Esta semana, todo o mercado de ações dos EUA e as ações de semicondutores na Coreia do Sul sofreram uma sangria. A estratégia de fator de momentum em tecnologia nas bolsas dos EUA caiu 40%, estabelecendo o registo de retração mais rápida e mais profunda da história.

Em contraste, os resultados das empresas bancárias nos EUA superaram as expectativas (o que indica que consumo e crédito não estão a ter problemas). Os resultados da ASML/TSM superaram as expectativas e as orientações foram revistas em alta.

A causa central desta queda continua a ser o excesso de alavancagem no setor de armazenamento (storage). O efeito de “muitos a matarem mais” após uma série de liquidações forçadas em posições altamente alavancadas, e depois uma queda em storage arrasta os ativos das outras áreas para baixo, porque não existe um setor com fundamentos mais fortes do que o storage.

Outra grande notícia negativa desta semana é o lançamento do kimi3, cujo desempenho disparou diretamente para o primeiro lugar. Acho que a questão do Kimi deve ser analisada em dois ângulos: o lado do treino e o lado da inferência.

No lado do treino, considero que é uma grande notícia negativa. Embora ainda não saibamos quantas GPUs e custos o kimi3 usou, muito provavelmente ficou bem mais barato do que a OpenAI e a A (uma empresa de referência). Neste momento, toda a gente está a especular que pelo menos parte foi feita através de destilação (distillation) de modelos fechados e de ponta. Aqui surge uma questão: se for possível, via destilação ou outros métodos que ainda não conhecemos, reduzir rapidamente a distância para os modelos fechados, então onde está afinal a barreira dos modelos de grande escala? A OpenAI e a Anthropic estão a investir tantos recursos em treino de ponta; faz ainda sentido em termos económicos?

A meu ver, o kimi3 afeta sobretudo a perceção do mercado sobre a necessidade de computação para treino.

No lado da inferência, considero que é uma notícia positiva. Embora o kimi3 não fique muito mais barato do que modelos fechados da mesma categoria (talvez apenas 20%), a redução de custos é favorável para a expansão da procura por IA. Quanto mais modelos grandes úteis e baratos existirem, maior é o âmbito em que a IA pode ser utilizada e mais casos de uso surgem. A procura por inferência aumenta. Além disso, os parâmetros do kimi3 são muito elevados; um H100 “normal” talvez nem dê conta, o que acelera ainda mais a necessidade de computação de gama alta.

No geral, a trajetória de pânico desencadeada pelo kimi é a seguinte: aparece o KIMI 3 — e todos passam a questionar a procura de computação e a margem bruta da OpenAI e da Anthropic. Se a procura de computação e a margem bruta da OpenAI e da Anthropic não conseguirem manter-se, então não conseguem fazer pedidos às “Quatro Grandes Nuvens” (convém saber que, atualmente, a maior parte das encomendas das Quatro Grandes Nuvens provém dessas duas). Se a carteira (backlog) das Quatro Grandes Nuvens não puder ser convertida, então não dá para suportar os gastos de capital (CapEx) — rebenta a bolha da IA.

O pânico tem lógica e faz sentido, mas cada etapa dessa cadeia precisa de factos para a comprovar. Há, porém, um ponto que pode ser considerado certo: a margem bruta de 80% da Anthropic não consegue ser sustentada. Independentemente de outros estarem a fazer destilação ou a usarem métodos especiais, o facto é que já surgiram modelos do mesmo nível, mas mais baratos.

Além disso, mesmo que a procura de computação da OAI e da A diminua, pode ser compensada por outros modelos. O treino pode talvez seguir atalhos, mas a inferência é “de verdade”: o quanto de computação se usa é o quanto de produção e capacidade se gera. O CEO da Microsoft tem falado recentemente também sobre “AI soberana”; no futuro, as grandes empresas poderão combinar modelos open-source com as necessidades da própria empresa para fazer pós-treino, impedindo que os dados sejam capturados por modelos fechados que se tornam cada vez mais fortes. Tudo isto representa grande procura por capacidade de computação.

Voltando ao mercado acionista: nas últimas duas semanas de julho, acredito que fica praticamente definida a orientação para o 3.º trimestre. Pelo sentimento atual do mercado, mesmo após uma fase de desalavancagem, não acredito que ocorra uma recuperação em “V” (V-shape), porque o sentimento está demasiado fraco; o capital que entra para “comprar no fundo” vai realizar ganhos assim que houver uma pequena recuperação. O capital de longo prazo vai certamente esperar até as folhas de resultados das Quatro Grandes Tecnológicas confirmarem antes de entrar, altura em que o sentimento começa a reparar.

Se as folhas de resultados das Quatro Grandes Nuvens continuarem a rever em alta o CapEx, então agora é um momento raro de fundo. Se o desempenho das Quatro Grandes Nuvens ficar aquém do esperado e ainda reduzirem o CapEx (evento improvável), então acabou: no segundo semestre do ano, a situação pode regressar plenamente ao Crypto.