穿越算力恐慌：2026下半年AI科技的五大主线

近期, a notícia de que a Meta está a vender capacidade de computação provocou fortes oscilações no mercado, com uma volatilidade significativa no setor tecnológico. O mercado, no geral, está preocupado com o excesso de capacidade de computação, levantando dúvidas sobre se a lógica de investimento em hardware de IA já terá sido rompida. Nesse momento de divergência, o site Wall Street Insights convidou o vice-diretor-geral da Guolian Securities, gestor-chefe de análise de tecnologia no exterior, Kong Rong, para partilhar as mais recentes perspetivas para a IA tecnológica na segunda metade de 2026, após uma investigação no local e trocas profundas com a cadeia da indústria.

I. A venda de capacidade de computação pela Meta ≠ excesso de capacidade para a Meta continuar a construir novos centros de dados: procurar oportunidades no meio do pânico excessivo do mercado

O maior abalo no setor global de tecnologia nos últimos tempos vem da Meta anunciar o aluguer de capacidade de computação para o exterior. As duas maiores preocupações do mercado — “há mesmo excesso de capacidade de computação?” e “a Meta vai desistir dos grandes modelos?” — pelas nossas conclusões a partir da investigação, são reações exageradas.

Para entender este assunto, primeiro é preciso esclarecer os factos.

A Meta aumentou o seu capex (despesas de capital) de forma significativa no período anterior, mas ao contrário de empresas como a Google, a Amazon e a Microsoft, não tem uma base de negócios em cloud pré-existente. Num contexto em que o capex continua a aumentar e o fluxo de caixa está relativamente apertado, faz sentido que a empresa considere alugar parte da sua capacidade de computação para o exterior; este movimento, por si só, é plenamente compreensível.

Aqui há um ponto de referência importante: a SpaceX (e, antes da fusão, a xAI) também fez, no início, grandes reservas de capacidade de computação. Mais tarde, no processo de listagem, alugou parte de um cluster de capacidade de computação à Anthropic, porque, com a evolução do cenário de Coding (assistência de programação por IA) da Anthropic este ano, faltou capacidade de computação em grande escala, com o mundo inteiro a procurar capacidade. Este caso trouxe à SpaceX um fluxo de caixa positivo e estável e deu à Meta uma inspiração importante.

Os dados ainda mais dignos de atenção são: atualmente, o período de retorno no mercado de aluguer de capacidade de computação na América do Norte ronda ligeiramente mais de dois anos; continua a ser um negócio bastante lucrativo. Mesmo num ambiente em que é relativamente mais fácil obter GPUs, o efeito de ganhos do aluguer de capacidade de computação continua a ser marcante. Esta é, em parte, a razão central pela qual a Meta está a considerar entrar nesse mercado.

Olhemos agora para o pano de fundo ainda mais amplo: a NVIDIA está a impulsionar o seu negócio de “novo cloud”. Depois de a procura global por IA ter arrancado, a capacidade de computação continua a não ser suficiente; só com os CSP (fornecedores de serviços cloud) existentes, é difícil satisfazer a procura do mercado. A NVIDIA lançou um plano de suporte que inclui capacidade de computação + serviços financeiros, como infraestruturas de base para o desenvolvimento global da IA. No futuro, mais empresas vão entrar. Foi algo que entendemos durante o GTC deste ano — do ponto de vista da NVIDIA e das empresas de GPU, elas também viram esta oportunidade de mercado e estão a impulsionar o aluguer de capacidade de computação e o novo cloud.

Voltando à questão de saber se a Meta vai abandonar os grandes modelos. Pelo que apurámos, a contratação da equipa de grandes modelos da Meta e a publicação dos modelos não foram afetadas; o avanço dos grandes modelos continua a seguir o calendário original. Embora os modelos da Meta não sejam, atualmente, os mais avançados do “topo” de primeira linha (neste momento, a primeira linha é principalmente a Anthropic e a OpenAI; ambas estão a considerar IPO este ano ou num futuro próximo), a lógica central da Meta para construir modelos é integração com os produtos internos, implementação de monetização e manutenção de competitividade — este objetivo estratégico não mudou.

A partir da lógica do panorama competitivo: a competição dos modelos nos EUA já entrou num processo de convergência, reduzindo-se progressivamente para quatro ou cinco empresas. Então, por que razão a Meta e empresas como a Google insistem em fazer modelos? Porque a capacidade dos modelos significa disputar o “gateway” de entrada para o futuro fluxo de tráfego. Se a Meta desistir de fazer modelos e de capacidades de IA, então a OpenAI e outras empresas também conseguem criar produtos de IA semelhantes, o que significa que o valor do ponto de entrada de tráfego da Meta tenderia a ficar nulo. Deste ponto de vista, a Meta não vai desistir facilmente de fazer modelos e de IA.

No início, com o mercado ainda em níveis altos e as transações relativamente congestionadas, a reação ao evento da Meta foi mais intensa. Mas, com base nos factos que apurámos e na situação das várias partes no panorama competitivo, o mercado está demasiado em pânico com a venda de capacidade de computação pela Meta.

Por fim, do ponto de vista do investimento: um período de retorno de dois anos e meio significa que quanto maior o investimento e maior a capacidade de computação controlada, mais duradouro será o efeito de ganhos do negócio no futuro. As empresas de cloud têm vindo a obter mais clientes e a manter o crescimento contínuo do negócio aumentando o capex. E também vemos que a Meta anunciou novamente esta semana a construção no Canadá de um projeto de centros de dados na casa dos 10 mil milhões, respondendo ao pânico do mercado com investimento real e contínuo.

II. Ponto de viragem da monetização da IA: de “acreditar no capex” para “ver receitas reais”

Desde março deste ano, a lógica central das transações do mercado começou a mudar de “as grandes empresas continuarem a aumentar o capex” para “a capacidade de monetização da IA se fortalecer”.

Nos últimos mais de três anos, o indicador mais observado pelo mercado foi o capex — desde que o capex continuasse a aumentar, isso significava que a lógica de investimento no hardware de IA ainda estava de pé. Mas agora estamos no quarto ano da vaga de IA; apenas “acreditar” para investir em capex, na prática, já é difícil de sustentar.

Já se podia ver no primeiro trimestre deste ano que a capacidade de ganhar dinheiro da Anthropic e da OpenAI começou a aparecer. Até ao meio do ano, apurámos que, somadas, as duas companhias atingiram uma receita comercial anualizada de aproximadamente mais de 100 mil milhões de dólares, ficando já perto de metade do volume de receitas das grandes empresas. Por exemplo, a receita anual da Meta é de cerca de 200 mil milhões de dólares; e, somando as duas companhias de grandes modelos, o valor pode aproximar-se de metade da receita dessas grandes empresas.

A validação contínua do efeito de ganhos e da capacidade de comercialização é uma das bases mais importantes da lógica de investimento em hardware de IA.

Embora durante algum tempo alguns temessem que a capacidade de comercialização estivesse a abrandar, pelo que entendemos neste momento, as taxas de crescimento continuam relativamente saudáveis. Além disso, também vimos a publicação mais recente de modelos (por exemplo, novos modelos da Anthropic como o Fbale), e, com base nas nossas próprias avaliações, a capacidade é forte e, além disso, é realmente cara — o que implica que irá impulsionar o crescimento contínuo da receita (ARR), porque receitas e comercialização tendem a acompanhar, de forma geral, as capacidades do modelo e a capacidade do produto.

Nos trimestres seguintes (daqui para os próximos três trimestres), consideramos que a receita de monetização dos modelos globais continua em condições relativamente saudáveis. Isto será um indicador central muito importante para investir em hardware de IA e em todo o setor de IA; é também um indicador importante para antecipar o capex das grandes empresas — porque quando as grandes empresas investem em capex, normalmente é porque viram que estas duas companhias de modelos estão realmente a ganhar dinheiro, e estão dispostas a continuar a “ver o efeito de ganhos” para continuar a investir em capex.

III. A produção em massa de robôs entra numa fase substancial: da especulação de temas para a entrega em produção

Com base no nosso trabalho de intercâmbio com a indústria em Silicon Valley e na Coreia, além da rápida iteração das capacidades do lado dos modelos de IA, há um grande cenário que merece muita atenção: robôs são uma direção prioritária.

As oportunidades e o investimento em robôs, como tema de investimento, já foram negociados em muitas rondas. Mas, na perspetiva do momento deste ano, a maturidade das capacidades de IA vai trazer mudanças substanciais para os robôs.

Reconstrução da linha de produção do Optimus da Tesla: sinal de produção em massa claro

Os robôs, representados pelo Tesla Optimus, já estão gradualmente a entrar na fase de produção em massa. Na fábrica de Fremont, na Califórnia, recentemente Musk publicou uma imagem — basicamente, a linha de produção de carros que antes era usada na fábrica de Fremont foi convertida para uma linha de produção de robôs. Este é um sinal relativamente importante: a produção em massa entrou numa fase substancial. Além disso, na fábrica do Texas, também vemos que estão a construir uma nova linha de produção de robôs.

Pelo progresso da Tesla e do Optimus, antes já se tinha falado durante muito tempo sobre o ritmo de produção em massa. Com base no que é possível entender a partir da situação no exterior, as capacidades de produção começaram, de facto, a aumentar; as linhas de produção também já começaram a ser convertidas, preparando-se para uma produção em massa ainda maior no próximo ano.

A cadeia de abastecimento começa a preparar stocks: o ritmo da produção em massa pode ser mais otimista

Outro ângulo importante de observação vem da cadeia de abastecimento. Na conferência de resultados da Micron da semana passada, também foi mencionado o uso futuro de armazenamento e HBM em robôs. O mercado está atento ao armazenamento: este ano, no início, também subiu bastante, sobretudo em função da oportunidade de chips para servidores de IA. Mas, em que outros cenários o armazenamento vai ser usado em larga escala? Nos resultados da Micron, também foi mencionado robôs.

No nosso trabalho de investigação na Coreia, conseguimos perceber que, no contexto atual de subida do hardware de IA, do ponto de vista da cadeia de fornecimento como um todo, a Tesla também está a fazer algumas preparações, principalmente para abastecer a cadeia de fornecimento no futuro.

Isto significa que, para o ritmo de produção em massa de robôs no próximo ano e além, podemos ser mais otimistas. Porque, embora o mercado anterior acreditasse que o progresso geral dos robôs já não trazia mais novidades há algum tempo, a situação concreta neste momento é: uma parte das linhas e da capacidade de produção está a ser convertida, e a capacidade de produção espera aumentar no futuro (especialmente no próximo ano). Isto vai ajudar a indústria global de robôs a passar da fase conceitual 0-1 para a fase de entrega de produção em massa 1-10!

A lógica de investimento está a mudar: de puro tema para entrega em produção em massa

Nos últimos anos, os robôs foram dominados por conceitos; o tamanho total da produção em massa também foi limitado. Na segunda metade deste ano e para além, está gradualmente a entrar numa fase substancial de produção em massa. Esta oportunidade pode transformar-se de especulação puramente temática para um investimento com entrega real em produção. Em termos de direção, consideramos que é uma das direções mais importantes na segunda metade deste ano.

Claro que a rampa de crescimento vai exigir algum tempo, porque não é igual à construção de carros — Musk também mencionou no seu X que a linha de produção dos robôs é totalmente diferente da dos carros. Ainda assim, está a avançar de forma substancial.

Além dos robôs, outro sentido que emerge como relativamente importante a partir dos intercâmbios é MLCC (capacitores cerâmicos multicamadas).

O mercado dá-lhe muita atenção, mas há opiniões diferentes: alguns consideram que é “o próximo armazenamento”; outros acham que, comparado com o armazenamento, as barreiras e os requisitos não são tão elevados. Consideramos que o MLCC, para além do aumento contínuo da procura nos servidores de IA, também vai ver a procura manifestar-se no médio e longo prazo em áreas como robôs e satélites.

IV. Super ciclo do armazenamento: a IA remodela a persistência da procura

4.1****A maior diferença desta ronda: a continuidade da procura trazida pela IA pode ser maior do que nas rondas anteriores

Nos últimos tempos, o setor de armazenamento pode ter vivido subidas e quedas abruptas. A negociação anterior baseava-se num julgamento que apresentámos desde o ano passado: o armazenamento começou a merecer cada vez mais atenção.

Naquela altura, ao conversar com pessoas do setor de eletrónica e com muitos participantes da indústria, a maioria pensava que este ciclo não seria diferente dos anteriores — incluindo o facto de que assim que as empresas de armazenamento começassem a expandir, a oportunidade do armazenamento acabaria.

Mas o que vimos nesta ronda é diferente no ponto em que diz respeito a como interpretar esta oportunidade de IA. Hoje, ao analisarmos, como a IA é uma ferramenta de eficiência em camada base, a oportunidade e a continuidade que ela traz, a partir do que vemos, são maiores do que as da internet e maiores do que as da computação de genes (na verdade, “computação em nuvem” ou “computação genérica”), e o seu tempo de duração também será mais longo.

Isso determina que a oportunidade de hardware de armazenamento terá um ciclo com duração mais longa do que nas rondas anteriores. Não queremos dizer que “já não é diferente”, nem que “já não é um papel de ciclo”; o ponto é: quanto tempo terá este ciclo? Isto é um super ciclo; por quanto tempo vai durar?

Se analisarmos a procura atual de armazenamento, seja a procura de HBM nos servidores, a iteração futura das capacidades dos modelos (já mencionámos no início que a iteração das capacidades dos modelos continua a acelerar, as capacidades ficam cada vez mais fortes e ainda não vemos teto), e também a procura futura por multimodalidade e por agentes (Agent), etc., também vemos que o volume de dados continua a crescer. Se tiver uma avaliação base para a IA, pode estimar com alguma facilidade a duração e o ritmo de crescimento da procura futura por armazenamento.

4.2****Sobre a nossa avaliação das subidas de preços no armazenamento: é preciso equilibrar interesses de várias partes, não decidível por uma única empresa

Sobre preços, vemos diferentes interpretações no mercado: alguns acham que a subida acontece rapidamente; outros acham que não é assim tão evidente. De facto, a procura no lado da demanda impulsiona o ritmo de aumento de preços, mas as subidas de preços na cadeia a montante não devem ser avaliadas apenas segundo o discurso das empresas; é preciso combinar e julgar de forma abrangente.

Por exemplo, no caso de a subida do HBM: isto afeta ainda de forma central o volume de saída dos servidores de IA e também o montante que as empresas CSP conseguem pagar. Na verdade, também vemos a pressão atual sobre os fluxos de caixa e o capex das empresas de cloud. Por isso, consideramos que a subida global do HBM acompanhará, de facto, a procura do mercado, mas também tem de considerar o equilíbrio dos interesses de todos os intervenientes.

Do ponto de vista da procura global atual, é de facto relativamente forte. A única possibilidade de que, por exemplo, aconteça uma evolução adicional em que a comercialização e a IA cresçam de forma não linear — tal como começámos por referir: a Anthropic e a OpenAI somadas, agora, poderão ter receitas na ordem de pouco mais de 100 mil milhões de dólares; se, depois, estas duas empresas voltarem a provocar uma subida e um crescimento não linear de IA devido a novos modelos e produtos de IA, então o hardware a montante pode voltar a puxar o aumento — ou até um aumento maior.

Caso contrário, neste nível atual, como o capex já atingiu um patamar elevado e, se as empresas tiverem de investir com recurso a financiamento, subidas de preços ainda maiores serão uma pressão para todas as empresas. É preciso equilibrar: isto é um negócio de transação de curto prazo ou uma atividade de longo prazo? Isto também decorre da avaliação global da própria IA. Para a nossa avaliação da subida de preços, especialmente a do HBM mais essencial, consideramos que ela será ajustada de forma dinâmica conforme as mudanças do mercado e que é necessário equilibrar os interesses de todos os intervenientes, portanto não é tão simples, nem pode ser decidido por uma empresa apenas num único fator.

4.3****Sobre a nossa avaliação da expansão de capacidade no armazenamento: no curto prazo não se consegue expandir muito; a lacuna oferta-procura mantém-se

Quanto à expansão de capacidade, na semana passada talvez também se tenha visto que o governo sul-coreano mobilizou dois gigantes do armazenamento — Samsung e SK hynix — para fazer um plano de 5 anos, incluindo como será feito o investimento global no futuro. Esta questão faz o mercado temer se vai chegar uma grande expansão de capacidade.

Mas a nossa perspetiva é: pelo ritmo global de expansão atual, a maioria precisa de cerca de dois anos ou mais para acontecer; portanto, não é fácil aumentar muita capacidade no curto prazo.

Em segundo lugar, a partir do ponto de vista de implementação real dessas empresas: isto também é um ponto de observação importante. Na prática, o ritmo de expansão que elas conseguirão executar no futuro será definido com planos detalhados internamente no próximo ano, segundo o que entendemos; a dimensão do aumento também pode ser observada posteriormente para ver como se concretiza.

Além disso, o que o mercado também quer saber é que, dentro das empresas de armazenamento, o que realmente vai influenciar o mercado no futuro são principalmente as empresas domésticas CXMT (ChangXin) e YMTC (Yangtze Memory, Changjiang Storage Technology, etc.). Como a sua entrada no mercado após listagem e participação na concorrência futura vai afetar o mercado, isso pode ser um foco contínuo de acompanhamento — com influência nos novos produtos e nas mudanças dos clientes ao longo do tempo. Mas, olhando para as empresas já listadas existentes atualmente, o ritmo de expansão até agora também segue uma certa cadência, e é preciso ter em conta a capacidade real de implementação.

Para o mercado como um todo, do ponto de vista oferta-procura, a desarmonia oferta-procura continuará por um período relativamente longo.

4.4****Possível mudança na lógica de avaliação do armazenamento: do PB para o PE

Em termos do investimento no armazenamento, as pessoas preocupam-se que seja apenas uma expansão de capacidade e que, portanto, a oportunidade acabe. Queremos enfatizar que: a desarmonia oferta-procura continuará a existir. De um lado, a procura de IA é contínua e puxa rapidamente, sem parar; do outro, é difícil que a oferta e o abastecimento acompanhem o ritmo da procura. Nestas condições, a oportunidade do armazenamento não acaba.

Quanto à possível mudança na lógica de avaliação: antes, o armazenamento podia depender sobretudo de negociações baseadas em aumentos de preços. Mas, como já referimos, os aumentos de preços têm vários fatores a considerar, especialmente para HBM. E se a oportunidade de armazenamento continuar a existir, qual será a lógica?

Achamos que passa a ser uma atividade mais longa e mais contínua. Se a duração for mais longa do que a imaginávamos, a avaliação consegue mudar de PB para PE? Nos relatórios desta ronda, também se vê que grandes instituições estrangeiras e globais, de longo prazo, já começaram a posicionar-se no armazenamento. Porquê? Se analisarmos o setor de hardware de IA em termos de PE, o armazenamento continua barato.

Claro que isso precisa ser distinguido do sistema de avaliação original. O ponto central é que a sua capacidade de gerar lucros consiga crescer de forma contínua. Portanto, consideramos que, na segunda fase, o foco principal será a continuidade da capacidade de lucratividade do armazenamento e a continuidade da procura global.

Ainda mais a longo prazo, o foco passa a ser a capacidade produtiva — quem consegue expandir de forma contínua, o que pode significar uma melhoria da sua capacidade lucrativa e, consequentemente, impulsionar o crescimento contínuo geral.

4.5****O armazenamento ainda está dentro de um super ciclo

A conclusão geral é: o ciclo do armazenamento nesta ronda ainda está dentro de um super ciclo. Embora não possamos dizer que “já não é” uma categoria de papel cíclico, devido ao ciclo de IA e à oportunidade da IA nesta ronda, é provável que possamos vê-lo mais longo do que nas rondas anteriores. Isto também faz com que a procura e a oportunidade no armazenamento sejam esticadas no tempo mais do que antes.

Nestas condições, a volatilidade no curto prazo pode ser alta devido a notícias de expansão de capacidade, etc. O essencial é continuar a olhar para o lado da procura: enquanto a procura estiver presente, a oportunidade do armazenamento continua. Com a grande subida após a listagem do ADR da SK hynix nos EUA e com a CSMT (ChangXin) prestes a ser listada, o investimento e o interesse no setor de armazenamento na China continuarão. Continuamos, portanto, a ver com muito otimismo a competitividade global e a capacidade das empresas chinesas de armazenamento.

V. Grandes modelos nacionais a capturar quota de mercado global: vantagem de custo-benefício + caminho de open source

5.1****Impacto dos modelos chineses no mercado dos EUA: modelos open source a capturar quota

Voltando ao ângulo da competição global de modelos. Os modelos dos EUA são, de facto, fortes, mas são também muito caros. Isso faz com que parte da procura não consiga ser totalmente satisfeita — possivelmente algumas PME, empresas de arranque e empresas industriais não têm orçamentos e custos tão suficientes e contínuos para cobrir modelos tão caros.

Assim, inevitavelmente fica uma parte da procura em aberto. E essa parte de procura é, de facto, onde os modelos open source estão a capturar quota de mercado. Incluindo a forma como observámos a capacidade da Zhipu: não está limitada às discussões internas; no mundo inteiro, incluindo avaliações do setor, é muito bem reconhecida. A nossa convicção é que os modelos open source estão a capturar quota agora e continuarão a obter alguma quota no futuro. Isto cria uma oportunidade relativamente importante para o desenvolvimento dos modelos chineses.

Do ponto de vista da competição global de modelos, além da Zhipu, também têm muita atenção as empresas chinesas Kimi, DeepSeek e Qwen (千问). Na verdade, ao conhecer algumas empresas da indústria, percebemos que não é apenas fama: na prática, as empresas estão de facto a usar. Além disso, também já vimos anteriormente algumas empresas estrangeiras cujos CEOs mencionaram, em algumas conferências públicas, que no início, devido a os modelos americanos serem caros, elas também usaram open source (principalmente, segundo a nossa estimativa, com modelos chineses) para desenvolver produtos internos e iterar produtos.

5.2****Estrutura de mercado dos grandes modelos domésticos: a eliminatória intensifica-se, competitividade global mantém-se promissora

Atualmente, nos modelos domésticos, já conseguimos ver três grandes empresas: Alibaba, Tencent e ByteDance; as empresas de arranque podem ter cerca de três a quatro, incluindo a Zhipu, Kimi, DeepSeek, etc. Olhando para o futuro, o panorama competitivo certamente irá mudar e haverá uma “redução do leque” semelhante ao que acontece com as empresas dos EUA. Nos últimos dois anos, já entrámos numa fase de eliminatórias. Na próxima fase, a eliminatória pode tornar-se ainda mais intensa.

Em relação à competitividade global dos próprios modelos chineses, continuamos muito otimistas: com open source e com a equipa de talentos de IA forte e existente, os nossos modelos têm uma base melhor para reforçar a capacidade e para iterações contínuas, bem como para a capacidade do produto. Além disso, com a nossa relativa vantagem de preço e custo-benefício, isto vai fazer com que os modelos chineses obtenham mais reconhecimento de mercado em todo o mundo.

Especialmente a uma perspetiva mais longa: no primeiro semestre deste ano, a principal força que impulsionou a IA pode ter vindo de parte das grandes empresas estrangeiras, que no início incentivaram ilimitadamente os empregados e o uso interno. Se para uma empresa for preciso considerar custos e retornos efetivos e contínuos, então ela vai, com certeza, calcular essa conta económica. Para modelos chineses open source com competitividade, é inevitável que isso seja uma opção considerada no futuro.

Aviso de risco e cláusulas de isenção de responsabilidade

        O mercado envolve riscos; o investimento requer cautela. Este artigo não constitui recomendação individual de investimento, e não considera objetivos de investimento específicos, situações financeiras ou necessidades específicas de utilizadores individuais. Os utilizadores devem considerar se quaisquer opiniões, perspetivas ou conclusões apresentadas neste artigo se adequam às suas circunstâncias específicas. Ao investir com base nisso, a responsabilidade é do próprio utilizador.