Ações de chips voltam a cair, "contos de terror" da IA continuam, mercado começa a reavaliar?

Autores: Li Dan, Ye Zhen, Wall Street News

O setor de hardware de IA ajustou-se por dois dias consecutivos, mas o que realmente chamou a atenção do mercado não foram as empresas de chips em si, mas os últimos movimentos de duas grandes empresas de modelos de IA.

Na quarta-feira, surgiram notícias de que a Meta está a explorar a comercialização do seu excedente de capacidade de computação de IA. Um dia depois, meios de comunicação noticiaram que a Anthropic está a discutir com a Samsung Electronics o desenvolvimento conjunto de chips de IA próprios, considerando a utilização do processo de 2 nanómetros da Samsung para fabricação.

As duas notícias parecem não ter relação, mas tocam no tema mais sensível da cadeia da indústria de IA atualmente — se os gastos de capital em IA, que têm crescido rapidamente há dois anos, estão a entrar numa nova fase.

O mercado foi o primeiro a optar por uma reavaliação de preços. As ações de chips dos EUA continuaram a cair acentuadamente nos últimos dois dias, com o Índice de Semicondutores da Filadélfia (SOX) a acumular uma queda de 11% na quarta e quinta-feira, a maior queda em dois dias em quase um mês.

O setor de equipamentos semicondutores, mais sensível ao ciclo de gastos de capital, liderou as perdas. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA Corporation (KLAC), Applied Materials (AMAT) e Lam Research (LRCX) caíram mais de 10% durante a sessão de quinta-feira. A gigante europeia de chips ASML, nas suas ações dos EUA (ASML), chegou a cair mais de 5% na quinta-feira.

A Marvell caiu 9,84%, a Arm 6,58%, a Micron 5,49%, a AMD 4,26%, a Broadcom 2,41%, a NVIDIA, embora mais resiliente, ainda caiu 1,39%, e os ADR da TSMC caíram 2,27%.

O cabaz de ações de semicondutores de IA do Goldman Sachs sofreu um duro golpe, registando o pior desempenho em dois dias desde o "Dia das Tarifas".

As ações de memória foram severamente afetadas. O cabaz de ações de memória do Goldman Sachs caiu mais de 18% nos últimos dois dias, a maior queda em dois dias em 12 anos.

A fabricante de armazenamento SanDisk caiu mais de 14%, tendo já recuado cerca de 27% desde os máximos recentes, entrando em território de mercado urso.

Em comparação com o desempenho sombrio dos recetores de fundos, como os chips, as ações dos fornecedores de serviços de cloud hyperscale, que são os emissores de gastos de capital, estabilizaram um pouco.

No entanto, muitas instituições acreditam que as duas notícias são mais um catalisador para o mercado reavaliar a lógica de investimento em IA do que uma inversão fundamental na prosperidade da indústria de IA. O mercado não está realmente a negociar se "a procura de IA atingiu o pico", mas sim que a indústria de IA está a passar de "competir em gastos de capital" para uma nova fase de "competir em eficiência de capital".

O que realmente preocupa o mercado não é a Anthropic fabricar chips, mas sim a lógica dos gastos de capital em IA começar a mudar

Nos últimos dois anos, o setor de hardware de IA disparou, com a lógica central quase inalterada: a rápida iteração dos modelos de IA levou a uma procura contínua e explosiva por capacidade de computação, com as GPUs em oferta limitada durante muito tempo. As gigantes tecnológicas aumentaram repetidamente os gastos de capital, impulsionando assim uma procura sem precedentes por GPUs, memória de alta largura de banda (HBM), redes de alta velocidade, encapsulamento avançado e equipamentos semicondutores, formando um "superciclo de gastos de capital em IA".

Esta lógica não só fez da NVIDIA a empresa mais valiosa do mundo em termos de capitalização de mercado, como também tornou fornecedores de equipamentos como Applied Materials, Lam Research, ASML dos Países Baixos e KLA, bem como fabricantes de armazenamento como Micron Technology e SanDisk, nos maiores vencedores do mercado de capitais.

No entanto, as duas notícias que surgiram em dois dias consecutivos esta semana levaram o mercado a começar a discutir seriamente: se a indústria de IA começar a focar-se mais na eficiência do capital, em vez de simplesmente expandir o investimento, este superciclo de gastos de capital entrará numa nova fase?

Na quarta-feira, foi noticiado que a Meta está a planear construir um negócio de cloud computing de IA, podendo no futuro abrir modelos de IA implantados na sua infraestrutura a clientes externos, ou alugar diretamente o excesso de capacidade de computação de IA, para obter retorno comercial do investimento de dezenas de milhares de milhões de dólares em infraestrutura de IA.

Logo a seguir, na quinta-feira, surgiram notícias de que a Anthropic está a discutir o desenvolvimento de chips de IA próprios.

Vistas isoladamente, as duas empresas estão a seguir caminhos diferentes, mas, em conjunto, apontam para uma mudança — as empresas de IA começam a pensar em como aumentar o retorno do investimento na infraestrutura existente, em vez de continuarem a aumentar os gastos de capital.

Foi esta mudança de expectativa que desencadeou a reavaliação da lógica de negociação da IA pelo mercado.

Os chips próprios da Anthropic significam que as empresas de IA entram na "era da otimização de custos"?

Comparado com a preocupação inicial do mercado de que "os chips próprios poderiam reduzir as compras de GPU", o que merece mais atenção é a lógica de negócio por detrás deste movimento da Anthropic.

A notícia diz que a Anthropic está a discutir com a Samsung Electronics o desenvolvimento de chips personalizados para treino e inferência de IA, ainda numa fase inicial.

Se avançar, a Anthropic tornar-se-á mais uma empresa de modelos de base, depois da Google, Amazon, Microsoft e Meta, a apostar em chips de IA próprios.

Isto não significa abandonar as GPUs da NVIDIA, mas sim uma evolução natural da indústria de IA.

Nos últimos dois anos, a competição entre as empresas de grandes modelos focava-se em quem conseguia obter mais GPUs e construir mais centros de dados. Mas, à medida que a escala dos modelos continua a crescer, os custos de treino e inferência aumentam rapidamente. Reduzir o custo por token, melhorar a utilização da capacidade de computação e diminuir a dependência de um único fornecedor tornaram-se novos focos de competição.

Os ASICs projetados para modelos específicos podem alcançar um melhor equilíbrio entre desempenho, consumo de energia e custo. Esta é também a razão pela qual o TPU da Google, o Trainium da Amazon e o MTIA da Meta têm avançado nos últimos anos.

Nesse sentido, a exploração de chips próprios pela Anthropic é mais um marco importante da indústria de IA a passar de "competir em investimento" para "competir em eficiência", do que um corte no investimento em IA.

Meta e Anthropic: dois caminhos diferentes, o mesmo objetivo

A Meta e a Anthropic adotaram estratégias diferentes, mas os objetivos são altamente consistentes.

A Meta espera gerar receita com a capacidade de computação de IA temporariamente ociosa, aumentando a taxa de retorno dos gastos de capital de dezenas de milhares de milhões de dólares. A Anthropic, por outro lado, espera reduzir os custos de computação a longo prazo através de chips personalizados, fortalecendo a sua autonomia em infraestrutura.

Quer seja vender o excesso de capacidade de computação, quer seja apostar em ASICs, no fundo, não se trata de reduzir o investimento em IA, mas sim de procurar modelos de negócio de IA mais sustentáveis.

No entanto, para o mercado de capitais, estas duas notícias podem facilmente levar a outra interpretação: se as empresas de IA começarem a focar-se mais na eficiência do capital, será que as futuras compras de GPU, o aluguer de cloud computing e os novos investimentos em centros de dados manterão o ritmo de crescimento rápido dos últimos dois anos?

O mercado começou assim a reexaminar se os gastos de capital em IA podem continuar a manter a expectativa anterior de "apenas aumentar, nunca diminuir".

Esta é também a razão pela qual, nos dois dias consecutivos de ajuste do mercado, as maiores perdas não foram registadas pelas empresas de modelos, mas sim pelas empresas de equipamentos semicondutores, que estão mais diretamente ligadas aos novos gastos de capital. Em comparação com os fabricantes de GPU e armazenamento, as encomendas de equipamentos refletem mais diretamente os planos de investimento futuros das fábricas de wafer e empresas de chips, sendo, portanto, mais sensíveis a mudanças nas expectativas de gastos de capital.

Instituições: o mercado parece estar a reavaliar o comércio de IA, não a negar o superciclo de IA

Embora as ações do setor de semicondutores tenham estado em ajustamento contínuo, a maioria das instituições não interpretou as duas notícias como um sinal de arrefecimento da procura de IA.

Em relação à Meta, muitas análises consideram que vender o excesso de capacidade de computação parece ser mais uma forma de encontrar uma saída comercial para os enormes gastos de capital em IA, aumentando assim a sustentabilidade de futuros investimentos em GPU, equipamentos de rede, centros de dados e infraestrutura energética, em vez de reduzir os gastos de capital.

Em relação à Anthropic, as instituições acreditam, de forma geral, que os chips próprios estão alinhados com a tendência de desenvolvimento a longo prazo das empresas de grandes modelos de IA. Mesmo que mais empresas adotem ASICs, continuarão a depender de fabricação de processos avançados, HBM, interconexões de alta velocidade, encapsulamento avançado e construção de centros de dados. A procura por infraestrutura de IA não desaparecerá, mas poderá ser redistribuída para diferentes elos.

Mais importante ainda, a taxa de penetração das aplicações de IA ainda é relativamente baixa. Especialistas do setor apontam que, com o crescimento contínuo da procura por inferência, o consumo de tokens e a procura por capacidade de computação dos grandes modelos ainda são muito superiores às expectativas anteriores, e a infraestrutura de IA ainda tem um longo caminho a percorrer antes de atingir a maturidade.

Portanto, o mercado esta semana parece estar mais a passar por uma reavaliação periódica do comércio de IA, após uma subida histórica.

Se nos últimos dois anos a competição em IA se baseava em "quem investe mais", os sinais emitidos pela Meta e pela Anthropic indicam que a indústria de IA está a entrar numa nova fase — a competição começa a orientar-se para quem consegue obter uma maior taxa de retorno por cada dólar de gasto de capital.

Para o mercado, esta mudança de expectativa é suficiente para ser um catalisador para o ajuste do setor de hardware de IA. Mas para a própria indústria, não significa necessariamente o fim do superciclo. Pelo contrário, pode significar que o investimento em infraestrutura de IA está a avançar para uma fase mais madura, com maior ênfase no fecho do ciclo de negócio.