O mercado de ações começou a matar os seus queridinhos, deslizando para uma liquidação brutal que se alastrou pelo setor tecnológico. A Nvidia, fabricante de chips sinônimo do boom da IA, perdeu quase 17% de seu valor desde seu pico em outubro e atingiu o menor nível acumulado no ano em 5 de fevereiro. As ações de software empresarial perderam cerca de US$ 1 trilhão em capitalização de mercado desde o final de janeiro, e o Nasdaq estava em sua pior fase desde abril, no início de fevereiro. As ações da Amazon caíram quase 10% no início de fevereiro, depois que a empresa previu despesas de capital de US$ 200 bilhões em 2026 – superando as estimativas de Wall Street de cerca de US$ 146 bilhões.
No entanto, o mercado conta duas histórias aparentemente incompatíveis sobre inteligência artificial. A primeira história é sobre gastos desnecessários. Quatro gigantes da tecnologia – Alphabet, Meta, Amazon e Microsoft – anunciaram planos para gastar cerca de 650 mil milhões de dólares em infraestrutura de IA este ano. A bomba de investimentos da Amazon é apenas a mais recente. A Alphabet disse que seus gastos em 2026 podem chegar a US$ 185 bilhões, quase o dobro do ano passado. Uma dúvida crescente sobre se estes enormes custos irão algum dia recuperar os seus custos prejudicou as ações das empresas de apostas. A Oracle, que assumiu cerca de US$ 250 bilhões em compromissos de arrendamento de data centers de longo prazo, viu seu estoque cair pela metade.
Ilustração fotográfica da Newsweek/Getty
Mas uma nova história surgiu depois que a Anthropic Cloud lançou novos plug-ins para CoWork – um agente de IA que pode automatizar trabalhos de conhecimento complexos em funções jurídicas, financeiras e de marketing – estimulando vendas imediatas entre empresas de software empresarial. A Asana perdeu mais de dois terços de seu valor desde seu pico recente. Docusign e ServiceNow caíram mais da metade cada um.
Stephen Yiu, gestor principal de portfólio da Blue Whale Capital em Londres, chama isso de “equivalente a um momento DeepSeek” para empresas de software. “Para muitas empresas que provavelmente pensavam que a IA não estava entrando em seu território, isso é basicamente incompreensível. Temos que começar a pensar seriamente agora que ‘Oh, merda, as capacidades da IA podem minar fundamentalmente os modelos de negócios existentes'”, disse Yiu. Semana de notícias.
Se os agentes de IA pudessem executar as tarefas que o software empresarial executa atualmente – gerenciamento de fluxos de trabalho, processamento de informações, coordenação de equipes – mas um software como serviço, ou SaaS, melhor e mais barato, a indústria enfrentaria uma questão existencial. Por que pagar uma taxa de assinatura do Salesforce ou ServiceNow quando os agentes de IA podem obter os mesmos resultados?
Há aqui uma aparente contradição: por um lado, o receio de que a computação de IA não seja procurada à escala que os hiperescaladores estão a construir; Por outro lado, o receio é que a procura pela IA seja tão grande que nivele todo o sector. Mas talvez esta confusão não seja irracional. É uma resposta previsível a um determinado estágio de transformação tecnológica: todos sabem que a IA vai ser grande, ninguém sabe quem vai ganhar.
“O mercado odeia a incerteza”, diz Brian Wong, gestor de carteira do Osterweiss Opportunity Fund. Semana de notícias. As empresas de software “precisam da capacidade de ter receitas recorrentes de assinaturas para sempre e do crescimento associado a isso. Portanto, agora as pessoas estão questionando os valores terminais”.
Considere um experimento mental. É 12 de agosto de 1994. Você abre sua cópia O jornal New York Times— ainda uma publicação apenas impressa — e li a manchete, “Atenção, compradores: a Internet está aberta”, anunciando “a primeira transação de varejo na Internet”: US$ 12,48 mais frete para o último CD de Sting. Uma lâmpada se apaga: esse e-commerce vai ser enorme, vai atrapalhar o varejo físico! O que você pode fazer para ganhar dinheiro com esse conhecimento prévio?
Acontece que muito pouco. A empresa apresentada no artigo, NetMarket de Nashua, New Hampshire, não se tornou uma gigante da tecnologia. Próximo Tempos Um artigo sobre o comércio eletrónico, três semanas mais tarde, identificou os primeiros líderes como a America Online, a Home Shopping Network e a QVC – nenhum dos quais se revelou uma boa aposta a longo prazo. A HSN perdeu mais de 70% do seu valor em 2000 em relação ao preço de 1994 e vale agora uma fração do seu valor.
Para realmente lucrar com as apostas no comércio eletrônico em 1994, você precisa saber que Jeff Bezos, que trabalhava em um fundo de hedge, fundou uma empresa chamada Cadabra em sua garagem semanas antes, que eventualmente se tornaria a Amazon. A crise das pontocom.
E se você decidisse apostar contra o gigante varejista Walmart? Isso seria uma enorme perda: desde 11 de agosto de 1994, o preço das ações do Walmart subiu 3.125%, e a empresa, depois de anos aprendendo a dominar o comércio eletrónico, aumentou recentemente a sua capitalização de mercado para um bilião de dólares, semelhante ao de um gigante da tecnologia. Como observa Yiu, o Walmart “conseguiu defender-se com muito sucesso” contra a ameaça do comércio eletrónico – e com lucros futuros 40 vezes superiores, as ações são agora negociadas a um múltiplo mais elevado do que o da Nvidia.
12 de agosto de 1994 O Investidor Estudantil Tempos Uma narrativa bem informada de que o comércio eletrónico irá revolucionar o retalho não tem nenhum mecanismo para identificar um verdadeiro vencedor, porque ainda não existe um verdadeiro vencedor. Mas, mais fundamentalmente, muitas pessoas que investiram no comércio eletrónico durante o boom das pontocom perderam o que se tornaria o maior negócio digital do início dos anos 2000: a publicidade digital, que impulsionou empresas como a Google e o Facebook, que ainda nem sequer existiam. Como observa Wang: “Você pode voltar aos exemplos da Netscape e da AOL, que foram pioneiras em seu espaço e não necessariamente os cavalos vencedores no longo prazo”.
A recente turbulência no mercado de IA reflete a mesma dinâmica que ocorre em tempo real. As capacidades de IA são reais e estão a crescer rapidamente, ameaçando perturbar as empresas de software estabelecidas. Mas a forma de rentabilizar essas capacidades – e a infra-estrutura necessária para as fornecer – permanece fundamentalmente obscura.
Ben Barringer, analista da Quilter Cheviot, faz uma distinção útil: a ameaça ao software é que estas empresas desapareçam amanhã, mas o risco de disrupção “passou de zero para alguma coisa – seja 30% ou 50%”. Para um sector baseado no pressuposto de receitas recorrentes perpétuas, mesmo um ligeiro aumento na probabilidade de perturbação exige uma reavaliação significativa dos preços. “Você começa a brincar com sua taxa de crescimento de longo prazo, e isso muitas vezes significa grandes mudanças em sua avaliação”, disse ele.
Mas Barringer também oferece uma nuance crítica: nem todos os softwares são igualmente vulneráveis. Uma empresa como a Adobe, que cria ferramentas para ajudar os departamentos de marketing a produzir gráficos, é fundamentalmente diferente de um sistema de planejamento de recursos empresariais que executa as principais funções de contabilidade e conformidade de uma empresa. O software profundo está incorporado em operações de missão crítica e, se fornecer não apenas funcionalidade, mas também mitigação de riscos, conformidade regulatória e segurança, será difícil substituí-lo. “O que eu quero dizer”, ele disse Semana de notícias“As empresas estão apenas vendendo software ou estão vendendo remuneração?” O mercado, atualmente, não faz essas distinções. É, como diz Barringer, “atirar primeiro, perguntar depois”.
As duas narrativas – elevados gastos em infraestruturas e potencial para uma IA disruptiva – não estão em desacordo com a realidade. Diferentes expressões da mesma incerteza sobre quem irá capturar o valor na enorme onda de transformação que todos já podem ver. O cenário de Cassandra também é inteiramente plausível, onde ambos os conjuntos de receios se tornam realidade: parques de servidores massivos e centralizados não proporcionam os retornos que os seus investidores esperam, e a tecnologia é altamente perturbadora para os operadores históricos. A mesma coisa aconteceu na Internet. Como lembra Barringer: “As empresas de cabo investiram bilhões de dólares em fibra óptica e redes. Elas não recuperaram esse dinheiro. Mas as vencedoras foram as empresas que usaram esses trilhos para ganhar dinheiro”.
Os avisos de alguns pesquisadores de IA sobre as arquiteturas atuais serem becos sem saída acrescentam outra camada de complexidade. Vozes importantes entre os construtores da IA generativa de hoje argumentam que o futuro reside em abordagens fundamentalmente diferentes que transcendem os atuais paradigmas das grandes linguagens. As empresas que constroem impérios com a tecnologia actual podem enfrentar a obsolescência no momento em que alcançam o domínio – o equivalente a apostar tudo na infra-estrutura dial-up em 1998. Como argumentei recentemente, a IA pode ainda estar na fase da Internet antes de o HTML e os navegadores Web se tornarem amplamente disponíveis.
Os mercados avaliam cada uma destas incertezas multiníveis descontando-as. A Nvidia pode ser o fornecedor de infraestrutura necessária para a era da IA, ou a IA pode não exigir os chips específicos e a escala que a Nvidia oferece. Ou a Microsoft integra com sucesso a IA e domina a próxima era, ou as empresas nativas da IA tornam as ações da Microsoft obsoletas. Os investimentos em centros de dados da Oracle poderão gerar retornos enormes ou representar 250 mil milhões de dólares em ativos irrecuperáveis.
“Se você acha que há 100 empresas que estão prestes a fazer disrupção do outro lado da cerca, eventualmente as 100 se consolidarão em 10”, disse Yiu. É provável que um terço ou mais do capital investido em IA seja desperdiçado. Não é um bug do momento – é uma característica definidora de todas as grandes transformações tecnológicas. Do ponto de vista de um investidor, o desafio não é prever se a IA mudará as indústrias, mas sim sobreviver a um campo inacabado. Como disse Wang: “Precisamos avaliar os modelos de negócios e as equipes de gestão e ver como isso funciona”. Isso não é uma declaração de ignorância. Esta é a única estimativa honesta de que o mercado acaba de perceber o que não sabe.
