volta do ano 2000, a penetração da internet nos Estados Unidos era de apenas mais de 30%, e os modelos de negócio (publicidade, comércio eletrônico, jogos, serviços adicionais) ainda estavam em fase de exploração, por isso, após a bolha estourar, o Nasdaq levou um tempo considerável para se recuperar.
A internet móvel por volta de 2010 foi diferente: após o lançamento do iPhone em 2007 e a abertura do sistema Android, a penetração da internet móvel na China e nos EUA completou a transição do estágio inicial para o mainstream em cerca de dez anos (2010-2018) — muito mais rápido do que os vinte ou trinta anos que a internet levou. Por trás disso, a infraestrutura da geração anterior (a普及 da internet e a eficiência da disseminação de informações) estabeleceu uma base excelente para a próxima geração.
Hoje enfrentamos um ambiente em que bilhões de pessoas em todo o mundo já estão acostumadas a usar WeChat, mídias sociais e diversos aplicativos — a velocidade de disseminação da informação e o grau de aceitação da tecnologia pela população são completamente diferentes dos de 2000. Este é exatamente o maior diferencial entre o atual ambiente da indústria de IA e a internet de 2000.
Em termos de método de avaliação, eu concordo com um ponto-chave do "Ciclo de Vida da Adoção Tecnológica" (teoria da lacuna): a taxa de penetração de 10% é o ponto crítico. Abaixo de 10%, significa que a tecnologia ainda está na fase de "validação inicial", e se é suficientemente revolucionária determina se conseguirá escalar; assim que ultrapassar 10%, significa que se cruzou o mercado de massa, e a inclinação do crescimento geralmente se torna mais acentuada; o intervalo de 10% a 50% é a janela de observação central e também o "período dourado" para investimentos na indústria relacionada — o aumento da base de usuários e a maior disposição para pagar ocorrem simultaneamente, levando ao aumento do consumo de tokens; após superar 50%, o espaço para crescimento adicional começa a diminuir.
Com base em uma pesquisa: uma pesquisa realizada por um grande banco de investimento sobre a disposição das empresas em adquirir IA mostrou que essa proporção aumentou de cerca de 10% em setembro do ano passado para cerca de 18% até o final de março deste ano — o que significa que a penetração da IA nas empresas já ultrapassou o ponto crítico e entrou oficialmente em uma fase de crescimento acelerado.
Se compararmos esta onda de IA às três ondas tecnológicas anteriores: a internet baseada em PC levou cerca de 20 anos, de 1990 a 2010, para alcançar penetração completa; a internet móvel levou menos de 10 anos, de 2010 a 2019; e a IA, que começou em 2023, pode ter um ciclo de disseminação ainda mais curto. A razão central é que quanto mais completa a infraestrutura, mais curto é o ciclo de comercialização — na era da internet móvel, smartphones, 4G, lojas de aplicativos e pagamentos móveis impulsionaram a massificação; já a IA atual se baseia em infraestruturas como computação em nuvem, APIs de modelos, propagação social e agentes, tornando a disseminação de informações e os métodos de comercialização mais maduros do que em qualquer geração anterior.
Quatro: AI e Internet: diferenças fundamentais na lógica de comercialização
O problema central resolvido pela internet é a "eficiência da conexão e da propagação de informações" — reduziu os custos dos intermediários nos fluxos de informação, logística e capital, mas não substitui diretamente o "ser humano".
A IA é diferente: ela substitui diretamente o cognitivo e o trabalho humano. Quando a capacidade de uma IA atinge ou supera o nível médio da sociedade dos funcionários humanos, ela não traz apenas aumento de eficiência, mas uma substituição real — o que significa que as empresas pagam pela IA, essencialmente equivalendo ao custo anteriormente pago para contratar essa força de trabalho. É por isso que muitas pessoas (incluindo eu mesmo) aumentam rapidamente seus gastos com ferramentas de IA da versão gratuita para dezenas ou centenas de dólares mensais, ou até mesmo pagam simultaneamente por vários grandes modelos — assim que experimentam "ela realmente faz melhor e mais rápido do que eu", a disposição para pagar aumenta de forma muito firme. Portanto, assim que a IA ultrapassar o nível médio de inteligência da sociedade, seu valor comercial aumentará exponencialmente.
Isso também responde a uma questão mencionada anteriormente pelos convidados: sob a tendência de substituição rápida de trabalho cognitivo por IA, como mudará o valor da "barreira competitiva" representada pelo conhecimento e experiência profissional individual? Essa é uma das razões fundamentais pelas quais a comercialização da IA é mais complexa do que a da internet.
V. Lógica de investimento na cadeia de produção de hash power: da narrativa pontual do GPU à reavaliação sistêmica
A lógica por trás deste ciclo de investimento em capacidade de processamento está se expandindo da simples aposta em GPU para uma reavaliação sistêmica de toda a cadeia, incluindo armazenamento, CPU, interconexão, fornecimento de energia, encapsulamento e hardware de borda. O conjunto pode ser resumido em um framework de três etapas: curto prazo, "escassez de recursos"; médio prazo, "atualização do sistema"; longo prazo, "taxa de adoção de AI Física".
1. Precificação escassa: Demanda por GPU transborda para armazenamento e CPU
A cadeia lógica é: contextos longos, multimodalidade e aplicações de agentes aumentam a demanda por armazenamento — o HBM é o primeiro a enfrentar pressão, seguido gradualmente pelo DRAM/GDDR, NAND/SSD/HDD, e por fim chegando à alocação da CPU e à suprimento de energia.
Primeiro, houve escassez de GPU. De 2022 a 2023, o setor global de armazenamento passava por um ciclo de retração, com grande parte da capacidade sendo eliminada. Em 2024, com o aceleramento dos gastos de capital das grandes empresas de nuvem, os efeitos dessa eliminação de capacidade começaram a se manifestar.
Em seguida, há escassez de memória / HBM. A própria produção de HBM é complexa e a melhoria da taxa de rendimento é lenta. Após a anterior e intensa supercapacidade, os principais fabricantes de memória são muito cautelosos com a expansão da capacidade, e a nova capacidade só começará a ser liberada gradualmente no segundo semestre de 2027. Isso levou os fabricantes de memória a terem uma capacidade de negociação muito maior ao assinar acordos de fornecimento de longo prazo — contratos de até cinco anos, com exigência de adiantamentos de 10% a 30% e, em alguns casos, exigindo ferramentas de garantia financeira dos clientes a jusante. É por isso que essas empresas apresentam o caráter de "desempenho precedendo a valorização": nos últimos trimestres, os resultados vêm superando consistentemente as expectativas, mas a valorização foi pressionada pelo mercado, que temia "repetir o ciclo semicondutor". Apenas quando a existência desses contratos de longo prazo começou a convencer o mercado de que as flutuações cíclicas seriam "suavizadas", a valorização começou a se recuperar.
Em seguida, há escassez de CPU, e por fim, escassez de energia elétrica. A causa central é que uma grande quantidade de tarefas de orquestração e agendamento nos data centers não é adequada para processamento por GPU e depende necessariamente da CPU. Por exemplo, no gabinete NVIDIA NVL72, a configuração atual é aproximadamente de 72 GPUs para 36 CPUs Vera, ou seja, uma proporção CPU:GPU de cerca de 1:2 (as primeiras soluções eram de aproximadamente 1:8); espera-se que o mercado evolua para uma proporção próxima de 1:1, o que significa que a importância da CPU (seja da Intel, AMD ou chips ARM desenvolvidos internamente) na infraestrutura de computação está sendo reavaliada. Isso se transmite para baixo, gerando problemas de capacidade elétrica e da rede elétrica nos data centers.
2. Atualização de preços: interconexão óptica, fornecimento de energia e embalagem avançada atualizadas simultaneamente
A segunda linha principal é a "lógica de atualização" — o foco central não é "se esse módulo existe ou não", mas sim se a eficiência de conversão, o consumo de energia, a densidade de alimentação e a taxa de yield de encapsulamento ainda podem ser melhorados.
Interconexão óptica: os módulos ópticos estão evoluindo para LPO/NPO/CPO. A óptica co-empacotada (CPO) integra mais estreitamente os chips ópticos e elétricos, teoricamente reduzindo o consumo de energia, mas ainda não está em produção em larga escala. Algumas pesquisas de campo indicam que grandes fornecedores de nuvem provavelmente ainda não adotarão CPO em larga escala antes de 2027 — a principal preocupação é a confiabilidade: módulos ópticos tradicionais podem ser substituídos diretamente, enquanto problemas com CPO exigem a substituição e validação de toda a placa, o que exige mais tempo para as grandes empresas verificarem plenamente a taxa de rendimento e a taxa de falhas.
Rede de alimentação: evoluindo de 48/54 V para 800 V HVDC. Isso é muito semelhante à trajetória de alta tensão da indústria de veículos elétricos — arquiteturas de alimentação de baixa tensão eram comuns nos veículos elétricos iniciais, com eficiência mais baixa; posteriormente, fabricantes como BYD e Huawei passaram progressivamente para arquiteturas de corrente contínua de maior tensão, com tensão mais alta, corrente mais baixa e perdas reduzidas. Os sistemas de alimentação de data centers estão passando por uma trajetória de atualização semelhante, o que também impulsiona a demanda por semicondutores de potência (como carbeto de silício) e pela cadeia de suprimentos relacionada à gestão de energia.
Empacotamento avançado: empilhamento 3D + substratos de vidro/cerâmica. Isso segue a mesma trajetória de evolução dos chips de smartphones nos últimos anos — quando o ganho de desempenho obtido apenas pela redução do nó de fabricação apresenta rendimentos marginais cada vez menores, a indústria passou a buscar superar os limites físicos por meio de técnicas de empacotamento mais avançadas (como empilhamento 3D e substratos de vidro ou cerâmica), utilizando materiais e processos de empacotamento superiores para continuar melhorando o desempenho geral.
3. Precificação a prazo: Edge Computing e Physical AI
A lógica de longo prazo é que a computação de borda e a AI física entrem na fase de validação de aplicação — desde a inferência na borda com modelos pequenos, até robôs e automação autônoma, passando pela produção em larga escala e redução de custos, finalmente formando uma nova curva de adoção. Os focos de acompanhamento de curto e médio prazo são armazenamento, CPU/ARM, interconexão óptica, equipamentos elétricos e embalagem avançada; já no longo prazo, observe a curva de produção de robôs e veículos autônomos.
Seis: Evolução da linha de investimento: das restrições físicas ao AI OS vertical
Após o alívio da tensão na oferta de poder de computação, o foco do mercado passará por um caminho de migração: restrições físicas (falta de poder de computação/capacidade de produção) → camada de implantação empresarial (as empresas conseguem transformar a IA em sistemas de produção) → IA vertical OS (controle da entrada dos fluxos de trabalho do setor) → IA física (entrada no mundo físico real).
A essência da camada de implantação empresarial não é simplesmente integrar um chatbot, mas reescrever os fluxos de trabalho da empresa: identificar primeiro os fluxos de alta frequência, alto custo humano e resultados verificáveis, depois integrar os dados privados da empresa (envolvendo RAG, gerenciamento de permissões, linhagem de dados e gráficos de conhecimento), permitindo que os Agentes realmente executem ações (chamar APIs, SaaS, completar fluxos de aprovação e rollback) e medir continuamente a taxa de conclusão de tarefas, taxa de adoção, custo e ROI.
O chamado "AI OS vertical" pode ser entendido como a camada inteligente de controle setorial — ao contrário do SaaS tradicional, onde o ser humano opera o software, o AI OS envolve a IA utilizando ferramentas e impulsionando processos, enquanto o ser humano fica responsável por supervisionar, aprovar e tomar decisões. Essencialmente, é a combinação de System of Intelligence + Action + Governance. Os principais indicadores para avaliar o progresso nesta fase incluem: se a comercialização continua acelerando (ARR do modelo, receita em nuvem, número de clientes corporativos), se a qualidade da implantação realmente superou a linha de produção (taxa de conclusão de tarefas, taxa de intervenção humana, precisão), se a viabilidade econômica está fechada (custo unitário de inferência, ROI, margem bruta) e se uma vantagem competitiva foi estabelecida (dados privados, profundidade do processo, auditoria de conformidade).
Sete: Ancla subjacente à subida em ondas: modelo ARR e receita em nuvem
A narrativa de mercado poderá se sustentar? O ponto central não é "se a avaliação está cara", mas sim se as receitas anualizadas recorrentes (ARR) das empresas de modelos e sua receita de nuvem continuarão a crescer fortemente — isso determina se os gastos de capital das grandes empresas de tecnologia são justificados e se o bom desempenho de toda a cadeia de capacidade de processamento poderá ser mantido. Essa cadeia de transmissão é: demanda real (pagamento real de usuários B/C) → ARR das empresas de modelos em forte crescimento → receita de nuvem acima do esperado → cadeia de capacidade de processamento continuamente beneficiada.
Em torno dessa cadeia de transmissão, podem ser discutidas três situações:
Cenário 1: O crescimento não desacelerou, a lógica não foi invertida. Se a ARR das fabricantes de modelos ainda estiver em crescimento e os negócios de nuvem continuarem superando as expectativas, isso indica que a justificativa para os gastos de capital ainda é válida e a lógica de encomendas na cadeia de computação permanece ativa. Nesse cenário, mesmo que haja uma alta curta e uma correção de pequena a média devido à avaliação considerada "muito cara", os fundamentos não estão piores — geralmente, a queda é rápida e a recuperação também. Um trimestre de resultados ou um novo aplicativo pode rapidamente impulsionar uma reversão.
Cenário dois: Crescimento abaixo do esperado, redefinição da narrativa. Se o desempenho das fábricas de modelos apresentar desaceleração significativa, ou se houver sinal claro de desaceleração na cadeia de demanda de serviços em nuvem, isso indica que o problema está mais próximo do "ponto original da comercialização" — pois muita da aquisição de capacidade de processamento na nuvem vem diretamente dessas fábricas de modelos. Nesse caso, trata-se pelo menos de um ajuste de nível médio, e é necessário aguardar novas evidências que comprovem que a escala e o crescimento poderão voltar a superar as expectativas para que a confiança seja restaurada.
Cenário três: Macroeconomia e liquidez são "amplificadores", mas não são causas fundamentais. A macroeconomia e a liquidez afetam o sentimento do mercado e a taxa de desconto, mas só se atingirem realmente o nível comercial é que se tornam riscos centrais. Isso pode ser dividido em três níveis: apenas a retirada de liquidez ou um único CPI acima do esperado geralmente resulta em ajustes de pequena magnitude; se combinado com inflação persistente, ausência de corte de juros e riscos geopolíticos, pode se tornar de pequena a média magnitude; somente quando o ARR do modelo ou a receita de nuvem apresentarem uma desaceleração real é que se entra em uma reconfiguração lógica de média magnitude.
Em resumo: enquanto o ARR dos grandes modelos e a receita em nuvem não desacelerarem, este ajuste parece mais uma reavaliação de valor e liquidez, e não um colapso no estilo 2000; só será necessário aguardar novas evidências de reversão quando os fundamentos realmente perderem impulso.
Oito: Fase atual: da escassez de hardware para a validação comercial
Entre abril e junho deste ano, a suposição central do mercado era que as orientações de gastos de capital dos grandes fornecedores de nuvem continuariam superando as expectativas, com o suporte por trás disso sendo a demanda real de pagamento por serviços em nuvem por parte de empresas e consumidores (ou seja, a taxa de crescimento da receita de negócios em nuvem). Se essa suposição se confirmar, significa que os gastos de capital são "razoáveis e sustentáveis", e toda a cadeia de suprimentos — armazenamento, fibra óptica, CPU, chips, até energia e rede elétrica — se beneficiará com isso.
Olhando para frente, acredito que o foco do mercado gradualmente se deslocará da "escassez de hardware" para a "concretização comercial". Um relatório de maio deste ano destacou que, no mercado de serviços empresariais, a categoria de produtos mais vendida é na verdade a implementação e consultoria em IA — ou seja, a capacidade de ajudar empresas a integrar realmente a IA em seus processos de negócios específicos. A lógica por trás disso é que os processos produtivos e o conhecimento central de muitos setores não estão em documentos públicos, mas sim consolidados na experiência de funcionários experientes, e os dados de treinamento dos grandes modelos não incluem esse "conhecimento tácito". Quem conseguir ajudar as empresas a combinar esse know-how setorial com a IA estará em posição de aproveitar a próxima oportunidade.
Minha avaliação pessoal é: desde que esse ritmo de crescimento não apresente uma piora significativa, quaisquer correções subsequentes, seja por fatores macroeconômicos (como taxas de juros, tarifas, etc.), serão mais provavelmente ajustes阶段is de média e pequena escala, e não uma reversão da tendência. O que realmente merece atenção é se o ritmo geral de comercialização da IA for significativamente inferior ao esperado — nesse momento, será necessário reavaliar completamente a lógica de avaliação do setor.
Nove: Referência histórica: estrutura de três níveis para o ajuste do mercado de ações dos EUA
Avaliar o nível do ajuste do mercado americano não depende apenas da magnitude da queda; o essencial é identificar se a causa subjacente redefiniu a lógica de longo prazo — trata-se de um impulso puramente de desvalorização, um impacto de eventos macroeconômicos ou uma redefinição completa da narrativa setorial. Usando o Nasdaq como referência (por sua maior pureza tecnológica), os recuos dos últimos 20 anos podem ser divididos em três níveis:
Nível L1 (queda de dígitos únicos): A causa geralmente é um impulso de "correção de avaliação" após uma alta muito rápida, combinado com choques de liquidez ou perturbações causadas por expectativas de inflação/juros mais baixos. Esse ajuste não é uma crise; os fundamentos não mudaram, e assim que a perturbação for confirmada como dissipada, a reversão geralmente ocorre rapidamente. Um exemplo mais recente foi o recuo de cerca de 7% a 8% em novembro do ano passado, principalmente devido a choques de liquidez combinados com o surgimento inicial de dúvidas sobre os gastos de capital em IA.
Nível L2 (queda de cerca de 15%): geralmente acompanhado por eventos macroeconômicos significativos ou choques nos mecanismos de mercado, exigindo uma reavaliação do risco, mas não indicando colapso da ordem subjacente; o mercado aguarda novos dados para confirmar que o risco não se espalhou ainda mais. Por exemplo, o recuo de cerca de 15% entre agosto e outubro de 2023 ocorreu no contexto da taxa de juros dos títulos do Tesouro dos EUA a 10 anos se aproximando de 5%; o recuo de julho a agosto de 2024 esteve relacionado ao encerramento de operações de carry trade e às preocupações do mercado com uma recessão.
Nível L3 (queda superior a 25%): significa que a lógica macroeconômica anterior foi reiniciada ou que a narrativa de longo prazo do setor foi refutada; a aversão ao risco passará por uma reavaliação sistêmica, exigindo novas evidências para reconstruir a confiança. Exemplos históricos incluem a crise financeira de 2008 (queda de 50%), o quarto trimestre de 2018 (cerca de 25% a 30%), o impacto da pandemia em março de 2020 (cerca de 30% a 40%), o ciclo de aperto monetário de 2022 (cerca de 33% a 35%), e um recuo de cerca de 28% causado por tarifas ou choques na ordem comercial global.
Aplicado à atual rodada de mercado de IA, a linha divisória central continua sendo se a taxa de crescimento da comercialização da IA está desacelerando: se o ARR do modelo, o número de usuários corporativos, a receita de tokens e a receita dos negócios em nuvem ainda superarem as expectativas, isso indica que a lógica de negócios não foi revertida, e o recuo é mais provavelmente uma correção de pequena a média causada por fatores de liquidez ou perturbações macroeconômicas; se os resultados das empresas de modelos estiverem abaixo do esperado, significa que já estamos mais próximos do ponto inicial da comercialização, exigindo pelo menos uma reavaliação de média magnitude e aguardando novas evidências; somente quando a taxa de crescimento da IA desacelerar, simultaneamente combinada com riscos sistêmicos como inflação descontrolada, conflitos geopolíticos ou colapso da ordem global, é que poderá se transformar em uma correção de grande magnitude.
Em resumo: enquanto a comercialização da IA não desacelerar, este ajuste parece mais uma "reprecificação"; apenas quando houver uma interrupção nas evidências de comercialização, significará que todo o framework precisa ser reiniciado.
dez. resumo: a IA é uma transição fundamental na capacidade básica da civilização
Por fim, compartilho minha compreensão pessoal sobre a natureza desta onda. A pólvora, a máquina a vapor, a eletricidade e a internet da história são, em essência, "revoluções industriais de ponto único" — elas atualizam uma ferramenta, energia ou canal de informação específico, resolvem um gargalo crítico e depois se espalham ao longo da cadeia de valor, apresentando uma curva em S de um único ciclo tecnológico. Essas revoluções alteram uma "capacidade unidimensional", e não aumentam diretamente a inteligência em si.
Acho que a IA é diferente — ela eleva a capacidade mais fundamental de "inteligência". Pode-se comparar com o uso do fogo pelos humanos: da incapacidade de usar fogo à capacidade de usá-lo, o resultado não foi apenas "ter uma ferramenta a mais", mas sim que a alimentação cozida alterou a estrutura corporal, influenciando posteriormente a capacidade cerebral e, por fim, levando à expansão de toda a capacidade civilizacional. Da mesma forma, a IA está mudando as capacidades fundamentais — todo o conjunto de habilidades de percepção, raciocínio, geração, tomada de decisão e ação está sendo elevado coletivamente; trata-se de uma atualização fundamental no nível da "função produtiva da civilização", e não apenas de tornar uma ferramenta específica mais fácil de usar.
Como se trata de uma salto nas capacidades fundamentais, novas revoluções industriais surgirão continuamente e em etapas: a revolução dos Agentes, a revolução dos robôs, a revolução dos drones, seguidas pela reestruturação de processos na defesa e indústria militar, tecnologia espacial e muitos outros setores. Esse processo não ocorrerá de uma só vez, mas sim em ondas sucessivas. Por isso, acho que o principal fio condutor a ser acompanhado não é apostar em uma única aplicação específica, mas sim observar continuamente "como a capacidade inteligente se espalha para o mundo físico e os processos de diversos setores" — essa é a pista central para avaliar até onde essa onda de IA ainda pode ir.
Olhando para os próximos um ou dois anos, acredito que todos continuarão sentindo esse "acelerar ainda mais" — a capacidade tecnológica e o progresso comercial se validam e impulsionam mutuamente. Mas o mercado em si certamente não será uma linha reta; em vez disso, apresentará um caráter ondulatório, com mudanças na lógica entre "escassez — atualização — realização a longo prazo".
Declaração: O conteúdo deste artigo apresenta fielmente as opiniões compartilhadas pelos convidados e não constitui qualquer recomendação de investimento, convite à venda de produtos ou promessa de retorno.