Por que o mau investimento, e não o excesso de oferta de chips, pode encerrar o boom da IA

O aumento implacável nos investimentos em Inteligência Artificial definiu a era atual do mercado, mas um alerta significativo surgiu de um dos estrategistas mais acompanhados de Wall Street. Chris Wood, Head Global de Estratégia de Ações da Jefferies, sugere que a queda da tendência de IA não virá da falta de chips, mas da incapacidade de transformar gastos de capital massivos em lucros significativos.

O Risco Iminente de Mau Investimento

Ao contrário dos ciclos tradicionais de semicondutores, que normalmente terminam devido ao excesso de estoque e aumentos repentinos na oferta, Chris Wood argumenta que a era da IA enfrenta um risco estrutural único: o mau investimento (malinvestment). Ele alerta que o "fim" da tendência de IA — ou pelo menos uma pausa dolorosa no mercado — provavelmente será desencadeado quando os hyperscalers e os principais laboratórios de IA não conseguirem gerar retornos adequados sobre seus colossais gastos de capital (capex).

Wood aponta para um ciclo de feedback preocupante dentro do ecossistema, como a Nvidia financiando empresas como a OpenAI, que então utilizam esse capital para comprar mais chips da Nvidia. Embora esse financiamento circular impulsione o crescimento imediato, ele cria uma base precária que pode se desmoronar rapidamente assim que os investidores exigirem visibilidade sobre os lucros de longo prazo e disciplina de capital.

Um Ciclo de Capex Recorde

A escala dos gastos atuais com IA é sem precedentes. Wood descreve a expansão em curso como o ciclo de capex mais dramático que ele já testemunhou. A concentração desse investimento é mais evidente na indústria de semicondutores:

  • Expansão da TSMC: A fundição elevou sua orientação de capex para 2026 para aproximadamente US$ 56 bilhões, ante os US$ 41 bilhões do ano passado. Projeções para 2027 sugerem que os gastos podem chegar entre US$ 65 bilhões e US$ 70 bilhões.
  • Concentração de Receita: Espera-se que a demanda relacionada à IA represente cerca de 31% da receita total da TSMC em 2026.
  • Impacto Macro: Esse surto impulsionou um crescimento massivo em Taiwan, com o crescimento do PIB real atingindo 14,55% em relação ao ano anterior no 1º trimestre de 2026.

A Comoditização dos Modelos de IA

Somando-se à pressão sobre as margens de lucro está a rápida comoditização dos Large Language Models (LLMs). Wood observa que modelos mais baratos e altamente eficientes — particularmente de desenvolvedores chineses — estão desafiando a dominância dos provedores ocidentais premium.

Por exemplo, o GLM-5.2 da Z.ai, listada em Hong Kong, estaria apresentando um desempenho próximo ao nível da Anthropic, mas a apenas um quarto do custo por token. Essa mudança é refletida nos dados de uso: no final de junho, os principais modelos chineses processaram 21,37 trilhões de tokens no OpenRouter, um salto massivo em relação aos 4,37 trilhões de abril, superando significativamente os 5,76 trilhões de tokens processados pelos principais modelos dos EUA. À medida que os custos dos tokens caem, a "barreira de proteção" (moat) para os provedores de IA premium diminui, tornando mais difícil recuperar os enormes custos de infraestrutura.

Vencedores na Corrida de "Picks and Shovels"

Apesar desses riscos de longo prazo, Wood não prevê um colapso imediato. Em vez disso, ele está reposicionando carteiras para estratégias de "picks and shovels" — especificamente provedores de memória e hardware — que se beneficiam do Paradoxo de Jevons. Esse princípio econômico sugere que, à medida que o processamento se torna mais eficiente e barato, o consumo total na verdade aumenta.

Gigantes de memória como Micron, SK Hynix e Samsung estão atualmente em uma posição de força. A Micron já garantiu acordos estratégicos que cobrem 20% de seu volume de DRAM e um terço de seu volume de NAND, muitas vezes com duração de cinco anos, proporcionando um amortecedor contra a volatilidade esperada na camada de software da pilha de IA (AI stack).

Principais Conclusões

  • A Principal Ameaça: A tendência de IA é vulnerável aos riscos de "mau investimento", onde os gastos massivos dos hyperscalers não geram retornos sobre o investimento (ROI) suficientes.
  • Mudança no Perfil de Risco: Ao contrário dos ciclos anteriores de semicondutores impulsionados pelo excesso de oferta, o fim do ciclo de IA provavelmente será impulsionado pelo desapontamento dos investidores com a disciplina de capital.
  • Resiliência do Hardware: Enquanto as margens dos modelos de software enfrentam pressão devido à comoditização, os provedores de memória e hardware continuam sendo os principais beneficiários da corrida de capex em curso.