Quando LP usa Doubao para me ensinar a investir: uma autobiografia de transição de um GP de private equity

Original ｜Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Author｜Golem (@web3_golem)

Quando LP aprende a usar IA, os dias dos gestores de fundos privados de pequeno porte estão ficando cada vez mais difíceis.

Há alguns anos, Er Gou (@ryansoon777) era um sócio geral (GP) de um fundo offshore de ações americanas de pequeno porte, gerenciado por uma pequena gestora doméstica, mas após o ano novo ele deixou o cargo e entrou em uma startup de IA.

“Financiamento de fundos privados de pequeno porte já é difícil, e com a popularização da IA, muitos investidores (LP) preferem deixar o auxílio do feijãozinho para negociar ações, ao invés de nos dar dinheiro para captar.”

Er Gou afirma que sua decisão de mudar de carreira foi, em grande parte, por perceber o impacto sutil da IA na relação entre LP e GP. Como a informação e a capacidade de análise parecem ser niveladas pela IA, os LPs ficam mais propensos a questionar o julgamento profissional dos GPs, o que pode aumentar atritos entre ambos, chegando até a retirar investimentos ou solicitar a saída.

Os fundos de dólar de pequeno porte, que já enfrentam dificuldades, continuam assim

O fundo offshore de dólares em que Er Gou trabalhou anteriormente não tinha um desempenho ruim, com gestão de ativos na casa de dezenas de milhões de dólares, investindo principalmente em ações de alta liquidez nos EUA, com uma pequena participação em ativos de criptografia, e uma taxa de retorno anual que superou o índice Nasdaq nos últimos três anos.

Teoricamente, com um desempenho de alta qualidade e a demanda crescente por investimentos no exterior nos últimos anos, captar recursos não deveria ser difícil, mas Er Gou revela que, na prática, fundos de dólar de pequeno porte como o deles dificilmente atraem LPs institucionais.

Atualmente, os principais fundos de dólar domésticos de bilhões de dólares (como Jinglin, Hillhouse e Boyu) adotam uma estrutura de “offshore + onshore”, ou seja, a entidade do fundo fica nas Ilhas Cayman, geralmente registrada como uma empresa isenta ou SPC das Cayman Islands, enquanto a gestão fica em Hong Kong ou Cingapura.

Porém, nos últimos anos, devido às mudanças na regulamentação e no ambiente de captação, cada vez mais fundos de dólar utilizam estruturas onshore com LPF em Hong Kong ou VCC em Cingapura.

Já os fundos de dólar de pequeno porte, como o de Er Gou, continuam usando a estrutura “básica” de fundo de dólar, ou seja, SPC nas Cayman + BVI (Ilhas Virgens Britânicas).

Uma frase comum na indústria de fundos é que a estrutura é decidida pelos LPs. Os principais fundos domésticos de dólar ainda insistem na estrutura de Cayman porque seus LPs internacionais — incluindo fundos de doação de universidades americanas, fundos soberanos do Oriente Médio e grandes escritórios familiares europeus — estão acostumados há décadas com essa estrutura. Manter essa tradição ajuda a reduzir custos de comunicação e confiança entre as partes.

Por outro lado, fundos de dólar domésticos menores, com a mesma estrutura, não conseguem atrair esses grandes investidores internacionais, pois seus LPs são principalmente asiáticos, colocando-os em uma situação delicada.

Na visão asiática, os principais investidores por trás de fundos de dólar de pequeno porte vêm de bancos privados, fundos de capital de risco chineses (fundos de saída de capital), escritórios familiares locais de Hong Kong e bilionários do Sudeste Asiático.

Mesmo fundos de tamanho semelhante, esses círculos têm uma afinidade natural com Hong Kong ou Cingapura, preferindo investir em LPF de Hong Kong ou VCC de Cingapura, ao invés de SPC nas Cayman.

Além da estrutura do fundo e do limite de escala, as diferenças na estratégia de investimento também dificultam a captação de recursos por parte de Er Gou e seus colegas.

Na estratégia de investimento de fundos de private equity, há duas categorias principais: estratégias subjetivas e estratégias quantitativas. Estratégias subjetivas são aquelas em que o GP decide comprar ou vender com base em suas pesquisas, experiência e julgamento, sendo o núcleo do lucro a capacidade de compreensão do mercado pelo gestor; estratégias quantitativas envolvem transformar a lógica de investimento em modelos matemáticos e programas, com execução automática ou semi-automática de negociações, tendo como núcleo o padrão estatístico adotado pelo modelo.

“Atualmente, fundos que usam estratégias quantitativas têm mais facilidade para captar recursos do que os que usam estratégias subjetivas, especialmente com o apoio da IA, que aumenta a confiança dos LPs na quantificação”, afirma Er Gou, especialmente após o sucesso explosivo do DeepSeek (Odaily: incubado pela equipe de quantificação do Fand Square) no ano passado, a demanda por estratégias quantitativas cresceu ainda mais.

Além disso, a diferença entre fundos quantitativos e subjetivos está no fato de que os primeiros podem mostrar dados e algoritmos aos LPs para ganhar confiança. Independentemente de lucros ou perdas, esses fundos permanecem dentro de limites controlados, e os melhores podem até ser considerados produtos de renda fixa; já os fundos subjetivos são mais abstratos, e conquistar a confiança dos LPs exige mais esforço de comunicação. Quando há perdas significativas, os LPs tendem a questionar a capacidade do GP de investir.

Portanto, resumindo, o espaço de sobrevivência de fundos de dólar de pequeno porte que Er Gou trabalhou na China está cada vez mais comprimido pelo ambiente, e captar recursos fica mais difícil. E alguns dos poucos grandes LPs remanescentes também questionam se a “capacidade de investimento” da IA é realmente superior à do GP.

LPs de “composição complexa”

“Antes, por sermos formados na área, nossos LPs geralmente confiavam na gente, mas agora eles deixam nossos relatórios para a IA traduzir em uma linguagem mais simples, e depois nos ‘ensinam’ o que fazer”, diz Er Gou. Com a popularização da IA, os LPs que antes só se importavam com o resultado final passaram a prestar mais atenção às operações de investimento dele.

Er Gou até já expulsou um LP por causa disso. Era um empresário de mais de 50 anos, bastante “saboroso”, que investiu cerca de 1 milhão de dólares no fundo em que ele trabalhava, mas não deixou de acompanhar e, frequentemente, discordar de conclusões de IA ou informações fragmentadas do mercado, “com uma atitude péssima, achando que eu, um jovem, não entendia nada e que não conseguiríamos estabelecer confiança. No final, conseguimos convencê-lo a sair.”

“Honestamente, nossos LPs são pessoas muito competentes em seus próprios campos, autoridades em suas áreas, mas agora, com a ajuda da IA, também acham que têm autoridade na área de investimentos”, lamenta Er Gou.

Por serem fundos de pequeno porte, a maioria dos LPs vem de indicações de amigos ou conhecidos, o que torna a composição bastante “complexa”. Segundo Er Gou, os LPs do fundo incluem alta renda doméstica, empresários, fundos de fundos (FOF), “temos desde magnatas do carvão de Shanxi, até bilionários listados na Forbes entre os três ou quatro primeiros, e alguns LPs são até segunda geração, indicados por nós”.

A relação com esses LPs também é delicada. Alguns nem cobram taxa de gestão de 2%, ficando apenas com 20% dos lucros. Essas estruturas de LP têm grande entusiasmo por participar do mercado financeiro e de “capital no exterior”, mas muitas vezes não têm tempo ou energia para estudar rapidamente as tendências do mercado.

Assim, de certa forma, o valor central do GP é assumir tarefas como coleta de informações, pesquisa de mercado, triagem de oportunidades e avaliação de investimentos, usando sua expertise para compensar a falta de tempo, energia e conhecimento dos LPs, facilitando a transformação de informações em decisões.

No entanto, com a popularização das ferramentas de IA, esse trabalho altamente dependente de análise e pesquisa profissional está sendo rapidamente nivelado. Além da alocação final de recursos e execução de negociações, muitas tarefas tradicionais do GP já estão sendo substituídas por IA, com custos menores e maior eficiência.

“Para abrir uma conta na IBKR, por exemplo, nossos LPs não têm dificuldade. Com IA, eles podem identificar setores e ativos de interesse e comprar por conta própria”, afirma Er Gou. Ele acredita que o impacto da IA na estratégia subjetiva é especialmente grande, pois o investimento sempre é orientado por resultados. Se um LP consegue um retorno maior que o fundo ao apostar em uma tendência, começará a questionar a capacidade do gestor.

Por outro lado, o impacto da “igualdade de informações” trazido pela IA para fundos quantitativos é menor, e até aumenta a diferença entre eles.

Nos fundos quantitativos, parâmetros e algoritmos estão em constante evolução, e a IA acelera ainda mais essa evolução. Como é uma disputa por eficiência e inteligência, estratégias construídas por pessoas comuns sem conhecimentos específicos de matemática ou finanças não conseguem competir com os grandes fundos quantitativos.

“Para que uma estratégia quantitativa seja bem-sucedida, ela precisa estar sempre à frente do mercado para obter retornos acima da média. Se você acha que sua IA comum criou uma boa estratégia, talvez ela já tenha sido descoberta e aprimorada por outros mais inteligentes”, explica Er Gou, destacando a vantagem dos fundos top de linha.

A IA vai substituir o GP?

No entanto, Er Gou não está preocupado que a IA vá substituir completamente o função de GP ou analistas, pois a IA é sempre neutra e acessível a todos. Ela é uma ferramenta, um alavancador. O GP pode usar a IA para aprimorar seu conhecimento e estratégias, criando mais valor para os LPs. O que realmente o incomoda é que a IA aumenta os atritos entre GP e LP.

“Alguns LPs até questionam por que não acertamos os ativos mais quentes do momento, e fazem análises detalhadas, sem entender que o GP não investe só porque está na moda”, diz Er Gou, especialmente após o boom de ações de IA e semicondutores na bolsa americana neste ano, onde investidores de varejo obtêm retornos acima dos fundos ao apostar em líderes de setor.

Em um mercado de alta, os investidores de varejo podem facilmente superar os fundos, pois têm maior flexibilidade, tolerância a erros, foco de capital, além de uma pesquisa mais eficiente com IA, como se tivessem um especialista onipresente 24 horas por dia.

Especialmente neste ano, se um investidor de varejo acertar em ações como Sandisk, Micron ou SK Hynix, seus retornos podem superar a maioria dos fundos. “Nessa hora, os LPs podem pensar em colocar mais dinheiro na própria conta, diminuir o investimento no fundo ou até retirar o dinheiro de fundos subjetivos”, afirma Er Gou. “No mercado de alta, muitos acham que são ‘Deuses da Bolsa’.”

Mas tudo isso depende de o investidor de varejo usar IA corretamente. Se usar IA de baixa qualidade, os resultados serão pífios. Er Gou acredita que esse é um dos principais motivos de atritos com LPs. “No Brasil, esses investidores de alta renda ainda usam IA de conversa, como o Feijãozinho, enquanto ferramentas mais avançadas como ChatGPT ou Claude ainda não estão amplamente disponíveis. Essas IAs de conversa, para oferecer suporte emocional, podem gerar ilusões de competência em áreas profissionais.”

Na essência, o problema não está na capacidade da IA, mas na falta de compreensão de como usá-la. A IA consegue integrar uma enorme quantidade de informações em segundos e construir uma análise lógica, mas essa lógica nem sempre corresponde à realidade. Para LPs sem formação técnica, é difícil distinguir conclusões baseadas em dados reais de inferências probabilísticas geradas por modelos.

Assim, a maioria dos investidores busca na IA mais uma validação do que uma análise genuína. O objetivo final da IA não é ajudar a “descobrir a verdade”, mas sim facilitar o diálogo.

Então, a IA vai substituir o GP? A IA pode gerar milhares de relatórios de pesquisa com lógica convincente a baixo custo, mas a gestão de ativos é uma “indústria antiga” baseada na confiança e na delegação de confiança. O processo de escolha mútua entre GP e LP ainda é fundamental.

Apenas no futuro, quando todas as tarefas forem feitas por IA para maximizar resultados, o “private equity humano” também precisará aprender com a IA, aprimorando a entrega de valor emocional.