Panorama do investimento em infraestrutura de inteligência artificial: quem dominará as três grandes áreas - GPU, memória e rede?

Em 2026, a construção global de infraestruturas de inteligência artificial avança a um ritmo sem precedentes. A Morgan Stanley prevê que, até 2028, cerca de 3 biliões de dólares em investimentos em infraestruturas relacionadas com IA fluirão pela economia global, com mais de 80% das despesas ainda por realizar. Apenas em 2026, as despesas de capital combinadas das principais empresas tecnológicas mundiais em infraestruturas de inteligência artificial já ultrapassaram os 600 mil milhões de dólares. A Omdia prevê ainda que, até 2030, o investimento acumulado em centros de dados a nível global se aproxime de 1,6 biliões de dólares.

A escala desta ronda de despesas de capital é rara na história da tecnologia. As despesas de capital totais das empresas tecnológicas de hiperescala em 2026 deverão situar-se entre 660 mil milhões e perto de 700 mil milhões de dólares. A infraestrutura de inteligência artificial passou de um investimento tecnológico "meramente acessório" para uma despesa estratégica que determina o panorama competitivo das empresas. O mercado das AI Factory já ultrapassou um ponto de viragem irreversível, transformando-se numa nova forma de organização industrial – cujas características principais são a elevadíssima intensidade de capital, uma significativa dimensão geopolítica e barreiras complexas de engenharia técnica.

Para os investidores, compreender a estrutura da cadeia industrial e os fluxos de capital das infraestruturas de inteligência artificial (IA) é um pré-requisito para aproveitar este ciclo de investimento tecnológico. Partindo das três principais categorias de hardware – GPU, Memória e Redes – e combinando os dados de mercado mais recentes com a lógica do setor, iremos decompor o valor de investimento e os alvos-chave de cada categoria.

GPU: O "Motor" da Infraestrutura de Computação

A GPU é a unidade de computação mais central na infraestrutura de inteligência artificial e também o componente com a maior percentagem de despesas de capital atuais. De acordo com a Research and Markets, o tamanho do mercado global de infraestruturas de inteligência artificial crescerá de 71,88 mil milhões de dólares em 2025 para 90,91 mil milhões de dólares em 2026, com uma taxa de crescimento anual composta de 26,5%. Prevê-se que este número aumente ainda mais para 226,95 mil milhões de dólares até 2030. As GPUs e os sistemas aceleradores dominam este crescimento.

Em termos de desempenho de mercado, a evolução do preço das ações do líder do setor das GPUs confirma a procura de capital por infraestruturas de computação. Na madrugada de 30 de junho, hora de Pequim, os três principais índices bolsistas dos EUA fecharam em alta, com o Nasdaq Composite a subir 2,07%, para 25.820,14 pontos. A NVIDIA (NVDA) fechou a 194,97 dólares, uma subida de 1,27%, com uma capitalização de mercado total de aproximadamente 4,72 biliões de dólares. A AMD (Advanced Micro Devices) fechou a 539,49 dólares, uma subida de 3,43%, com uma capitalização de mercado total de aproximadamente 879,7 mil milhões de dólares. O Índice de Semicondutores de Filadélfia subiu cerca de 3,83% no dia, acumulando um ganho de 93,55% no ano.

A lógica de investimento no setor das GPUs assenta em dois fatores estruturais. O primeiro é que a procura por poder de computação para treino e inferência de grandes modelos continua a aumentar – desde a expansão do número de parâmetros dos modelos até à escalabilidade das implementações de inferência, a curva de consumo de poder de computação ainda não mostra sinais de um ponto de inflexão. O segundo são as barreiras à entrada extremamente elevadas do lado da oferta, incluindo múltiplas fossas de proteção como o design de arquitetura, o processo de fabrico e o ecossistema de software (CUDA, etc.), que permitem que os principais intervenientes mantenham um poder de fixação de preços relativamente forte num futuro previsível.

Entre os alvos a observar, a NVIDIA, como líder absoluta em poder de computação de IA, continua a ser a referência do setor em termos de roteiro de produtos e amplitude de cobertura de clientes. A AMD, por sua vez, continua a recuperar terreno tanto em CPUs para centros de dados como em GPUs, com uma subida de 141,3% desde o início do ano. A Cantor Fitzgerald elevou recentemente o preço-alvo da AMD para 700 dólares. Além disso, a Applied Materials (AMAT), como fornecedora central de equipamentos para fabrico de semicondutores, fechou a 29 de junho com uma forte subida de 10,82%, para 694,64 dólares, refletindo as expectativas contínuas do mercado quanto à expansão da capacidade de produção de chips.

Memória: Capacidade "Bloqueada" e Poder de Fixação de Preços

Se a GPU é o "cérebro" da computação de IA, então a memória de alta largura de banda (HBM) é a "fibra nervosa" que suporta o funcionamento de alta velocidade do cérebro. Nos processos de treino e inferência de IA, a largura de banda da memória determina diretamente se a unidade de computação pode ser suficientemente alimentada com dados – isto é conhecido como o gargalo da "barreira da memória".

A procura por memória de alta largura de banda está a aumentar rapidamente devido à expansão contínua dos modelos de treino e inferência. Observa-se geralmente no mercado que a capacidade de produção principal já foi bloqueada por grandes clientes até 2026 ou mesmo 2027, tornando a elasticidade da oferta de curto prazo extremamente limitada. Este desequilíbrio entre oferta e procura confere aos fornecedores de memória um maior poder de negociação em termos de preços, visibilidade das encomendas e rentabilidade.

Em termos de dados de mercado, o dinamismo do setor da memória também foi confirmado. A Micron Technology (MU) fechou a 29 de junho a 1.145,28 dólares, uma subida de 1,14%. A SK Hynix, como outro interveniente central no mercado de HBM, juntamente com a Micron e a Samsung Electronics, constitui o "triângulo de ferro" do fornecimento global de memória de alta largura de banda. O peso da Samsung Electronics em carteiras de investimento relacionadas com infraestruturas de inteligência artificial também não pode ser ignorado.

A lógica de investimento no setor da memória difere da das GPUs: não é apenas uma competição pela liderança tecnológica, mas sim um confronto entre a velocidade de expansão da capacidade e a profundidade da ligação aos clientes. Devido à complexidade do processo de fabrico de HBM e ao longo ciclo de aumento do rendimento, os fabricantes que conseguirem primeiro uma produção estável em grande escala obterão uma vantagem significativa de pioneirismo. Além disso, com o surto de cenários de inferência de IA – espera-se que a procura por poder de computação para inferência ultrapasse a procura para treino – os requisitos de capacidade e largura de banda da memória aumentarão ainda mais.

Redes: O "Sistema Nervoso" da IA e o Próximo Gargalo

No setor das redes, está a formar-se um consenso: quanto maior for o cluster de IA, maior a probabilidade de a largura de banda da rede se tornar um novo gargalo. Num relatório publicado em maio, o Bank of America prevê que o mercado de redes de IA atinja os 316 mil milhões de dólares até 2030, acima dos 240 mil milhões anteriormente previstos.

A base lógica desta previsão é a seguinte: os clusters de treino de IA estão a evoluir do nível de milhares de GPUs para dezenas ou mesmo centenas de milhares de GPUs. Nesta escala, a eficiência da comunicação entre GPUs determina diretamente a taxa de utilização efetiva do poder de computação total. O chamado efeito "GPU zombie" – em que GPUs caras ficam ociosas devido à espera por I/O – está a tornar-se um dos problemas mais preocupantes para os clientes de hiperescala. As métricas de avaliação estão a passar de meras operações de vírgula flutuante por segundo (FLOPS) para a latência do primeiro token (TTFT) e a velocidade de recuperação vetorial.

Durante o Fórum Económico Mundial de Verão de 2026, o vice-presidente sénior global da Ericsson, Lan Shangli, sugeriu que a primeira ronda de investimentos em IA se concentrou em chips e centros de dados, mas os próximos vencedores poderão ser as operadoras de telecomunicações que instalam cabos de fibra ótica e estações base. Ele comparou a rede ao "sistema nervoso" da IA física – o modelo de linguagem grande é o cérebro, os robôs e os drones são o corpo, e a rede é responsável por permitir que o cérebro conduza o corpo.

No lado dos equipamentos de rede, a Broadcom (AVGO) é um nome incontornável. Como fornecedor central de chips de rede de IA (como ASICs de switches), a Broadcom beneficia enormemente da procura de atualização da largura de banda de interligação dentro dos centros de dados. Embora o preço das ações tenha recentemente corrigido, instituições como a Jefferies ainda mantêm uma classificação de "Compra Forte", com um preço-alvo médio de aproximadamente 513,58 dólares. A 29 de junho, a Broadcom fechou a 372,45 dólares, uma subida de 2,04%.

Além disso, a Cisco Systems, como gigante tradicional de equipamentos de rede, também está a transformar-se ativamente para se adaptar às novas necessidades dos centros de dados de IA, tendo fechado a 29 de junho com uma subida de 3,45%, para 117,70 dólares. A Dell, como integradora de sistemas de servidores de IA, fechou com uma subida de 3,78%, para 414,61 dólares.

Comparação Horizontal das Três Categorias e Perspectiva de Investimento

Do ponto de vista da posição na cadeia industrial, as três categorias – GPU, Memória e Redes – apresentam diferenças significativas:

Setor das GPUs encontra-se no topo da cadeia de valor, beneficiando das margens brutas e prémios tecnológicos mais elevados, mas também enfrentando os níveis de avaliação e expectativas de mercado mais altos. A NVIDIA tem atualmente um rácio preço/lucro (TTM) de cerca de 29,86 vezes. Considerando a sua taxa de crescimento, esta avaliação não é extrema entre os gigantes tecnológicos, mas qualquer abrandamento no crescimento da procura pode desencadear uma reavaliação de preços.

Setor da Memória apresenta características cíclicas mais pronunciadas. A escassez de oferta de HBM pode mascarar temporariamente as flutuações cíclicas da DRAM e NAND tradicionais, mas os investidores devem ainda assim prestar atenção às mudanças na relação oferta-procura após a libertação em grande escala da capacidade de produção. A configuração atual, com capacidade bloqueada até 2026-2027, oferece a este setor uma visibilidade de lucros de médio prazo relativamente clara.

Setor das Redes tem atualmente uma atenção de mercado relativamente inferior à das GPUs e da memória, mas isso pode precisamente significar uma maior margem de surpresa. A previsão do Bank of America de um mercado de 316 mil milhões de dólares até 2030 implica que a taxa de crescimento composta do setor das redes nos próximos anos poderá ultrapassar as expectativas atuais do mercado.

Em termos de riscos, as três categorias enfrentam riscos comuns, incluindo: um abrandamento marginal nas despesas de capital em inteligência artificial, perturbações geopolíticas na cadeia de abastecimento e o impacto de mudanças no caminho tecnológico (como novas paradigmas de computação na memória e interconexão ótica) na estrutura industrial existente. Num inquérito a mais de 200 empresas, a Omdia identificou quatro desafios principais: o ROI e o tempo de colocação no mercado, a soberania digital, a escassez de talento em IA e a complexidade da engenharia sistémica. Estes desafios afetarão, em diferentes graus, o ciclo de retorno do investimento em cada setor.

Como Posicionar o Investimento em Infraestruturas de Inteligência Artificial na Gate?

Para os investidores que desejam participar nas oportunidades de investimento em infraestruturas de inteligência artificial, a plataforma Gate oferece múltiplos caminhos de entrada.

A Gate já listou mais de 12.500 instrumentos de ações, incluindo ações dos EUA, de Hong Kong e da Coreia do Sul. A plataforma suporta agora totalmente a negociação de ações dos EUA, de Hong Kong e da Coreia do Sul 24 horas por dia, 7 dias por semana – cobrindo os períodos pré-mercado, durante o mercado, pós-mercado, noturno e de fim de semana. Isto significa que os investidores não precisam de estar limitados pelos horários de abertura das bolsas tradicionais, podendo ajustar as suas posições de forma mais flexível com base na dinâmica do mercado.

No que diz respeito aos instrumentos de ações relacionados com infraestruturas de inteligência artificial, a Gate cobre várias das empresas centrais mencionadas neste artigo: NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU), Broadcom (AVGO), Applied Materials (AMAT), Cisco (CSCO), Dell (DELL), entre outras. Os investidores podem utilizar o módulo de negociação de ações da Gate para configurar e reequilibrar as suas posições nestes alvos de uma só vez.

Conclusão

Em 2026, a infraestrutura de inteligência artificial passou de uma narrativa conceptual para uma competição de despesas de capital reais. Os milhares de milhões de dólares anuais investidos por empresas tecnológicas de hiperescala estão a tecer uma rede global de infraestruturas de poder de computação, combinando GPUs, memória de alta largura de banda e redes de alta velocidade.

O setor das GPUs beneficia das barreiras tecnológicas mais elevadas e do mapeamento mais direto da procura por poder de computação, sendo a direção com maior certeza atualmente; o setor da memória, graças ao equilíbrio entre oferta e procura com capacidade bloqueada, oferece a visibilidade de lucros de médio prazo mais clara; o setor das redes, por sua vez, devido à perceção ainda insuficiente do mercado, pode conter a maior oportunidade de surpresa.

O ritmo de investimento e as características de risco-retorno das três categorias são diferentes. Os investidores podem fazer alocações diferenciadas com base na sua própria tolerância ao risco e horizonte de investimento. A negociação de ações 24/7 da Gate e a ampla cobertura de instrumentos fornecem ferramentas de execução flexíveis e eficientes para esta alocação.

O ciclo de construção de infraestruturas de inteligência artificial está longe de terminar. Como disse Jensen Huang na assembleia geral anual de 2026 da NVIDIA, a infraestrutura de IA é o maior projeto de engenharia da história da humanidade. Nesta onda de despesas de capital que durará vários anos, compreender a estrutura e o ritmo da cadeia industrial pode trazer retornos de valor a longo prazo mais significativos do que perseguir tendências de curto prazo.

FAQ

P1: Que subcategorias específicas abrange o investimento em infraestruturas de inteligência artificial?

Inclui principalmente três categorias principais de hardware: GPU (unidade de processamento gráfico, responsável pela aceleração da computação de IA), memória de alta largura de banda (HBM, que resolve o gargalo da "barreira da memória") e redes de centros de dados (que resolvem o problema de comunicação de interligação em clusters de grande escala). Inclui também áreas complementares como arrefecimento de centros de dados, sistemas de energia e camada de orquestração de software.

P2: Porque é que as Redes são consideradas a próxima tendência do investimento em IA?

À medida que os clusters de treino de IA se expandem de milhares para dezenas ou centenas de milhares de GPUs, a eficiência da comunicação entre GPUs torna-se o gargalo chave para a taxa de utilização efetiva do poder de computação. O Bank of America prevê que o mercado de redes de IA atinja os 316 mil milhões de dólares até 2030. A rede é comparada ao "sistema nervoso" da IA física, sendo a infraestrutura que permite que a inteligência saia do centro de dados para o mundo real.

P3: É possível negociar na Gate ações dos EUA relacionadas com infraestruturas de inteligência artificial?

Sim. A Gate já listou mais de 12.500 instrumentos de ações, cobrindo os mercados dos EUA, de Hong Kong e da Coreia do Sul, incluindo empresas centrais como NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU) e Broadcom (AVGO). A plataforma suporta negociação 24 horas por dia, 7 dias por semana, cobrindo os períodos pré-mercado, durante o mercado, pós-mercado, noturno e de fim de semana.

P4: Quais são os principais riscos enfrentados atualmente pelo investimento em infraestruturas de inteligência artificial?

Os principais riscos incluem: uma redução na procura devido ao abrandamento do crescimento das despesas de capital em IA, perturbações geopolíticas na cadeia de abastecimento de chips, o impacto de mudanças no caminho tecnológico (como novas paradigmas de computação na memória e interconexão ótica) na estrutura existente, e a pressão de correção resultante de avaliações excessivamente elevadas em alguns setores. Os investidores devem fazer alocações com base na sua própria tolerância ao risco.

P5: Qual é a previsão para o tamanho do mercado de infraestruturas de inteligência artificial em 2026?

De acordo com a Research and Markets, o tamanho do mercado global de infraestruturas de inteligência artificial deverá crescer de 71,88 mil milhões de dólares em 2025 para 90,91 mil milhões de dólares em 2026, uma taxa de crescimento anual de 26,5%. Outras instituições preveem que atinja os 465 mil milhões de dólares até 2033. Apenas em 2026, as despesas de capital combinadas das principais empresas tecnológicas mundiais em infraestruturas de inteligência artificial já ultrapassaram os 600 mil milhões de dólares.