Título original: 《Gerativa AI, sem a quarta bolha?》
Autor original: Xiao Jing, Tencent Technology

Após três anos e meio de explosão da AI generativa, o mercado entrou em um novo ponto de divergência: o otimismo ainda está acelerando, a dúvida também está se acumulando. Julgar se a "bolha" chegou não é suficiente para explicar a complexidade atual. A série "Fé na AI e Bolha" buscará variáveis-chave sob diferentes perspectivas de mercado, tecnologia, indústria e empresas. Este é o primeiro artigo dessa série.

Em 9 de junho, o índice KOSPI da Coreia subiu fortemente, com uma alta de quase 5% durante o pregão; o futuro do KOSPI 200 atingiu 5%, acionando o sidecar de compra, e a negociação programada foi pausada por 5 minutos. No dia anterior (8 de junho), o KOSPI chegou a cair mais de 8%, quebrando a marca de 8.000 pontos.

Nos últimos dois anos, a Coreia foi quase o amplificador mais sensível do mundo para negociações de AI: quando a Nvidia sobe, a HBM sobe; expansão de servidores de AI, a SK Hynix sobe; aumento de preços de armazenamento, as avaliações da Samsung e da Micron foram reescritas. Ela tanto sustentou a imaginação de uma expansão global de infraestrutura de AI quanto refletiu as dúvidas do mercado sobre se essa expansão está superaquecer.

Portanto, o mercado de ações da Coreia, oscilando entre alta e baixa, acionou repetidamente mecanismos de resfriamento, refletindo que as divergências globais sobre AI também estão aumentando.

Gráfico: O saldo de financiamento do mercado de ações da Coreia já atingiu níveis históricos elevados

Por um lado, a AI ainda é a principal linha de investimento mais segura. Desde chips, armazenamento, computação em nuvem até empresas de grandes modelos, quase todos os ativos essenciais foram reclassificados na estrutura de avaliação de "infraestrutura de AI".

Contanto que a demanda por poder de processamento continue crescendo, os gastos de capital atuais, o aumento de preços na cadeia de suprimentos e as avaliações elevadas podem ser interpretados como investimentos preliminares para o crescimento futuro.

Por outro lado, as dúvidas também estão se acumulando.

A AI está se tornando cada vez mais cara. Os gastos de capital das gigantes continuam a ser revisados para cima, as avaliações das empresas de grandes modelos continuam a subir, e as novas empresas de AI estão na fila para IPO.

Após três anos e meio de explosão da AI generativa, já ocorreram três rodadas de discussão séria sobre bolhas. Cada rodada foi desencadeada por eventos claros, uma cadeia lógica evidente e questionamentos aparentemente fatais, e cada vez o mercado encontrou novas esperanças nas fissuras, continuando a apostar.

Desta vez, com base na reação do mercado, já estamos no centro da quarta rodada de divergências.

Vários investidores afirmaram: "Ainda estamos longe de falar de uma bolha, embora ela já esteja consumindo o fluxo de caixa dos gigantes, mas eles continuam investindo com firmeza e acelerando. Só quando você vir os gigantes desacelerando seus investimentos é que deve ficar atento."

Zhang Yidong, membro do Comitê Executivo da Haitong International, chefe do departamento de pesquisa e economista-chefe, afirmou: "Desta vez, a onda de AI é maior do que a da internet de 1993 a 2000. Sob a corrente de AI, não há altos ou baixos, apenas difusão."

Essa é a contradição mais central do mercado de AI atualmente: todos sabem que os preços estão cada vez mais altos, todos acreditam que a velocidade de crescimento irá eliminar a bolha de avaliação, mas ninguém se atreve a sair primeiro.

01 Dois anos e meio, três "teorias da bolha" e um consenso perigoso

A teoria da bolha de AI durou dois anos, e cada "teoria da bolha" corresponde a uma mudança de paradigma na indústria de AI, além de uma loucura de capital e abalo de fé em torno dessa mudança.

A primeira foi em junho de 2024. A Sequoia Capital publicou o famoso artigo "A Questão $600B da AI", questionando pela primeira vez os altos gastos de capital. A questão levantada foi: com base na receita de data centers da Nvidia e no custo total de propriedade de GPUs na época, a indústria de AI precisaria de cerca de 600 bilhões de dólares de receita anual para sustentar esse ciclo de investimento em infraestrutura.

Naquele momento, o paradigma de AI era a Lei de Escalabilidade de Pré-treinamento: quanto maior o modelo, melhor; quanto mais dados, melhor; quanto mais GPUs, melhor.

De início de 2024 até a publicação da dúvida pela Sequoia, essa rodada de euforia viu a Micro Super Micro subir 217%, e a Nvidia subir 150%. O ponto de âncora da crença do mercado era uma equação simples: AI = poder de processamento = Nvidia.

A dúvida da Sequoia durou menos de três meses.

Em setembro de 2024, a OpenAI lançou o GPT-1, surgindo um novo paradigma de inferência, que não depende de modelos maiores, mas de raciocínio mais longo, usando pós-treinamento + RL para alcançar o limite de capacidade do modelo. Uma nova curva de crescimento de capacidade de AI foi aberta, e o mercado viu uma segunda fase de crescimento na demanda por poder de processamento.

Mas o novo paradigma rapidamente revelou novas fissuras — o lançamento do DeepSeek R1, que levou a eficiência da inferência ao extremo: com menos de 6 milhões de dólares em custo de treinamento, alcançou uma capacidade de inferência próxima à de modelos de ponta.

Em 27 de janeiro de 2025, a Nvidia perdeu 593 bilhões de dólares em valor de mercado em um único dia. A segunda rodada de discussão sobre bolhas começou a emergir.

O núcleo da dúvida do mercado era: para alcançar capacidades similares de AI, realmente é necessário tanto poder de processamento? Essa crise veio com força, mas foi resolvida mais rapidamente. Um mês depois, a Nvidia divulgou seus resultados trimestrais, com receita de 11 bilhões de dólares, superando as expectativas, e o mercado confirmou que a nova fase de inferência criaria mais demanda, com o poder de processamento crescendo, não diminuindo.

A OpenAI, que impulsionou a nova fase de inferência, tornou-se o centro absoluto dessa rodada, quem assinava contratos com ela tinha uma valorização explosiva. CoreWeave fechou IPO com um contrato de 11,9 bilhões de dólares em cinco anos, Oracle estabeleceu um acordo de 3 trilhões de dólares com o "Projeto Estrela", e Broadcom fechou um grande pedido de chips personalizados de centenas de milhões de dólares.

A confiança do mercado nesta rodada foi a mais curta, a OpenAI criou uma série de "ações conceituais", e o ponto de âncora de fé mudou de "corrida armamentista de treinamento" para "implantação em larga escala de inferência".

A terceira rodada ocorreu de outubro a novembro de 2025.

O Goldman Sachs publicou um relatório listando cinco sinais de bolha na AI: pico de CapEx, desaceleração no crescimento do lucro empresarial, aumento da dívida de empresas de tecnologia, início do ciclo de redução de juros do Federal Reserve, expansão do spread de crédito, e fez uma analogia clara com a véspera da bolha da internet de 1997. Na pesquisa de gestores de fundos da Bank of America, pela primeira vez em 20 anos, apareceu a avaliação de "excesso de investimento". A revista Wired e a Atlantic Monthly publicaram investigações aprofundadas na mesma semana, apontando a mesma descoberta: 95% dos investimentos em AI das empresas não geraram retorno real.

O enorme volume de investimentos em AI na cadeia de valor foi levado ao auge, com a Nvidia recebendo receitas de provedores de nuvem, que por sua vez aumentam seus investimentos em modelos, cuja avaliação é impulsionada por investidores, cujo retorno depende da reavaliação de mercado dos modelos.

Mas quem está pagando por tudo isso na ponta inicial?

Durante a teleconferência de resultados do terceiro trimestre de 2025, gigantes do mercado de ações responderam quase com a mesma frase às perguntas dos analistas, ao mesmo tempo que contestaram a avaliação de pico de CapEx da Goldman Sachs: "Prefiro investir mais do que perder o futuro." A Goldman Sachs também deixou uma pequena nota no relatório, dizendo que o momento atual parece mais com 1997 do que 1999, sugerindo que os sinais de bolha já existem, mas ainda há distância para o colapso.

Em novembro de 2025, o Federal Reserve cortou a taxa de juros em 25 pontos base novamente, mantendo a liquidez para sustentar as avaliações. O índice Nasdaq atingiu recordes em meio às dúvidas. O consenso do mercado virou: "Sei que pode haver uma bolha, mas sair agora é mais perigoso do que ficar."

Mas o que realmente resolve essa rodada de dúvidas é a chegada de um novo paradigma.

Na segunda metade de 2025, a explosão do Agentic AI, que transformou a AI de uma conversa para um trabalhador digital autônomo capaz de planejar, executar e iterar por conta própria. A AI substitui fluxos de trabalho, elevando o teto de receita de "substituição de busca" para "substituição de força de trabalho". Mais importante, os agentes consomem dezenas de vezes mais tokens do que a conversa, e a demanda por poder de processamento não só não diminui, como também abre espaço para crescimento em escala.

Ao revisitar as três ondas de "teorias da bolha", três pistas sempre estiveram presentes.

Por quanto tempo a demanda por poder de processamento continuará; quem assumirá os altos custos de AI e qual será a relação custo-benefício; e se um novo paradigma de grandes modelos está por vir.

Ao longo dessas ondas, o mercado formou um consenso perigoso: "As dúvidas serão rapidamente refutadas."

A experiência da finança comportamental mostra que investidores que entram após uma crise de pânico tendem a ter uma maior disposição ao risco do que antes, pois já "verificaram" que o pânico foi infundado.

02 A quarta bolha da AI e três fissuras

Nos últimos dias de negociação, o mercado tem oscilado fortemente.

A primeira fissura apareceu entre o "lucro" e o "fluxo de caixa" das gigantes de tecnologia.

Na temporada de resultados do primeiro trimestre de 2026, os lucros das gigantes atingiram recordes, enquanto o fluxo de caixa livre despencou 95% em relação ao ano anterior. A Amazon viu seu fluxo de caixa livre cair 95%, e as quatro maiores gigantes de tecnologia queimaram, juntas, 2 bilhões de dólares por dia. O "crescimento do lucro líquido" de algumas delas foi interpretado como uma reavaliação superficial dos investimentos em AI, usando os lucros de AI para justificar esses investimentos, numa lógica circular.

A Goldman Sachs forneceu números em abril: cerca de 40% do crescimento esperado do lucro do S&P 500 em 2026 viria do efeito de transmissão dos investimentos em AI na cadeia de valor. Diversas instituições financeiras e meios de comunicação estimaram que os gastos de capital em AI dos principais provedores de nuvem já atingiram a faixa de 600 a 700 bilhões de dólares.

Alguns veículos comentaram: "As gigantes de Silicon Valley estão tão pobres que só lhes resta o lucro." Isso também significa que as expectativas de crescimento geral das empresas listadas nos EUA estão baseadas na mesma lógica: o CapEx em AI só pode aumentar, não diminuir, e uma mudança afeta toda a cadeia.

Morgan Stanley apontou que, em 2026, a proporção de CapEx em relação à receita das maiores empresas atingirá 34%, chegando a 37% em 2028, ultrapassando o pico histórico de 32% da bolha da internet de 2000. Entre 2026 e 2028, os cinco maiores gigantes gastarão cerca de 2 trilhões de dólares em infraestrutura de AI.

Mais oculto ainda, essas cinco empresas têm quase 1 trilhão de dólares em compromissos de leasing fora do balanço, contratos de longo prazo para data centers ainda não construídos, que não aparecem em nenhuma demonstração financeira.

A demanda global por AI está crescendo rapidamente, e muitas empresas estão falando em "tokenmaxing". A emoção de FOMO está se espalhando, CEOs temem ficar para trás na corrida de AI, e correm para "carregar tokens" para seus funcionários.

Porém, na onda de "tokenmaxing", grande parte do consumo vem de redundâncias sistêmicas internas à arquitetura do Agent, de designs excessivos de harness, criando uma bolha enorme no uso de tokens por grandes modelos. Ainda não há nenhuma instituição que tenha separado a proporção de "cálculo efetivo" e "arquitetura ociosa".

Segundo relatos de veículos estrangeiros, a Uber gastou o orçamento anual de codificação de AI em apenas quatro meses de 2026.

Sob a influência do movimento de tokenmaxing, engenheiros começaram a usar ferramentas como Claude Code como força de trabalho paralela: executando múltiplas tarefas simultaneamente, abrindo vários worktrees, com agentes buscando, gerando, reportando erros e corrigindo por longos períodos. O uso de AI parece ter aumentado, mas os departamentos financeiros têm dificuldade em determinar imediatamente quanto de produção quantificável esses tokens realmente geraram.

A quantidade de chamadas é o principal indicador de avaliação de uma empresa de modelos, mas se esse indicador é inflado artificialmente, quão confiável é a avaliação de trilhões de dólares baseada nele?

A narrativa de aumento de produtividade com agentes pode ser realmente eficaz? Essa é a segunda fissura do mercado.

A euforia do mercado de capitais continua, com a avaliação da Anthropic chegando a quase 965 bilhões de dólares, e a empresa já submeteu pedido de IPO em segredo; a OpenAI também submeteu IPO secreto, com avaliação de 852 bilhões de dólares após a última rodada de financiamento.

Claramente, o mercado está pagando o preço por um futuro ainda não realizado. Isso não significa necessariamente uma crise, mas pode indicar que o espaço para erro é muito estreito.

"Todas as grandes mudanças tecnológicas geram bolhas. Ninguém consegue prever com exatidão. Você pode investir muito para ganhar participação de mercado, sem se preocupar se está gastando demais; ou investir pouco e perder espaço." Em 3 de junho, Ray Dalio, fundador da Bridgewater, afirmou em entrevista.

Dalio acredita que a bolha estoura quando os investidores tentam transformar riqueza de papel em dinheiro, e o mercado atual de AI "está seguindo esse caminho", embora a AI seja "uma tecnologia incrível".

Sob essa perspectiva, o valor de longo prazo da tecnologia e a bolha de avaliação de curto prazo podem coexistir, assim como a bolha da internet de 2000 não impediu a internet de transformar profundamente a economia global.

Discutir a bolha de AI de forma macro é um tema popular na mídia, mas não é uma "questão eficaz" para investidores.

Peter Thiel acredita que "a tecnologia de AI é real, mas o mercado já precificou os próximos 15-20 anos de futuro de forma excessiva". Em seu portfólio de Q3 de 2025, ele liquidou toda a sua posição na Nvidia, de 100 milhões de dólares, representando 40% do fundo, e reduziu em 76% sua participação na Tesla, diminuindo o portfólio total em 65%. Ele previu com precisão a bolha da internet em 1999; sua previsão desta vez será diferente? Ainda não há resposta.

Mas o que se pode afirmar é que Thiel perdeu o boom do novo paradigma de agentes que começou no final de 2025.

Não apenas Thiel. O relatório do primeiro trimestre de 2026 da Berkshire Hathaway mostra que a posição de caixa de Buffett atingiu 397,4 bilhões de dólares — uma alta histórica, representando 59% do total de ativos.

A tendência de longo prazo da evolução tecnológica é positiva, mas isso não impede que investidores façam lucros ou reduzam posições no curto prazo. A contradição entre tendência de longo prazo e estratégias de investimento de curto prazo é a terceira fissura do mercado.

Acima dessas três fissuras, os nervos do mercado já estão sensíveis. Quando as expectativas de juros nos EUA aumentam e o mercado questiona se os gastos de capital em AI estão superdimensionados, a Coreia, como um dos mercados mais "puro-sangue" dessa onda de AI, começa a oscilar violentamente. Sua alta vem da fé na AI, sua queda também vem da perda dessa fé.

Assim, as negociações entram em uma zona de alta complexidade.

Muitos investidores experientes ainda acreditam: "A bolha de AI ainda não chegou." Mas julgar se a AI é uma bolha ou uma oportunidade subestimada, e se é possível construir um sistema de investimento eficaz, são duas coisas completamente diferentes. A primeira é uma questão de direção, a segunda envolve ritmo, alocação, avaliação, fluxo de caixa e janela de saída.

Em um mercado onde a fé ainda persiste e a volatilidade aumenta, acreditar na tendência de longo prazo não garante que a maioria sobreviverá às retrações de curto prazo.

A quarta bolha de AI generativa talvez ainda não tenha chegado, mas o momento de ficar atento já chegou. Capitães experientes e adaptáveis podem atravessar ondas turbulentas e encontrar tesouros, mas marinheiros comuns podem se perder na tempestade.

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