A IA chegou ao momento de provar seu valor

​A tecnologia pode — e está — gerando enormes ganhos de produtividade. Ainda assim, os investidores precisam determinar quem capturará os lucros — e quanto devem pagar por eles.

A inteligência artificial chegou a um ponto em que pode entregar tudo o que seus promotores prometeram, mas ainda assim decepcionar investidores que pagaram caro demais pelas empresas erradas.

A verdadeira questão para a IA é saber se os ganhos de produtividade prometidos se traduzirão em receita e se isso será suficiente para remunerar os enormes volumes de capital investidos em data centers e chips. E, se as ações de IA estiverem supervalorizadas, é provável que vejamos uma rotação para algo menos arriscado?

A diferença entre os gastos com IA e os ganhos de produtividade

Em suas perspectivas de junho de 2026, a J.P. Morgan Asset Management estimou que o consenso para os gastos de capital de cinco hyperscalers dos EUA era de US$ 697 bilhões no ano. A gestora estimou que os gastos de capital absorveriam 93% do fluxo de caixa operacional dessas empresas, contra 33% em 2023. Certamente, são estimativas, mas o capital parece estar perseguindo um único objetivo, uma reminiscência da mania ferroviária dos anos 1800.

Para entender se esse dinheiro está sendo bem empregado, precisamos analisar os ganhos de produtividade prometidos, agora e no futuro. Praticamente todas as empresas do planeta estão envolvidas com IA de alguma forma, na esperança de obter ganhos de eficiência. 

Esses benefícios são irregulares e não tão convincentes: o National Bureau of Economic Research entrevistou quase 6.000 executivos nos EUA, no Reino Unido, na Alemanha e na Austrália entre novembro de 2025 e janeiro de 2026. Cerca de 89% relataram não ter observado impacto da IA na produtividade do trabalho nos três anos anteriores.

Isso não significa necessariamente que o investimento em IA não dará resultado, apenas que existe uma diferença significativa entre o que as empresas esperam e o que mediram.

Isso também não significa que a IA esteja fadada ao fracasso. A adoção da IA pode simplesmente levar mais tempo enquanto o preço da IA cai. Outro fator que pesa sobre a adoção corporativa é a concorrência: se todas as empresas utilizarem ferramentas semelhantes, a vantagem competitiva será neutralizada, enquanto os clientes colherão os benefícios por meio de preços mais baixos.

Isso gerou comentários no mercado sobre uma “bolha da IA” e sua inevitável deflação.

Investidores podem estar medindo o mercado errado

O veterano investidor de Wall Street Jordi Visser vê uma oportunidade muito maior além dos ganhos de produtividade que as empresas medem atualmente. Ele argumenta que a demanda por IA não deve ser avaliada apenas pelo número de pessoas que pagam por um chatbot, mas pelo possível surgimento de uma economia na qual agentes autônomos conduzam negócios entre si.

Na visão de Visser, esse futuro poderia envolver ações tokenizadas negociadas 24 horas por dia, 7 dias por semana, juntamente com criptomoedas e stablecoins facilitando transações entre agentes autônomos. Ainda não chegamos lá, mas estamos perto. A possibilidade de os investidores desenvolverem seus próprios índices e ETFs usando ferramentas de IA como o Grokbot aponta para um futuro fascinante — e descentralizado — para os investimentos.

Visser desenvolveu um índice de criptomoedas “46 Name”, composto por seis ações e 40 tokens, todos com o mesmo peso, incluindo Coinbase, Robinhood, Circle, PayPal, BTC, ETH, SOL, ZEC, TAO e NEAR. O índice acumula alta de 50% no ano, enquanto o Bitcoin recua 3,2%, sugerindo que o interesse dos investidores está se espalhando para além do Bitcoin.

O gráfico abaixo mostra o desempenho superior do fundo AI & Technology da Global X (AIQ) em relação ao S&P 500 ao longo de três anos. O AIQ acumula alta de 136% em três anos, contra 86% do S&P 500. 

Está claro para onde os investidores acreditam que o futuro caminha.

O campo de prova da IA 

Se a IA permitir que uma pequena equipe realize um trabalho que antes exigia uma organização muito maior, seu valor econômico irá muito além da receita de assinaturas arrecadada pelo provedor do modelo.

Há algumas evidências de ganhos com a IA em contextos específicos. Uma pesquisa de Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond constatou que a assistência da IA aumentou a produtividade do atendimento ao cliente em quase 14%, com ganhos maiores entre trabalhadores menos experientes e menos qualificados. 

A Microsoft informou mais de 30 milhões de licenças pagas do Microsoft 365 Copilot em seus resultados de julho de 2026. A receita do Azure superou US$ 100 bilhões no ano fiscal, embora o Azure inclua serviços convencionais de cloud, além de IA.

Está claro que os clientes estão dispostos a pagar pela IA, embora ainda seja preciso ver se esses investimentos gerarão uma vantagem competitiva duradoura.

Os benefícios não serão distribuídos de maneira uniforme. O argumento de Visser é que empresas menores podem alcançar ganhos de eficiência mais rapidamente com a IA, enquanto empresas mais estabelecidas podem enfrentar dificuldades com seus custos atuais e a queda dos preços. Também existe o risco de gargalos computacionais desacelerarem a adoção e, consequentemente, reduzirem o retorno sobre o capital.

Rotação para onde?

Isso levanta a questão: se a IA estiver supervalorizada, para onde o dinheiro inteligente migrará?

Empresas maduras com lucros estáveis podem parecer a escolha óbvia, mas esses lucros podem ser ameaçados por concorrentes que agora conseguem entrar no mercado a um custo menor.

Fornecedores de chips, como Micron e AMD, estão surfando uma onda de euforia neste momento, mas não estão imunes a uma possível desaceleração nos planos de investimento dos clientes.

Desempenho das ações de produtores de semicondutores -No acumulado do ano

A tabela acima mostra um setor de chips semicondutores cada vez mais concorrido, com a outrora queridinha de Wall Street, Nvidia, entregando um retorno relativamente modesto de 16,8% no acumulado do ano diante de uma concorrência extraordinária.

A Micron foi a ação de maior destaque do ano, com retorno de 218% no acumulado do ano, impulsionada em grande parte pela oferta restrita de memória. Os processadores de IA precisam de acesso rápido aos dados, gerando demanda por memória de alta largura de banda, ou HBM. A Micron se beneficia tanto dessa demanda quanto da oferta mais apertada em todo o mercado de memória, o que sustenta preços de venda mais altos.

A AMD oferece sua própria linha EPYC de processadores para servidores e o acelerador de IA Instinct, posicionando-se firmemente no crescente mercado de data centers. A empresa reportou receita de US$ 6,7 bilhões no segundo trimestre em data centers, alta de 107% em relação ao ano anterior, impulsionada pela demanda pelas duas linhas de produtos. Também anunciou uma colaboração com a Anthropic para a implementação de até dois gigawatts de capacidade computacional da AMD.

A Intel reacendeu as esperanças dos investidores após a recuperação conduzida pelo CEO Lip-Bu Tan, com a receita do segundo trimestre subindo 25%, para US$ 16,1 bilhões — apesar de registrar prejuízo pelas regras contábeis padrão — enquanto a receita de data centers e IA aumentou 59%. 

A Arm desenvolve tecnologia de processadores e a licencia para fabricantes de chips, obtendo taxas de licenciamento e royalties sobre chips que utilizam seus projetos. Sua tecnologia equipa a maioria dos smartphones e está se expandindo para data centers e IA. A empresa também passou a vender seus próprios processadores para data centers, com a fabricação terceirizada. A Arm prevê que seus novos processadores poderão gerar cerca de US$ 15 bilhões em receita anual até o ano fiscal de 2031.

O que os investidores devem observar

Essas ações claramente se anteciparam à promessa de receitas futuras, e a desaceleração de ações de IA mais maduras, como a Nvidia, oferece uma lição preocupante: a próxima fase do trade de IA exige uma abordagem mais criteriosa.

Para manter as avaliações atuais, os investidores deverão acompanhar de perto a demanda, incluindo renovações e os gastos dos clientes existentes. O crescimento da receita, por si só, não é sinônimo de lucro; portanto, uma pergunta mais importante é: quão lucrativo é esse crescimento?

Na base de tudo está a experiência do cliente: os clientes corporativos estão relatando economias mensuráveis ou produção adicional depois de considerar integração, supervisão e erros?

Uma rotação não precisa significar abandonar completamente a IA. O capital pode migrar de fornecedores caros para empresas com avaliações razoáveis que utilizam IA para melhorar suas operações. Alternativamente, os investidores podem favorecer companhias com geração de caixa confiável e menor exposição à disrupção tecnológica.

Nenhum dos resultados é inevitável. Ambos dependem do que os números de lucros e fluxo de caixa revelarem.

O verdadeiro teste para os investidores de IA

A fase de comprovação da IA não será decidida por uma demonstração impressionante. Ela será definida por clientes pagantes, margens sustentáveis e retornos sobre o capital investido. O crescimento da demanda é animador, mas os investidores precisam avaliar se a receita pode crescer rápido o suficiente para justificar os enormes gastos com chips, data centers e energia.

Os ganhos também podem se espalhar para além das empresas que constroem a infraestrutura, alcançando negócios que usam IA para cortar custos, melhorar serviços e expandir sem adicionar grandes contingentes de funcionários. Alguns dos vencedores definitivos podem hoje atrair pouca atenção.

Visser pode estar certo sobre a dimensão da oportunidade. Mas uma tecnologia que transforma a economia não torna toda empresa associada a ela um bom investimento. Os investidores ainda precisam acertar a empresa, o preço e o momento.