Goldman Sachs anuncia uma alta inédita, e as ações bancárias também estão capturando o impulso da IA

RESUMO

· Cinco grandes bancos dos EUA — JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC) e Goldman Sachs (GS) — divulgaram os resultados do 2T em 14 de julho, e a receita com negociação de ações da Goldman Sachs atingiu recorde.

· O financiamento, a subscrição, a negociação e os empréstimos para data centers relacionados a IA estão entrando na demonstração de resultados dos bancos, mas ainda não explicam todo o crescimento.

· Ativos relacionados: JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC), Goldman Sachs (GS)

JPMorgan (JPM), Bank of America (BAC), Citigroup (Citi), Wells Fargo (WFC) e Goldman Sachs (GS) — os cinco maiores bancos dos EUA — divulgaram os resultados do 2T em 14 de julho. O desempenho da Goldman Sachs e da JPMorgan superou as expectativas do mercado; em meio ao pregão, a ação da Goldman chegou a registrar uma máxima histórica, e as ações de bancos tiveram desempenho divergente.

Esses balanços ganharam destaque porque surgiu uma nova questão de precificação: a onda de investimentos em IA já começou a “alimentar” Wall Street? Antes, quando os investidores olhavam para ações de bancos, eles olhavam principalmente para a margem de juros líquida, o ciclo de crédito e o retorno de capital. Agora, o mercado começa a perguntar se os bancos conseguem se tornar o “pedágio” dos gastos de capital com IA.

Esse pedágio não é misterioso. Gigantes de tecnologia e empresas constroem data centers para IA, compram chips, fazem financiamentos, abrem capital e realizam fusões e aquisições; fundos de hedge negociam ações de IA e alavancam posições; com isso, os bancos ganham com taxas de subscrição, taxas de estruturação de empréstimos, diferenças de preço na negociação e juros de financiamento. A IA não entra diretamente no balanço patrimonial dos bancos, mas aparece na demonstração de resultados.

As divergências também estão aqui. O CEO da Goldman Sachs, David Solomon, enfatiza que os canais de negociação, a rede de clientes e a engrenagem dos negócios ainda têm impulso; a construção de IA está no início. O CEO da JPMorgan, Jamie Dimon, é mais comedido, e o mercado também teme que as empresas recalcularem custos, preços e retorno sobre investimento.

Wall Street recebe uma fatia do fluxo de capital com IA

Investidores comuns tendem a interpretar o “dividendo” de IA como receitas de chips, aluguel de provedores de nuvem e de data centers, mas os bancos ganham outra camada de dinheiro. Enquanto ativos ligados à IA ficarem mais caros, mais ativos e demandarem mais financiamento, os bancos conseguem obter uma fatia com negociação e fluxo de capital.

A receita com negociação de ações é o exemplo mais direto. Ela não é o banco apostando na alta ou na queda das ações, e sim executando negociações, fazendo hedge, oferecendo financiamento e provendo liquidez para clientes institucionais. Quanto maior a volatilidade das ações ligadas à IA, mais frequentes as realocações dos fundos, e mais ocupado fica o balcão de negociação dos bancos.

No 2T, a receita com negociação de ações da Goldman Sachs chegou a US$ 7,42 bilhões, estabelecendo um recorde, tornando-se o gatilho para o mercado reavaliar o setor de bancos de investimento. Para empresas como a Goldman, cuja fatia de negócios de mercado de capitais é alta, a atividade de negociação tende a se refletir rapidamente na alavancagem dos lucros.

Outra via é o gasto de capital com IA. A construção de infraestrutura de IA por gigantes de tecnologia como Microsoft, Google e Meta impulsionará data centers, energia, chips e financiamento de ativos privados. A Reuters mencionou que os bancos de Wall Street estão tratando o superciclo de IA como uma das fontes do futuro para atividades de negociação e financiamento.

O banco não é o componente mais visível da cadeia da indústria de IA, mas é um beneficiário secundário fácil de ignorar. Quanto mais intensiva em capital for a construção de IA, mais precisa de intermediários financeiros. Quanto mais os ativos de IA forem negociados com frequência, melhor para o departamento de negociação.

Goldman Sachs e JPMorgan dão dois exemplos

O que melhor mostra a elasticidade no 2T é a Goldman Sachs. A empresa teve receita líquida de US$ 20,34 bilhões, lucro líquido de US$ 6,63 bilhões e EPS de US$ 20,98. No relatório oficial, Solomon citou “One Goldman Sachs” e a engrenagem dos negócios, além de destacar que as atividades dos clientes e os canais de negociação ainda têm impulso.

O mercado não premia o lucro isolado de um trimestre, e sim o posicionamento da Goldman Sachs no enredo de IA. Se, nos próximos anos, a construção de IA continuar gerando IPOs, M&A, financiamento de equity, empréstimos para data centers e volume de negociações, a elasticidade de lucros da Goldman Sachs tende a se destacar mais do que a de bancos de varejo tradicionais.

O exemplo da JPMorgan é mais completo. No 2T, a empresa teve reported revenue de US$ 57,3 bilhões e managed revenue de US$ 58 bilhões. reported net income foi de US$ 21,2 bilhões; excluindo grandes projetos, o lucro líquido ficou em US$ 16,9 bilhões. Ela tem negócios de mercados de capitais, além de crédito ao consumo e crédito corporativo.

Aqui é preciso ter cautela na atribuição. O forte desempenho dos grandes bancos no 2T não vem apenas de IA. A recuperação de negócios de banco de investimento, a atividade elevada no mercado de ações, mudanças no ambiente de taxas de juros e a demanda por hedge gerada pela incerteza macro também estão impulsionando a receita. O papel mais fiel de IA é, ao longo da recuperação dos ciclos de negociação e de banco de investimento, adicionar uma fonte de demanda com alta elasticidade.

O Morgan Stanley também deve entrar no radar. Ele vai divulgar resultados em 15 de julho, mais tarde do que os cinco grandes bancos; porém, a estrutura dos negócios é mais parecida com a da Goldman. Se o mercado continuar negociando as atividades de mercado de capitais geradas pela IA, ele pode ser colocado junto com a Goldman na mesma comparação de valuation.

A engrenagem de Solomon e o freio de Dimon

A narrativa de Solomon é clara: a rede global de clientes, os canais estratégicos de negociação e o “Goldman Sachs integrado” estão formando uma engrenagem; a construção de IA ainda está no começo, e há espaço para atividades de mercado de capitais. Enquanto o ciclo de investimento em IA continuar, as necessidades de financiamento e negociação dos clientes retornarão continuamente à Wall Street.

Essa lógica é importante para a valuation de ações bancárias. Valuations de bancos tradicionais tendem a ser limitadas pela margem de juros líquida, provisões e capital regulatório. Se as receitas de banco de investimento e de negociação forem vistas como um incremento estrutural, o mercado poderá atribuir um peso maior aos negócios de mercado de capitais da Goldman, do Morgan Stanley e da JPMorgan.

O comedimento de Dimon define o outro limite. Ele não negou o valor da IA, e a própria JPMorgan também está investindo em IA e discutindo ganhos de eficiência. Mas as preocupações do mercado com gastos corporativos em IA estão aumentando: os orçamentos não vão se expandir indefinidamente, e os clientes vão começar a perguntar quanto de crescimento de receita ou economia de custos cada dólar investido consegue gerar.

Isso é bem real para bancos. O gasto de capital com IA pode gerar aquecimento em negociação e financiamento, mas não necessariamente se prolonga de forma linear. Se as empresas reduzirem o ritmo de construção de data centers, adiarem financiamentos para IPO, ou se elevar o custo de financiamentos de ativos privados, as taxas e receitas de negociação ligadas aos bancos também podem esfriar.

Qualidade dos empréstimos e receita com negociação determinam o “tom” da reavaliação

Para os bancos realmente tratarem a IA como uma nova âncora de valuation, é preciso ver se o financiamento ligado à IA consegue continuar entrando na receita do banco de investimento, se a qualidade dos empréstimos para data centers consegue se manter estável e se a receita com negociação de ações voltará à média depois que a volatilidade diminuir.

Financiamento de data centers merece atenção especial. Atualmente, ele é o combustível para a expansão da infraestrutura de IA e também uma fonte de taxas para bancos e crédito privado. Mas se houver desvio em contratos de aluguel, utilização, custos de energia ou custos de financiamento, esses ativos também podem sair do status de incremento de receita para virar exposição a riscos.

O ciclo tradicional de crédito também não desapareceu. Custos elevados de empréstimos, preços de energia e risco geopolítico se refletem com atraso na qualidade de crédito de cartões, financiamentos de automóveis e crédito corporativo. A Goldman Sachs tende a aproveitar mais o aquecimento das negociações; já bancos como Citigroup e Wells Fargo, mais dependentes do crédito tradicional, serão precificados de forma diferente pelo mercado.

O sinal dado pelos resultados do 2T é que o “dividendo” de IA já se espalhou de ações de tecnologia para intermediários financeiros, mas ainda está na fase de “amplificador de incremento”. O que sustenta a reavaliação não é um slogan sobre IA, e sim a realização contínua de taxas do banco de investimento, receitas de negociação, qualidade dos empréstimos para data centers e retorno do investimento em IA das empresas.

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