Para a segunda metade de 2026, olhe para a camada de dados. É o segmento da pilha de software que está acima do armazenamento e abaixo das aplicações, onde os dados são limpos, formatados e organizados para que possam ser utilizados pela inteligência artificial. E é onde o principal analista Heath Terry, chefe de investigação de investimentos em IA do Citigroup, acredita que a próxima safra de empresas vencedoras surgirá na corrida da IA. "As empresas que são vencedoras são aquelas que estão expostas ao consumo. A IA está a impulsionar um crescimento massivo no consumo, particularmente na camada de dados. As Snowflakes, as MongoDBs, as Datadogs, até empresas como a Elastic que têm exposição a modelos de negócio baseados no consumo – é aí que se quer estar", disse Terry na "Squawk on the Street" da CNBC na terça-feira. Ao nível das próprias aplicações de IA, modelos de fronteira como a Anthropic e a OpenAI estão a competir por posição antes das esperadas ofertas públicas, e ambas enfrentam uma série de modelos de código aberto que têm aproximadamente a mesma capacidade global por uma fração do custo. Mas todos estes modelos precisam de acesso a volumes crescentes de dados manobráveis, e as empresas de software que conseguirem satisfazer essa procura serão uma peça crucial no ecossistema. A confiança dos investidores nessa procura está a criar uma visão mais matizada e positiva do setor de software como um todo, após a sua desvalorização geral no início deste ano, informalmente designada por Saas-mageddon. "Estamos a chegar a um lugar melhor no software, onde estamos de volta a escolher vencedores e perdedores", disse Terry. Algumas empresas já estão a mostrar sinais de sucesso futuro. A Snowflake disparou no final de maio após reportar um crescimento anual de receitas de 33%. As ações são negociadas a 112 vezes os lucros dos próximos 12 meses, e a empresa tem um valor de empresa de mais de 14 vezes as vendas, de acordo com dados da FactSet. SNOW YTD mountain Snowflake desde o início do ano. A Datadog fez um movimento semelhante no início de maio após reportar um crescimento anual de receitas de 25%. A empresa tem uma relação preço-lucro futura de 98 e uma relação EV-vendas de cerca de 19. A atual fase "agentic" do desenvolvimento da IA – que significa muitos pequenos pedaços de software, ou "agentes", a trabalhar em conjunto – contribuiu para designs de sistemas de chips ao nível do hardware que enfatizam a coordenação entre diferentes unidades de processamento. O termo para isto é orquestração. A orquestração tem um análogo ao nível da aplicação – um processo chamado roteamento de modelos que coordena diferentes modelos de utilizador final para diferentes tarefas. Heath Terry, do Citigroup, também vê isto como um setor onde está a ser criado valor. "A razão pela qual a camada de roteamento é importante é porque, como empresa, otimizar qual o modelo mais eficiente para a carga de trabalho específica que se tem será uma parte importante da forma como as empresas realmente adotam e implementam IA", disse ele. Roteadores de modelos como Not Diamond, Martian e OpenRouter são empresas privadas focadas em fornecer reduções de custos para clientes empresariais de IA, dividindo tarefas entre modelos. O custo tornou-se uma preocupação crescente durante a construção da IA, à medida que algumas empresas reduzem a sua utilização de poder computacional de IA, que é tipicamente medido em unidades chamadas tokens.

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