O mapa de investimento em IA está a ser remodelado: além das "Sete Gigantes", que outras oportunidades existem na cadeia de fornecimento de semicondutores?

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Desde o final de 2022, quando o ChatGPT desencadeou a onda de inteligência artificial, a lógica de investimento no AI tem girado em torno dos “Sete Magníficos” (Magnificent-7), especialmente aquelas grandes empresas que dominam a infraestrutura de computação em nuvem. No entanto, o surgimento repentino da DeepSeek na China no início de 2025, e a subsequente intensa discussão sobre a eficácia dos gastos de capital em AI, estão silenciosamente mudando esse cenário. Os investidores começaram a perceber que a verdadeira “febre do ouro” talvez não esteja apenas nesses gigantes, mas na cadeia de indústrias que fornece “pás” e “ferramentas” para eles.

De dúvidas sobre “corrida armamentista” à validação de desempenho

Na segunda metade do ano passado, o mercado esteve permeado por preocupações sobre o retorno do investimento em AI. O investidor renomado Michael Burry alertou publicamente que os enormes gastos de capital em AI por parte das grandes empresas podem não gerar os lucros esperados por várias razões, aumentando o pânico de uma bolha de AI. Naquela época, as ações dos “Sete Magníficos” estavam sob pressão, e o sentimento do mercado tornava-se mais cauteloso.

Mas a temporada de resultados de abril deste ano deu uma resposta convincente. As receitas do negócio de computação em nuvem dessas grandes empresas continuaram a superar as expectativas, e a forte demanda por “capacidade de cálculo” parece estar validando todos os investimentos maciços feitos anteriormente. Durante minha experiência no setor, observei que a mudança de sentimento do mercado costuma ocorrer após a divulgação de dados-chave. E desta vez não foi diferente: os “dados duros” dos resultados rapidamente acalmaram as discussões sobre se os gastos de capital estavam excessivos.

O “dividendo” da “certeza” nos gastos de capital: explosão na cadeia de semicondutores

Embora a discussão sobre se os gastos de capital em AI trarão lucros exorbitantes para as próprias grandes empresas ainda continue, uma lógica mais concreta já emergiu: independentemente de quem seja o grande vencedor na aplicação de AI, esses enormes gastos de capital primeiro se transformarão em uma forte demanda por semicondutores e componentes relacionados a AI.

Essa avaliação impulsionou ETFs relacionados a semicondutores a atingirem recordes históricos em abril. Do ponto de vista técnico, trata-se de uma lógica clássica de “vender pás” — quando a febre do ouro começa, quem vende pás costuma ser o primeiro a obter lucros de forma mais segura.

Memória de armazenamento: o verdadeiro gargalo no treinamento de AI

Nesta rodada de alta dos semicondutores, as empresas de memória de armazenamento tiveram desempenho especialmente destacado. Gigantes americanas e sul-coreanas — SK Hynix, Samsung, SanDisk, Micron e Western Digital — viram suas ações subir significativamente. Em março, escrevi que a memória de alta largura de banda (HBM) é o verdadeiro “gargalo” no treinamento de AI. Enquanto a demanda por capacidade de cálculo continuar a superar a oferta, o crescimento dessas empresas permanecerá robusto.

Fotônica e o ecossistema mais amplo de semicondutores

Além das memórias, empresas de fotônica também tiveram desempenho notável. A tecnologia de interconexão óptica desempenha um papel crucial na transmissão de dados em alta velocidade dentro de data centers de AI, e sua importância está sendo reavaliada pelo mercado.

Os investidores claramente chegaram à conclusão: as oportunidades de investimento em AI não se limitam aos “Sete Magníficos”. Até este ano, quase todas as ações do nosso acompanhamento “AI-11” de semicondutores superaram o desempenho dos membros do “Sete Magníficos”, exceto a Broadcom.

Visão geral da cadeia de suprimentos do “AI-11”: para onde vai cada centavo

Para entender a próxima oportunidade de investimento em AI, é fundamental compreender como o capital flui ao longo dessa cadeia de suprimentos. A seguir, uma análise dos principais elos do “AI-11”:

1. Contratação e litografia (TSMC, ASML)

A TSMC fornece foundry para todos os principais chips lógicos, sendo uma pedra angular incontestável da indústria. A ASML detém o monopólio na fabricação de equipamentos de litografia ultravioleta extrema (EUV), uma etapa indispensável na produção de chips de ponta.

2. Chips lógicos e personalizados (AMD, Broadcom, Intel)

A AMD está ganhando rapidamente participação no mercado de inferência de AI. A Broadcom é parceira central na fabricação de ASICs personalizados para grandes empresas, dominando também o setor de chips de rede. A Marvell complementa o portfólio com chips personalizados, conectividade de rede e tecnologia óptica. A Intel está “contando sua história de renascimento” na fabricação por contrato, beneficiando-se do ciclo de servidores de AI que aumenta a demanda por CPUs.

3. Chips de armazenamento (Micron, SK Hynix, Samsung)

Esses três gigantes fornecem a “moeda forte” real no treinamento de AI — memórias de alta largura de banda. A SK Hynix lidera atualmente o mercado global de HBM.

4. NAND empresarial e armazenamento (SanDisk, Western Digital)

SanDisk tornou-se uma beneficiária pura de NAND empresarial e SSDs. A Western Digital fornece discos rígidos mecânicos de alta capacidade como complemento.

Cada dólar de investimento em infraestrutura de AI por parte das grandes empresas, antes de chegar ao rack do servidor, deve passar por toda essa cadeia de suprimentos. Isso explica por que o setor de alta tecnologia já representa um recorde de 55% dos gastos de capital das empresas americanas.

O domínio dos “Sete Magníficos” ainda persiste, mas o crescimento marginal está se transferindo

Não há como negar que os “Sete Magníficos” ainda dominam o índice S&P 500. Eles representam 30,6% do valor de mercado, 25,1% dos lucros futuros previstos e 13,7% das receitas futuras previstas do índice. A forte fundamentação por trás desse rótulo ainda existe.

No entanto, mudanças marginais estão ocorrendo. A taxa de crescimento dos lucros futuros dos “Sete Magníficos” é de 25,4%, enquanto o índice S&P 500 excluindo esses sete (o “S&P 493”) é de 17,9%. Essa diferença, em comparação com um ano atrás, já se estreitou significativamente. O “S&P 493” está ganhando terreno na corrida pelo crescimento. O prêmio atribuído aos “Sete Magníficos” por sua lucratividade crescente, que antes era evidente, está se tornando menos relevante à medida que o crescimento se espalha.

A meu ver, o mercado já precificou adequadamente o domínio dos “Sete Magníficos”. E o capital marginal que os investidores estão buscando está se deslocando para áreas capazes de estender a narrativa do AI além dessas sete empresas iniciais.

Conclusão: de “apostar no vencedor” para “investir na certeza”

Ao revisitar a evolução da lógica de investimento em AI nesta rodada, fica claro que há uma linha principal: de “apostar em qual gigante vai vencer” para “investir na etapa da cadeia de produção com maior certeza”. A previsibilidade dos gastos de capital em AI trouxe uma prosperidade sem precedentes para a cadeia de semicondutores. Para os investidores, entender essa mudança de “demanda para oferta” pode ser a chave para aproveitar as oportunidades de investimento em AI nos próximos anos. Claro que toda decisão de investimento deve considerar o perfil de risco individual; o mercado sempre terá incertezas, mas compreender a lógica da indústria é o primeiro passo para fazer escolhas inteligentes.