Para o segundo semestre de 2026, olhe para a camada de dados. É o segmento da pilha de software que fica acima do armazenamento e abaixo das aplicações, onde os dados são limpos, formatados e organizados para serem usados pela inteligência artificial. E é onde o principal analista Heath Terry, chefe de pesquisa de investimentos em IA do Citigroup, acredita que a próxima safra de empresas vencedoras surgirá na corrida da IA. "As empresas que vencem são aquelas expostas ao consumo. A IA está impulsionando um enorme crescimento no consumo, especialmente na camada de dados. As Snowflakes, os MongoDBs, os Datadogs, até empresas como a Elastic que têm exposição a modelos de negócios baseados em consumo – é aí que você quer estar", disse Terry no "Squawk on the Street" da CNBC na terça-feira. No nível das próprias aplicações de IA, modelos de fronteira como Anthropic e OpenAI estão disputando posição antes das esperadas ofertas públicas, e ambos enfrentam uma série de modelos de código aberto que têm praticamente a mesma capacidade geral por uma fração do custo. Mas todos esses modelos precisam de acesso a volumes crescentes de dados manipuláveis, e as empresas de software que conseguirem atender a essa demanda serão uma engrenagem crucial no ecossistema. A confiança dos investidores nessa demanda está criando uma visão mais matizada e positiva do setor de software como um todo após sua desvalorização generalizada no início deste ano, informalmente chamada de Saas-mageddon. "Estamos chegando a um lugar melhor no software, onde voltamos a escolher vencedores e perdedores", disse Terry. Algumas empresas já mostram sinais de sucesso futuro. A Snowflake disparou no final de maio após reportar um crescimento de receita anual de 33%. As ações são negociadas a 112 vezes os lucros dos próximos 12 meses, e a empresa tem um valor empresarial de mais de 14 vezes as vendas, de acordo com dados da FactSet. SNOW YTD mountain Snowflake no ano até a data. A Datadog fez um movimento semelhante no início de maio após reportar um crescimento de receita anual de 25%. A empresa tem um múltiplo preço-lucro futuro de 98 e um múltiplo EV-vendas de cerca de 19. A atual fase "agente" do desenvolvimento da IA – que significa muitos pequenos pedaços de software, ou "agentes", trabalhando juntos – contribuiu para designs de sistemas de chips no nível de hardware que enfatizam a coordenação entre diferentes unidades de processamento. O termo para isso é orquestração. A orquestração tem um análogo no nível de aplicação – um processo chamado roteamento de modelos que coordena diferentes modelos de usuário final para diferentes tarefas. Heath Terry, do Citigroup, também vê este como um setor onde valor está sendo criado. "A razão pela qual essa camada de roteamento é importante é porque, como empresa, otimizar para qual modelo é mais eficiente para a carga de trabalho específica que você tem será uma parte importante de como as empresas realmente adotam e implementam IA", disse ele. Roteadores de modelos como Not Diamond, Martian e OpenRouter são empresas privadas focadas em fornecer economia de custos para clientes empresariais de IA, dividindo tarefas entre modelos. O custo tornou-se uma preocupação crescente durante a construção da IA, à medida que algumas empresas reduzem o uso de poder computacional de IA, que normalmente é medido em unidades chamadas tokens.

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