Bernstein interpreta: a reavaliação de ações de equipamentos de computação para 50 GW representa um novo superciclo de equipamentos de IA?

TL;DR

• Bernstein estima que, no cenário de 50GW, o WFE acumulado relacionado entre 2027-2029 pode chegar a cerca de US$ 736 bilhões (7.360 bilhões).
• Para cada 1GW/ano adicional de capacidade de computação de IA, são necessários cerca de 46 mil-50 mil wafers WSPM de capacidade de produção; DRAM e HBM respondem pela maior parte.
• A Applied Materials, a Lam Research e a KLA têm maior potencial de variação de lucros, mas capacidade de pipeline não equivale a pedidos reais.

O mais recente relatório da Bernstein converte a expansão de data centers de IA em pedidos de equipamentos de fabricação de semicondutores: se até 2030 os data centers de IA adicionarem 50GW de capacidade de computação por ano, os gastos globais de WFE relacionados entre 2027-2029 podem totalizar cerca de US$ 736 bilhões (7.360 bilhões), sendo que só em 2029 podem ser cerca de US$ 291 bilhões (2.910 bilhões).

WFE significa gastos com equipamentos de fábricas de wafers, sendo uma das principais fontes de demanda para empresas de equipamentos como Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX), KLA (KLAC), ASML, Tokyo Electron etc. Para investidores, a pergunta mais direta dessa estimativa é: se a capacidade de computação de IA continuar se expandindo, quanto isso gera de novos pedidos e de elasticidade de lucros para as empresas de equipamentos?

No momento em que o relatório foi divulgado, as ações de semicondutores de equipamentos já passaram por uma rodada de forte alta e, recentemente, também houve uma correção perceptível a partir das máximas. Ao mesmo tempo, o pipeline de construção de data centers nos EUA ainda está crescendo. Trechos públicos mostram que, até junho de 2026, a capacidade do pipeline de projetos chegou a 338GW, um aumento de 217GW nos últimos 12 meses, bem acima do tamanho atual já posto em operação.

Mudanças na capacidade ativa de data centers nos EUA e no pipeline de projetos; capacidade do pipeline subiu de 121GW para 338GW.

Para cada 1GW a mais de capacidade, por trás há cerca de 50 mil wafers/mês de capacidade de produção

O núcleo da estimativa deste relatório é que, para cada 1GW/ano adicional de capacidade de computação de IA, é necessário adicionar aproximadamente 46 mil-50 mil wafers de capacidade WSPM. WSPM significa o número de wafers iniciados por mês, um parâmetro comum para medir capacidade de fábricas de wafers.

A capacidade dos data centers, por si só, não se converte diretamente em pedidos de equipamentos. Somente quando servidores de IA precisarem de mais GPUs, HBM, DRAM, NAND e chips lógicos avançados, a fábrica de wafers precisará ampliar a produção, e aí as empresas de equipamentos verão aumento nos gastos de WFE.

Na demanda adicional de cerca de 46 mil WSPM/GW, a DRAM responde pela maior parcela, cerca de 53%; NAND cerca de 20%; HBM cerca de 16%; lógica avançada cerca de 11%. Ou seja, a expansão de data centers de IA não impulsiona apenas processos avançados de GPUs; também eleva a demanda por capacidade de armazenamento, especialmente de DRAM e HBM.

Por isso, a Applied Materials é a mais observada nesta estimativa. A demanda incremental de wafers vem principalmente de DRAM, HBM e NAND; a Applied Materials tem maior exposição em etapas relacionadas a equipamentos de armazenamento, deposição e litografia/etching (gravação/etch), então a elasticidade de lucro tende a ser mais direta.

Para cada 1GW adicional de capacidade, são necessários cerca de 46 mil WSPM; DRAM 53%, NAND 20%, HBM 16%, Logic 11%.

O WFE anual em 2029 pode se aproximar de US$ 291 bilhões

No cenário-base, os data centers de IA até 2030 devem, em relação ao baseline de 2026, atingir mais 50GW de capacidade de computação por ano. Para sustentar essa meta, os WFE relacionados precisam ser colocados gradualmente em 2027-2029.

A simulação de cenário mostra que, somente pelos gastos de WFE impulsionados por IA, o total acumulado em 2027-2029 é de cerca de US$ 376 bilhões; se somar ainda o baseline não ligado a IA de aproximadamente US$ 120 bilhões por ano, o total de WFE em três anos fica em torno de US$ 736 bilhões. A trajetória anual é de cerca de US$ 200 bilhões em 2027, US$ 245 bilhões em 2028 e US$ 291 bilhões em 2029.

Esses números estão acima das premissas de gastos com equipamentos no modelo atualmente mais conservador. Se o cenário de 50GW se concretizar, o tamanho do WFE em 2029 deve chegar perto de US$ 300 bilhões; em cenários de GW mais altos, há espaço para mais alta nos gastos com equipamentos.

O relatório também traz um cenário mais agressivo. No cenário de 75GW, o ajuste de alta do lucro das empresas de equipamentos pode passar de 100%; no cenário de 100GW, a capacidade de gastos de WFE em 2029 é ampliada ainda mais, e alguns múltiplos de valuation das empresas podem ser pressionados para abaixo de 10x.

Mas isso ainda são estimativas de modelo, não pedidos já efetivados. Elas dependem de o pipeline de construção de data centers se converter em implantação real, do embarque de servidores de IA acompanhar, de as fábricas de wafers estarem dispostas a expandir antes e de a cadeia de suprimentos de equipamentos ter capacidade de entrega suficiente.

No cenário de 50GW, o WFE acumulado em 2027-2029 chega a cerca de US$ 736 bilhões, e o de 2029 a cerca de US$ 291 bilhões; no cenário de 100GW, o de 2029 fica em torno de US$ 542 bilhões.

Applied Materials com maior elasticidade; Lam Research e KLA também se beneficiam

O impacto nas ações se concentra principalmente em Applied Materials, Lam Research e KLA.

No cenário de 50GW, as três empresas podem ter um EPS em 2029 acima do consenso atual de Wall Street em cerca de 37%-60%. Com isso, o P/E prospectivo pode cair para a faixa de 15-20x, enquanto as ações de equipamentos, em geral, ainda negociam em múltiplos mais altos.

Entre elas, a Applied Materials tem o maior potencial. No cenário de 50GW, o EPS de 2029 acima do consenso chega a quase 60%, o que corresponde a um P/E prospectivo de cerca de 14,9x; a Lam Research vê alta de EPS de cerca de 54%, correspondendo a aproximadamente 18,4x; a KLA vê alta de EPS de cerca de 37%, correspondendo a aproximadamente 21,2x.

A razão está na composição da demanda por wafers. A capacidade adicional gerada pela expansão de IA se concentra principalmente em DRAM, HBM e NAND, e não em lógica avançada isolada. A Applied Materials tem cobertura maior em equipamentos relacionados a armazenamento do que empresas que só se beneficiam de partes específicas do processo, tornando mais fácil capturar o incremento.

Pelo recorte do relatório, a Bernstein mantém classificação de superar (outperform) ao mercado para várias ações de equipamentos, como Applied Materials, Lam Research, KLA, ASML e Tokyo Electron, sendo que a Applied Materials segue como a principal escolha. Screen mantém recomendação neutra (neutral).

No cenário de 50GW, AMAT/LRCX/KLAC: EPS em 2029 acima do consenso +59,5%/+54,4%/+37,1%; P/FE cai para 14,9x/18,4x/21,2x.

A capacidade do pipeline ainda precisa passar por obstáculos de energia, financiamento e entrega

O ponto mais fácil de ser interpretado errado nesta estimativa é tratar a capacidade do pipeline de data centers diretamente como pedidos futuros de equipamentos.

Nos EUA, a capacidade do pipeline de data centers aumentou bastante no ano passado, sugerindo que a intenção de investir em infraestrutura de IA segue forte. Mas, entre pipeline e implantação efetiva, existem várias barreiras: conexão de energia, aprovações de terrenos, custo do financiamento, fornecimento de GPUs, demanda dos clientes e infraestrutura de rede e resfriamento afetam a velocidade final de implementação.

Do lado dos equipamentos, também há restrições. Se o volume de WFE precisar chegar em poucos anos à ordem de US$ 300 bilhões, as empresas de equipamentos, fornecedores de componentes e fábricas de wafers precisam ampliar a capacidade simultaneamente. Equipamentos de semicondutores não são um setor que consegue escalar produção de forma ilimitada e rápida; equipamentos avançados, componentes críticos, instalação/testes e certificação do cliente tendem a alongar os prazos de entrega.

As premissas do modelo também têm limites. As estimativas se baseiam em uma arquitetura específica de GPU, suposições de consumo de energia, área do chip e intensidade de capital, e assumem que o WFE precisa estar em dia até o fim de 2029 para suportar o aumento de capacidade de computação em 2030. Mudanças de arquitetura, queda do consumo de energia por unidade de computação, melhora da taxa de rendimento dos chips e ajustes na intensidade de capital podem alterar a demanda final por equipamentos.

Há também um possível desvio na outra direção. Se a substituição por demanda de capacidade mais antiga antes de 2030 não tiver sido incluída adequadamente, a demanda por equipamentos pode ter espaço para subir. Mas, se a velocidade de monetização das aplicações de IA for menor que o esperado, ou se grandes provedores de nuvem reduzirem o ritmo dos investimentos de capital, os cenários de 50GW, 75GW e até 100GW podem estar excessivamente otimistas.

O que este relatório fornece não é uma lista de pedidos garantidos, e sim uma conversão mais clara: para cada 1GW a mais em data centers de IA, pode haver aproximadamente 50 mil wafers/mês de capacidade de produção e cerca de US$ 8 bilhões de demanda incremental de WFE. As ações de equipamentos já precificaram parte das expectativas de IA; a divergência está em saber se a construção de data centers vai ser executada o suficiente para sustentar um nível de WFE anual na casa de US$ 300 bilhões.