Ações de chips caem novamente, "histórias de fantasmas" da IA continuam, mercado começa a reavaliar?

Autores: Li Dan, Ye Zhen, Wall Street News

O setor de hardware de IA ajustou-se por dois dias consecutivos, mas o que realmente chamou a atenção do mercado não foram as próprias empresas de chips, e sim os últimos movimentos de duas empresas de grandes modelos de IA.

Na quarta-feira, houve notícias de que a Meta está explorando a comercialização de seu excedente de poder computacional de IA. Um dia depois, a mídia reportou que a Anthropic está discutindo com a Samsung Electronics uma cooperação para desenvolver chips de IA próprios, considerando a adoção do processo de 2 nanômetros da Samsung para fabricação.

As duas notícias parecem não ter relação, mas ambas tocam no tópico mais sensível da cadeia da indústria de IA atualmente — os gastos de capital em IA, que vêm se expandindo rapidamente há dois anos, estariam entrando em uma nova fase?

O mercado foi o primeiro a precificar novamente. As ações de chips dos EUA caíram significativamente nos últimos dois dias. O índice de semicondutores da Filadélfia (SOX) acumulou queda de 11% entre quarta e quinta-feira, a maior queda em dois dias em quase um mês.

O setor de equipamentos semicondutores, mais sensível ao ciclo de gastos de capital, liderou as quedas. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA (KLAC), Applied Materials (AMAT) e Lam Research (LRCX) chegaram a cair mais de 10% durante o pregão de quinta-feira. A ação americana da gigante europeia de chips ASML (ASML) caiu mais de 5% na quinta-feira.

Marvell fechou em queda de 9,84%, Arm caiu 6,58%, Micron caiu 5,49%, AMD caiu 4,26%, Broadcom caiu 2,41%. A Nvidia foi relativamente resiliente, mas ainda fechou em queda de 1,39%, enquanto a TSMC ADR caiu 2,27%.

A cesta de ações de semicondutores de IA do Goldman Sachs sofreu um forte golpe, registrando o pior desempenho em dois dias desde o "Dia das Tarifas".

As ações de memória foram duramente atingidas. A cesta de ações de memória do Goldman Sachs caiu mais de 18% nos últimos dois dias, a maior queda em dois dias em 12 anos.

A fabricante de armazenamento SanDisk despencou mais de 14%, caindo cerca de 27% desde o pico recente, entrando em território de urso.

Em comparação com o desempenho terrível dos receptores de fundos, como as empresas de chips, as ações dos provedores de serviços em nuvem de hiperescala, que são os emissores de gastos, se estabilizaram um pouco.

No entanto, muitas instituições acreditam que as duas notícias são mais como catalisadores para o mercado reavaliar a lógica de investimento em IA, e não uma reversão fundamental no boom da indústria de IA. O que o mercado realmente está precificando não é "se a demanda por IA atingiu o pico", mas sim que a indústria de IA está passando de "competir em gastos de capital" para "competir em eficiência de capital".

O que realmente preocupa o mercado não é a Anthropic fazer chips, mas a lógica dos gastos de capital em IA começar a mudar

Nos últimos dois anos, o setor de hardware de IA disparou. A lógica central por trás disso quase não mudou: a rápida iteração dos modelos de IA trouxe uma demanda explosiva por poder computacional, a oferta de GPUs ficou muito aquém da demanda por um longo período, e as gigantes de tecnologia continuaram aumentando seus gastos de capital, impulsionando uma demanda sem precedentes por GPUs, memória de alta largura de banda (HBM), redes de alta velocidade, empacotamento avançado e equipamentos semicondutores, formando um "superciclo de gastos de capital em IA".

Essa lógica não apenas fez da Nvidia a empresa mais valiosa do mundo, mas também tornou fornecedores de equipamentos como Applied Materials, Lam Research, ASML da Holanda e KLA, bem como fabricantes de memória como Micron Technology e SanDisk, os maiores vencedores do mercado de capitais.

No entanto, as duas notícias que surgiram em dias consecutivos desta semana fizeram o mercado começar a discutir seriamente: Se a indústria de IA começar a focar mais na eficiência do capital, em vez de simplesmente expandir os gastos, esse superciclo de gastos de capital entraria em uma nova fase?

Na quarta-feira, foi reportado que a Meta está planejando construir um negócio de nuvem de IA, podendo no futuro abrir para clientes externos os modelos de IA implantados em sua infraestrutura, ou alugar diretamente o excedente de poder computacional de IA, para obter retorno comercial do investimento de dezenas de bilhões de dólares em infraestrutura de IA.

Logo em seguida, na quinta-feira, surgiram notícias de que a Anthropic está discutindo o desenvolvimento de chips de IA próprios.

Olhando separadamente, as duas empresas estão adotando caminhos diferentes. Mas, juntas, apontam para uma mesma mudança — as empresas de IA estão começando a pensar em como melhorar o retorno sobre o investimento da infraestrutura existente, em vez de apenas continuar expandindo os gastos de capital.

Foi essa mudança de expectativa que desencadeou uma reavaliação da lógica de negociação da IA pelo mercado.

Os chips próprios da Anthropic significam que as empresas de IA estão entrando na "Era da Otimização de Custos"?

Em comparação com a preocupação inicial do mercado sobre "se os chips próprios reduzirão as compras de GPU", o que merece mais atenção é a lógica de negócios por trás do movimento da Anthropic.

A reportagem diz que a Anthropic está discutindo com a Samsung Electronics o desenvolvimento de chips personalizados para treinamento e inferência de IA, ainda em estágio inicial.

Se for adiante, a Anthropic se tornará mais uma empresa de modelos fundamentais a entrar no desenvolvimento de chips de IA próprios, depois do Google, Amazon, Microsoft e Meta.

Isso não significa abandonar as GPUs da Nvidia, mas sim uma evolução natural do desenvolvimento da indústria de IA.

Nos últimos dois anos, a competição entre as empresas de grandes modelos focava em quem conseguia mais GPUs e construía mais data centers. Agora, com a escala dos modelos continuando a aumentar, os custos de treinamento e inferência dispararam. Como reduzir o custo por token, melhorar a utilização do poder computacional e diminuir a dependência de um único fornecedor tornaram-se novos focos de competição.

Os ASICs projetados para modelos específicos podem alcançar um melhor equilíbrio entre desempenho, consumo de energia e custo. Essa também é uma razão importante pela qual o TPU do Google, o Trainium da Amazon e o MTIA da Meta têm avançado nos últimos anos.

Nesse sentido, a exploração de chips próprios pela Anthropic é mais um marco importante da indústria de IA passando de "competir em investimento" para "competir em eficiência", e não uma redução nos investimentos em IA.

Meta e Anthropic: Dois caminhos diferentes apontam para o mesmo objetivo

A Meta e a Anthropic adotaram estratégias diferentes, mas os objetivos são altamente consistentes.

A Meta espera gerar receita com o poder computacional de IA temporariamente ocioso, melhorando a taxa de retorno sobre gastos de capital de dezenas de bilhões de dólares. Já a Anthropic espera reduzir os custos de poder computacional de longo prazo por meio de chips personalizados, aumentando sua autonomia em infraestrutura.

Seja vendendo poder computacional excedente ou desenvolvendo ASICs, essencialmente não se trata de reduzir os investimentos em IA, mas sim de buscar modelos de negócios de IA mais sustentáveis.

No entanto, para o mercado de capitais, essas duas notícias podem facilmente despertar outro tipo de associação: se as empresas de IA começarem a focar mais na eficiência do capital, as futuras compras de GPU, aluguéis de computação em nuvem e investimentos em novos data centers manterão o ritmo de crescimento acelerado dos últimos dois anos?

O mercado, portanto, começou a reavaliar se os gastos de capital em IA podem continuar mantendo as expectativas anteriores de "apenas aumento, nunca redução".

Essa é a razão pela qual, nos ajustes de mercado dos últimos dois dias, as quedas mais acentuadas não foram das empresas de modelos, mas sim das empresas de equipamentos semicondutores, que estão mais intimamente ligadas aos novos gastos de capital. Em comparação com fabricantes de GPU e memória, os pedidos de fornecedores de equipamentos geralmente refletem mais diretamente os futuros planos de investimento de fábricas de chips e empresas de chips, sendo, portanto, mais sensíveis a mudanças nas expectativas de gastos de capital.

Instituições: O mercado está mais reavaliando as negociações de IA do que negando o superciclo de IA

Embora as ações do setor de semicondutores venham se ajustando por dias consecutivos, a maioria das instituições não interpretou as duas notícias como um sinal de que a demanda por IA está esfriando.

Em relação à Meta, muitas análises acreditam que vender o excedente de poder computacional é mais como buscar uma saída comercial para os enormes gastos de capital em IA, melhorando assim a sustentabilidade de continuar investindo em GPUs, equipamentos de rede, data centers e infraestrutura de energia, e não reduzindo os gastos de capital.

Quanto à Anthropic, as instituições geralmente acreditam que desenvolver chips próprios está alinhado com a tendência de longo prazo das empresas de grandes modelos de IA. Mesmo que mais empresas adotem ASICs, elas ainda precisarão depender de processos avançados de fabricação, HBM, interconexão de alta velocidade, empacotamento avançado e construção de data centers. A demanda por infraestrutura de IA não desaparecerá, mas poderá ser redistribuída para diferentes elos.

Mais importante ainda, a taxa de penetração de aplicativos de IA ainda está em um nível baixo. Especialistas do setor apontam que, com o crescimento contínuo da demanda por inferência, o consumo de tokens e a demanda por poder computacional dos grandes modelos ainda são muito maiores do que as expectativas anteriores. A construção de infraestrutura de IA ainda tem um ciclo considerável até atingir a maturidade real.

Portanto, o mercado desta semana parece mais estar passando por uma reavaliação periódica das negociações de IA, após uma alta histórica.

Se a competição de IA nos últimos dois anos foi sobre "quem investe mais", os sinais emitidos pela Meta e pela Anthropic indicam que a indústria de IA está entrando em uma nova fase — a competição está se voltando para quem consegue fazer cada dólar de gasto de capital gerar uma taxa de retorno mais alta.

Para o mercado, essa mudança de expectativa é suficiente para ser um catalisador para o ajuste do setor de hardware de IA. Mas para a própria indústria, isso não significa necessariamente o fim do superciclo; pelo contrário, pode significar que os investimentos em infraestrutura de IA estão começando a avançar para um estágio de desenvolvimento mais maduro, com maior ênfase no fechamento do ciclo de negócios.