Título original: «Inteligência Artificial Generativa, Sem a Quarta Bolha?»
Autor original: Xiao Jing, Tencent Technology

Após três anos e meio de explosão da IA generativa, o mercado entrou num novo ponto de divergência: o otimismo ainda acelera, enquanto as dúvidas também se acumulam. Julgar se a «bolha» chegou não é suficiente para explicar a complexidade atual. A série «Fé na IA e Bolhas» buscará, de diferentes perspetivas de mercado, tecnologia, indústria e empresas, variáveis-chave. Este artigo é o primeiro dessa série.

Em 9 de junho, o índice KOSPI da Coreia subiu fortemente, com uma alta de quase 5% durante o dia; os futuros do KOSPI 200 atingiram 5%, acionando o sidecar de compra, e a negociação programada foi pausada por 5 minutos. No dia anterior (8 de junho), o KOSPI caiu mais de 8%, quebrando os 8.000 pontos.

Nos últimos dois anos, a Coreia foi quase o amplificador mais sensível às negociações globais de IA: quando a Nvidia sobe, a HBM sobe; expansão de servidores de IA, a SK Hynix sobe; aumento de preços de armazenamento, a avaliação da Samsung e da Micron é reescrita. Ela tanto acompanha a expansão da infraestrutura global de IA quanto reflete as dúvidas do mercado sobre se essa expansão está aquecendo demais.

Por isso, o mercado de ações coreano, oscilando entre alta e baixa, desencadeia repetidamente mecanismos de resfriamento das negociações, refletindo também o aumento da divergência global sobre a IA.

Gráfico: O saldo de financiamento do mercado de ações da Coreia já atingiu níveis históricos elevados

Por um lado, a IA continua sendo a linha de investimento mais segura. Desde chips, armazenamento, computação em nuvem até empresas de grandes modelos, quase todos os ativos centrais foram reavaliados dentro do quadro de «infraestrutura de IA».

Contanto que a demanda por poder de cálculo continue crescendo, os gastos de capital atuais, o aumento de preços na cadeia de suprimentos e as avaliações elevadas podem ser interpretados como investimentos antecipados para o crescimento futuro.

Por outro lado, as dúvidas também se acumulam.

A IA está se tornando cada vez mais cara. Os gastos de capital das gigantes continuam a ser revisados para cima, as avaliações das empresas de grandes modelos continuam a subir, e as novas estrelas da IA estão na fila para IPO.

Após três anos e meio de explosão da IA generativa, já ocorreram três rodadas de discussão séria sobre bolhas. Cada rodada foi desencadeada por eventos claros, com cadeias lógicas bem definidas e dúvidas aparentemente fatais, e cada vez o mercado encontra novas esperanças nas fissuras, reforçando as apostas.

Desta vez, pelo que mostra a reação do mercado, estamos no centro da quarta rodada de divergências.

Vários investidores afirmam: «Ainda estamos longe de falar de uma bolha, embora ela já esteja consumindo o fluxo de caixa dos gigantes, eles continuam investindo com firmeza e acelerando. Só quando virem os gigantes desacelerando os investimentos é que devem ficar alertas.»

Zhang Yidong, membro do Comitê Executivo do Haitong International, chefe do departamento de pesquisa e economista-chefe, afirma: «Desta vez, a onda de IA é maior do que a da internet de 1993 a 2000. Sob a corrente de maré da IA, não há altos e baixos, apenas difusão.»

Essa é a contradição mais central do mercado de IA atualmente: todos sabem que os preços estão cada vez mais altos, todos acreditam que a velocidade de crescimento irá eliminar a bolha de avaliação, mas ninguém se atreve a sair primeiro.

01 Dois anos e meio, três «teorias de bolha» e um consenso perigoso

A teoria da bolha de IA durou dois anos, e cada «teoria de bolha» correspondeu a uma mudança de paradigma na indústria de IA, além de uma loucura de capital e abalos de fé em torno dessa mudança.

A primeira foi em junho de 2024. A Sequoia Capital publicou o famoso «Pergunta $600B da IA», questionando pela primeira vez os altos gastos de capital. A questão levantada foi: com base na receita de centros de dados da Nvidia e no custo total de propriedade de GPUs na época, a indústria de IA precisaria de cerca de 600 bilhões de dólares de receita anual para sustentar esse ciclo de investimentos em infraestrutura.

Naquele momento, o paradigma de IA era a Lei de Escalonamento de Pré-treinamento: quanto maior o modelo, melhor; quanto mais dados, melhor; quanto mais GPUs, melhor.

De início de 2024 até a dúvida da Sequoia, durante essa fase de euforia, a Super Micro subiu 217%, a Nvidia 150%. O ponto de âncora da crença do mercado era uma equação simples: IA = poder de cálculo = Nvidia.

A dúvida da Sequoia durou menos de três meses.

Em setembro de 2024, a OpenAI lançou o GPT-1, marcando o início de uma nova paradigma de inferência, que não dependia de modelos maiores, mas de raciocínio mais longo, usando pós-treinamento + RL para alcançar o teto de capacidade do modelo. Uma nova curva de crescimento de capacidade de IA se abriu, e o mercado viu uma segunda fase de crescimento na demanda por poder de cálculo.

Porém, esse novo paradigma logo revelou novas fissuras — o lançamento do DeepSeek R1, que levou a eficiência do cálculo em inferência ao extremo: com menos de 6 milhões de dólares em custos de treinamento, atingiu capacidades de inferência próximas às de modelos de ponta.

Em 27 de janeiro de 2025, a Nvidia perdeu 593 bilhões de dólares em valor de mercado em um único dia. A segunda rodada de discussão sobre bolhas começou a emergir.

O núcleo da dúvida do mercado era: para alcançar capacidades de IA semelhantes, será realmente necessário tanto poder de cálculo? Essa fase de pânico foi intensa, mas se resolveu rapidamente. Um mês depois, a Nvidia divulgou seus resultados trimestrais, com receita de 11 bilhões de dólares, superando as expectativas, e o mercado confirmou que a nova paradigma de inferência criaria mais demanda, com o poder de cálculo crescendo, não diminuindo.

A força motriz dessa fase, a OpenAI, tornou-se o centro absoluto do mercado, quem firmasse contrato com ela tinha uma valorização explosiva. CoreWeave fechou um IPO com um contrato de 11,9 bilhões de dólares em cinco anos, Oracle estabeleceu um acordo de 3 trilhões de dólares com o «Projeto Estrela», e Broadcom fechou um grande contrato de chips personalizados de centenas de milhões de dólares.

Essa confiança no mercado foi a mais curta, a OpenAI criou uma série de «ações conceito», e o ponto de âncora de fé mudou de «corrida armamentista de treinamento» para «implantação em larga escala de inferência».

A terceira fase ocorreu de outubro a novembro de 2025.

Goldman Sachs publicou um relatório listando cinco sinais de bolha na IA: pico de CapEx, desaceleração no crescimento de lucros corporativos, aumento da dívida de empresas de tecnologia, início do ciclo de redução de juros do Federal Reserve, expansão do diferencial de crédito, e fez uma analogia clara com a pré-bolha da internet de 1997. Uma pesquisa de gestores de fundos da Bank of America também indicou, pela primeira vez em 20 anos, uma «excessiva alocação de recursos». A mesma semana, publicaram-se investigações profundas na «Wired» e na «The Atlantic Monthly», apontando que 95% dos investimentos em IA das empresas não geraram retorno real.

O grande volume de investimentos em IA na cadeia de produção foi levado ao auge, com a receita da Nvidia vindo de fornecedores de nuvem, cujo crescimento de receita de IA vinha do aumento de capacidade dos modelos, cuja avaliação vinha do capital, cujo retorno vinha da reavaliação de mercado dos modelos.

Mas quem está pagando por tudo isso na ponta superior?

Na teleconferência de resultados do terceiro trimestre de 2025, gigantes do mercado de ações responderam quase com a mesma frase às perguntas dos analistas, ao mesmo tempo que contestaram a avaliação de pico de CapEx da Goldman Sachs: «Prefiro investir mais do que perder o futuro». A Goldman Sachs também deixou uma pequena nota no relatório, dizendo que, no momento, a situação parece mais com 1997 do que com 1999, ou seja, sinais de bolha já existem, mas ainda há distância para o estouro.

Em novembro de 2025, o Federal Reserve cortou a taxa de juros em mais 25 pontos-base, mantendo a liquidez para sustentar as avaliações. O Nasdaq atingiu recordes em meio às dúvidas. O consenso do mercado passou a ser: «Sei que pode haver uma bolha, mas sair agora é mais perigoso do que ficar.»

Porém, o que realmente resolve essa fase de dúvidas é o surgimento de um novo paradigma.

Na segunda metade de 2025, a IA Agentic explodiu, transformando a IA de uma ferramenta de diálogo para um trabalhador digital capaz de planejar, executar e iterar autonomamente. A IA substitui fluxos de trabalho, elevando o teto de receita de «substituição de busca» para «substituição de força de trabalho». Mais importante, os agentes consomem dezenas de vezes mais tokens do que a conversa, e a demanda por poder de cálculo não só não diminui, como abre espaço para crescimento em escala.

Ao revisitar as três ondas anteriores de «teorias de bolha», três pistas sempre estiveram presentes.

Por quanto tempo a demanda por poder de cálculo continuará; quem assumirá os altos custos de IA e qual será a relação custo-benefício; e se os grandes modelos estão prestes a uma nova ruptura de paradigma.

Após três ondas, o mercado formou um consenso perigoso: «as dúvidas serão rapidamente desmentidas.»

A experiência da finança comportamental mostra que investidores que entram após uma fase de pânico tendem a ter uma maior tolerância ao risco, pois já «confirmaram» que o pânico foi infundado.

02 A Quarta Bolha da IA e Três Fendas

Nos últimos dias de negociação, o mercado oscilou fortemente.

A primeira fenda apareceu entre os «lucros» e o «fluxo de caixa» das gigantes tecnológicas.

Na temporada de resultados do primeiro trimestre de 2026, os lucros das gigantes atingiram recordes, enquanto o fluxo de caixa livre despencou 95%. A Amazon, por exemplo, teve uma queda de 95% no fluxo de caixa livre ano a ano, e as quatro maiores empresas de tecnologia queimaram, juntas, 2 bilhões de dólares por dia. Algumas dessas gigantes interpretaram o «crescimento do lucro líquido» como uma reavaliação de mercado das empresas de IA, usando os lucros de IA para justificar os investimentos, num ciclo vicioso.

A Goldman Sachs estimou, em abril, que cerca de 40% do crescimento esperado dos lucros do S&P 500 em 2026 viria do efeito de transmissão da cadeia de investimentos de capital em IA. Diversas instituições financeiras e meios de comunicação calcularam que os gastos de capital em IA dos principais fornecedores de nuvem já atingiam entre 600 e 700 bilhões de dólares.

Um comentário na mídia afirmou: «As gigantes de tecnologia do Vale do Silício estão tão pobres que só lhes resta o lucro.» Isso também significa que as expectativas de crescimento geral das empresas listadas nos EUA estão baseadas na mesma lógica: o CapEx em IA só pode aumentar, não diminuir, e uma mudança afeta toda a cadeia.

Morgan Stanley apontou que, em 2026, a proporção de CapEx em relação à receita das maiores empresas atingirá 34%, chegando a 37% em 2028, ultrapassando o pico histórico de 32% da bolha da internet de 2000. Entre 2026 e 2028, os cinco maiores gigantes gastarão cerca de 2 trilhões de dólares em infraestrutura de IA.

Mais escondido ainda, essas cinco empresas têm quase 1 trilhão de dólares em compromissos de leasing fora do balanço — contratos de longo prazo assinados para centros de dados ainda não construídos, que não aparecem em qualquer balanço patrimonial.

A demanda global por IA está crescendo rapidamente, e muitas empresas estão falando em «tokenmaxing». O medo de perder a corrida leva CEOs a gastarem agressivamente, incentivando seus funcionários a «comprar tokens».

Porém, na campanha de «tokenmaxing», grande parte do consumo vem de redundâncias sistêmicas internas à arquitetura dos agentes, de designs excessivos de harness, criando uma bolha enorme no uso de tokens pelos grandes modelos. Ainda não há nenhuma instituição que tenha separado a proporção de «cálculo efetivo» e «inatividade arquitetônica».

Segundo relatos de mídia, a Uber gastou o orçamento anual de IA em apenas quatro meses de 2026.

Sob a pressão do movimento «tokenmaxing», engenheiros começaram a usar ferramentas como Claude Code como força de trabalho paralela: executando múltiplas tarefas simultaneamente, abrindo vários worktrees, com agentes buscando, gerando, reportando erros e corrigindo por longos períodos. Embora o uso de IA pareça ter aumentado, os departamentos financeiros têm dificuldade em determinar quanto desses tokens realmente geraram resultados quantificáveis.

A quantidade de chamadas é um indicador central na avaliação de empresas de modelos, mas se esse indicador é inflado artificialmente, a avaliação de trilhões baseada nele também é confiável?

A narrativa de aumento de produtividade por agentes é uma segunda fissura no mercado.

O entusiasmo dos investidores continua, com a avaliação da Anthropic chegando a quase 965 bilhões de dólares, e a empresa já solicitou IPO em segredo; a OpenAI também solicitou IPO, com uma avaliação de 852 bilhões de dólares após a última rodada de financiamento.

Claramente, o mercado está pagando o preço por um futuro ainda não realizado. Isso não significa necessariamente uma crise, mas pode indicar que o espaço para erro é muito estreito.

«Toda grande inovação tecnológica gera bolhas. Ninguém consegue prever com exatidão. Você pode investir muito para ganhar participação de mercado, sem se preocupar se está gastando demais; ou investir pouco e perder espaço.» Em 3 de junho, Ray Dalio, fundador da Bridgewater Associates, afirmou em entrevista.

Dalio acredita que a bolha estoura quando os investidores tentam transformar riqueza de papel em dinheiro, e o mercado atual de IA «está seguindo esse caminho», embora a IA «seja uma tecnologia extraordinária».

Sob essa perspectiva, o valor de longo prazo da tecnologia e a bolha de avaliação de curto prazo podem coexistir, assim como a bolha de internet não impediu que a internet continuasse a transformar profundamente a economia global após o estouro da bolha.

Discutir a bolha de IA de forma macro é um tema popular na mídia, mas não é uma «questão efetiva» para os investidores.

Peter Thiel acredita que «a tecnologia de IA é real, mas o mercado já precificou demais os próximos 15-20 anos». Em seu terceiro trimestre de 2025, ele liquidou toda a sua posição na Nvidia, com 100 milhões de dólares, representando 40% do fundo, e reduziu em 76% sua participação na Tesla, diminuindo o total em 65%. Ele previu com precisão a bolha da internet em 1999; essa vez, sua previsão será diferente? Ainda não há resposta.

Mas uma coisa é certa: Thiel perdeu o auge do novo paradigma de agentes, que começou no final de 2025.

Não só Thiel. O relatório do primeiro trimestre de 2026 da Berkshire Hathaway mostra que a posição de caixa de Buffett atingiu 397,4 bilhões de dólares — um recorde histórico, representando 59% do total de ativos.

A tendência de longo prazo da evolução tecnológica é positiva, mas isso não impede que investidores façam lucros ou reduzam posições no curto prazo. A contradição entre tendência de longo prazo e estratégias de investimento de curto prazo é uma terceira fissura no mercado.

Acima dessas três fissuras, os nervos do mercado já começam a ficar sensíveis. Quando as expectativas de juros nos EUA aumentam e o mercado questiona se os gastos de capital em IA estão aquecendo demais, a Coreia, um dos mercados mais «puro-sangue» dessa onda de IA, começa a oscilar violentamente. Sua alta vem da fé na IA, sua queda também vem da fraqueza dessa fé.

Assim, as negociações entram numa zona de alta complexidade.

Muitos investidores experientes continuam confiantes: «A bolha de IA ainda não chegou». Mas julgar se a IA é uma bolha ou uma avaliação subestimada, e se é possível construir um sistema de investimento eficaz, são duas coisas completamente diferentes. A primeira é uma questão de direção, a segunda envolve ritmo, posições, avaliações, fluxo de caixa e janelas de saída.

Em um mercado onde a fé ainda persiste e a volatilidade aumenta, acreditar na tendência de longo prazo não garante que a maioria sobreviverá às retrações de curto prazo.

A quarta bolha de IA generativa talvez ainda não tenha chegado, mas o momento de estar atento já chegou. Capitães experientes e adaptáveis podem atravessar tempestades e encontrar tesouros, mas marinheiros comuns podem se perder nas ondas.

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