#美股AI概念股普涨 O que o preço das ações sobe ou desce depende do “conteúdo de IA”? Compreender essa lógica é ainda mais importante

Recentemente, o mercado de ações global apresentou um fenômeno interessante: quanto mais forte for a cadeia da indústria de IA em uma economia, melhor o principal índice de ações sobe.

Dados do Wind mostram que, até 29 de maio, desde o conflito entre EUA e Irã em março deste ano, o índice de semicondutores de Filadélfia subiu 58,4%, o índice composto da Coreia do Sul subiu 35,7%, o índice ponderado de Taiwan e o índice de crescimento do A-share também tiveram bom desempenho, enquanto na Europa e em outros mercados emergentes, com menor conteúdo de IA, os ganhos foram significativamente menores.

Isso significa que, “conteúdo de IA” é a “senha” para a alta ou baixa das ações?
Há uma forte correlação positiva entre ambos, mas se ampliarmos o olhar, perceberemos que as coisas não são tão simples. O desempenho das ações é influenciado por múltiplos fatores, incluindo níveis de avaliação, fluxo de capital, fase do ciclo industrial, lucros das empresas, etc., todos eles afetam o resultado final. O “conteúdo de IA” é muito importante, mas não é tudo.
Ainda assim, não se pode negar que a IA já se tornou uma das direções de investimento mais consensuais e sustentáveis na indústria tecnológica global atual.
Quer seja na expansão da infraestrutura de poder de processamento ou na implementação gradual de aplicações, a IA está passando do “conceito” para “desempenho”, do “previsão” para “realização”. Para os investidores, entender as fases de desenvolvimento da indústria de IA e sua lógica interna é mais relevante do que simplesmente perseguir a etiqueta de “conteúdo de IA”.
Então, como entender de forma mais abrangente as oportunidades atuais de investimento em IA?

01 Cadeia da indústria de IA é setor de alta previsibilidade e ciclo de prosperidade
Nos últimos anos, a cadeia da indústria de IA tornou-se um componente central na precificação de ativos globais, com as ações de empresas relacionadas subindo rapidamente, o que levou alguns a se preocuparem com uma possível “superlotação” do setor de IA.
A CICC acredita que, atualmente, a IA pode ainda não estar na fase de preocupação com o colapso do ciclo de prosperidade. A cadeia global de IA é altamente interligada, e as principais empresas de IA dos EUA, como líderes do setor, costumam refletir as tendências na cadeia industrial. Tomando o setor de IA dos EUA como exemplo:
Primeiro, a IA está realmente aumentando a produtividade.
Nos três primeiros trimestres de 2025, o PIB dos EUA cresceu 2,51% em relação ao mesmo período do ano anterior, e o Federal Reserve de St. Louis estima que a IA contribuiu aproximadamente com 0,97 ponto percentual, cerca de 39% dessa expansão, superior à contribuição de 28% da revolução da internet em 2000. Mais importante, a comercialização de agentes de IA no setor empresarial está acelerando, com receitas anuais de grandes fabricantes de IA no exterior atingindo bilhões de dólares. Os investimentos em poder de processamento estão mudando de “custo” para “geração de lucro”.
Segundo, as principais empresas ainda não estão altamente alavancadas.
Em comparação com o período da bolha da internet, o investimento em IA nesta rodada depende mais do fluxo de caixa interno das gigantes de tecnologia. Apesar do alto investimento de capital, a relação dívida/patrimônio ainda está claramente abaixo da média da bolha da internet.
Terceiro, os níveis de avaliação não são altos.
Dados do Wind mostram que, até o final de maio de 2026, o índice preço/lucro (P/E) do setor de tecnologia da informação do S&P 500 era de apenas 24 vezes, muito abaixo das 55 vezes durante a bolha da internet em 2000. O crescimento de desempenho de alta velocidade pode estar já incorporado na avaliação.

02 Do infrastructure ao ritmo de realização de aplicações verticais
Atualmente, a cadeia da indústria de IA já apresenta uma estrutura clara de upstream, midstream e downstream, com diferentes graus de maturidade e lógica de investimento em cada segmento.
Upstream (camada de infraestrutura): “âncora” de alta previsibilidade de desempenho

A upstream é a base para aplicações de IA, incluindo principalmente poder de processamento, dados e segurança de rede.
Poder de processamento e hardware: o foco do consumo de poder de IA está mudando de treinamento para inferência. A Barclays estima que, até 2026, a demanda global por poder de inferência representará mais de 70% do total de poder de IA gerado, com a escala de inferência podendo atingir 4,5 vezes o poder de treinamento, e a demanda por poder de processamento deve continuar crescendo. Isso impulsiona uma demanda mais dispersa e maior escala, com requisitos mais elevados de eficiência energética e custos de implantação. Entre 2026 e os próximos 2-3 anos, espera-se que o mercado global e chinês de poder de IA permaneça em situação de oferta insuficiente, sendo uma das áreas com maior conflito entre oferta e demanda.
Serviços de dados e segurança de rede: a primeira etapa na implantação de IA pelas empresas geralmente envolve governança, integração e proteção de dados. Assim, o crescimento da receita das empresas relacionadas serve como um indicador avançado. Algumas empresas de serviços de dados e segurança de rede na América do Norte já apresentaram resultados trimestrais acima do esperado por vários trimestres consecutivos, confirmando a autenticidade dos investimentos corporativos em IA e fornecendo uma lógica clara de mapeamento para os ativos domésticos.
Midstream (camada de plataformas e modelos): núcleo da distribuição de valor e reestruturação do modelo de negócios
O midstream inclui principalmente serviços de grandes modelos (MaaS), modelos verticais e cadeias de ferramentas.

A economia de tokens (palavras) tornou-se o motor principal: os tokens evoluíram de parâmetros técnicos simples para elementos centrais de produção e valor na era da IA. Segundo a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma da China, a quantidade diária de chamadas de tokens na China explodiu exponencialmente, passando de cerca de 100 bilhões no início de 2024 para 140 trilhões em março de 2026, um crescimento de mais de mil vezes em dois anos. Isso impulsionou modelos de negócios maduros em torno de tokens, incluindo plataformas de agregação de tokens, serviços MaaS de fornecedores de nuvem, etc.
Concorrência de modelos e retorno de valor: embora a camada de aplicação seja diversificada, o valor significativo da cadeia está se acelerando de volta para a camada de modelos. As receitas de startups de IA estão crescendo rapidamente, mas a maior parte do lucro acaba sendo paga como custo para os fabricantes de modelos e fornecedores de poder de processamento. Os modelos domésticos já representam uma parcela importante no mercado global de chamadas, demonstrando forte competitividade internacional.
Downstream (camada de aplicação): buscando crescimento verdadeiro na diferenciação
A aplicação downstream, que atende diretamente às empresas e consumidores finais, é o cenário de realização de valor, e atualmente apresenta forte diferenciação, com oportunidades e riscos coexistindo.
Aplicações empresariais: alguns setores verticais já mostram sinais iniciais de validação comercial, especialmente em indústrias intensivas em dados e com fluxos de trabalho complexos, como risco financeiro, subscrição de seguros, integração de dados corporativos e marketing transfronteiriço. Os agentes de IA, com sua capacidade de planejamento autônomo e chamada de ferramentas, estão se tornando modelos de aplicação comercial viáveis nesta fase, sendo profundamente integrados em automação de escritório, atendimento ao cliente, etc.
Aplicações de consumo: tomando como exemplo vídeos curtos/longas-metragens de IA, eles reduziram custos e aumentaram eficiência, atingindo modelos de lucro claros. Além disso, ferramentas de geração de vídeos por IA, devido à alta demanda, já apresentam aumento rápido de preços. Aplicativos de assistentes inteligentes também demonstram alta fidelidade do usuário na melhora de pesquisa e aprendizado, e a disposição a pagar por esses serviços está sendo cultivada.

03 Expectativa “à direita” para aplicações de IA ou já presente, foco em cinco grandes direções
Resumindo, o desenvolvimento da indústria de IA global apresenta uma característica clara de “infraestrutura na frente, aplicações atrás”. A margem de lucro das empresas de aplicações geralmente é pressionada pelos custos de chamadas de modelos e poder de processamento, e o valor da cadeia tende a se concentrar na camada inferior de modelos e infraestrutura.
O cenário fundamental (lucros) do setor de aplicações de IA ainda pode estar na fase inicial, mas as tendências industriais e a validação comercial precoce de alguns segmentos já fornecem expectativas “à direita” para o mercado.
Portanto, é difícil que o setor de aplicações de IA “floreça por completo”; os segmentos com sinais claros de validação comercial e modelos de lucro iniciais têm maior chance de sucesso.

Cinco grandes direções:
Primeiro, ecossistema de grandes modelos. Os grandes modelos são a infraestrutura básica da IA, e oportunidades industriais podem surgir continuamente nas etapas de treinamento, ajuste fino e implantação de modelos.
Segundo, revalorização da IA. Na era da internet móvel, os anúncios e o comércio eletrônico foram os mais rápidos para monetizar, e o mesmo pode acontecer na era da IA. Tomando o comércio eletrônico de IA como exemplo, os usuários estão cada vez mais acostumados a usar grandes modelos para busca e comparação de produtos, e plataformas de grandes modelos estão começando a incorporar módulos de transação. Empresas que oferecem SaaS, serviços de dados e APIs para esse sistema podem obter negócios adicionais.
Terceiro, programação de IA. Segundo o relatório “Previsão de Uso de IA 2025” publicado em conjunto pelo OpenRouter e a a16z (com base em dados de 1 quatrilhão de tokens), a proporção de consumo de tokens em tarefas de programação subiu de cerca de 11% no início de 2025 para mais de 50%. Fabricantes internacionais de destaque já têm receitas anuais na casa de bilhões de dólares, com crescimento exponencial, e as empresas domésticas também merecem atenção.
Quarto, IA para Ciência. Essa é uma direção bastante imaginativa. Em áreas como farmacêutica, novos materiais e energia, a pesquisa tradicional exige anos de trabalho de cientistas na triagem de fórmulas moleculares, enquanto a IA pode reduzir drasticamente esse ciclo. Tomando a IA na farmacêutica como exemplo, ela consegue rapidamente filtrar candidatos entre milhares de fórmulas, aumentando muito a eficiência de pesquisa e desenvolvimento. Isso não é apenas redução de custos, mas uma elevação na produtividade.
Quinto, expansão internacional de softwares de IA. Os usuários no exterior estão mais dispostos a pagar por softwares do que no mercado doméstico. Algumas empresas de software doméstico já estão obtendo receitas e lucros rapidamente no exterior, e aquelas com maior proporção de negócios de exportação podem se beneficiar.

A tendência da indústria de IA é clara, mas a maturidade e a lógica de investimento em cada segmento da cadeia — upstream, midstream e downstream — variam bastante. Como os investidores devem se posicionar?
A economia digital, como principal vetor de implementação da tecnologia de IA, inclui tanto hardware como centros de processamento, chips, equipamentos de comunicação, quanto softwares que transformam profundamente setores tradicionais, como fintech, logística inteligente, telemedicina, etc.
Essa combinação de “hardware e software” confere ao setor de economia digital um valor de alocação único no mercado atual. Ela inclui tanto a prosperidade de poder de processamento já validada quanto o potencial de aplicações de IA ainda não totalmente precificado.