No fim de semana passado, o discurso sobre os perigos dos modelos de inteligência artificial (IA) atingiu seu ápice. Dario Amodei, presidente da Anthropic, publicou um ensaio intitulado "We Must Pace the Frontier", no qual convoca o setor a reduzir o ritmo de evolução das capacidades dos modelos para priorizar a segurança. Em menos de 24 horas, os presidentes da OpenAI, do Google DeepMind e da xAI manifestaram concordância, uma rara demonstração de unidade após anos de disputa acirrada em torno da capacidade dos modelos. O movimento vem na esteira de um verão marcado pela crescente inquietação pública em relação à IA e pelo aumento de incidentes e alertas durante o treinamento de modelos¹. Para o investidor, algumas perguntas merecem atenção diante da volatilidade cada vez mais frequente ao redor do avanço da IA: 1) o que está por trás desses súbitos apelos por uma desaceleração, 2) qual o impacto sobre as projeções de capex ligado à IA, 3) como diferentes segmentos do mercado podem reagir e 4) como posicionar os portfólios.
1. Por que as empresas de IA estão focando em segurança? Várias explicações podem coexistir
a) Preocupações legítimas de segurança diante do rápido desenvolvimento dos modelos: Há anos as empresas de IA discutem a possibilidade de que os sistemas se tornem poderosos a ponto de escapar ao controle e representar uma ameaça à segurança humana (ou provocar prejuízos financeiros relevantes). Recentemente, as preocupações se intensificaram após um incidente em julho, no qual um grupo de agentes rodando dentro de um teste de segurança da OpenAI aparentemente teria se coordenado por conta própria, escapado de seu ambiente controlado e invadido os sistemas de outra empresa (a Hugging Face), sem que isso tivesse sido solicitado.2
b) Motivações financeiras diante da proximidade dos IPOs: Há quem diga que, com as aberturas de capital no horizonte, as empresas de IA têm motivos para pisar no freio e melhorar seus números. Isso inclui priorizar a inferência dos modelos em relação ao treinamento, etapa em que a economia do negócio é mais favorável, além de quantificar potenciais passivos decorrentes de incidentes de segurança.
c) Motivações políticas diante da crescente resistência da opinião pública: Os data centers vêm enfrentando oposição cada vez maior da população, tanto entre democratas quanto republicanos. Uma pesquisa recente da Gallup mostrou que 80% dos adultos nos Estados Unidos apoiam regras voltadas à segurança da IA, mesmo que isso implique um ritmo mais lento de desenvolvimento da tecnologia. Ao mesmo tempo, aumentam as iniciativas regulatórias, com 1.561 projetos de lei relacionados à IA apresentados nas assembleias legislativas estaduais americanas apenas neste ano. A regulação da IA parece ser uma questão de quando, e não mais de se ela ocorrerá. Nesse contexto, pode haver uma vantagem para as empresas de IA em participar ativamente da formulação dessas regras, potencialmente limitando a concorrência, especialmente de modelos chineses open-weight e de empresas menores.
2. O que uma desaceleração na corrida da IA significa para os investimentos em infraestrutura: treinamento vs. inferência
As estimativas de consenso atuais apontam que os hyperscalers devem investir quase US$ 800 bilhões em capex neste ano e mais de US$ 1 trilhão no próximo. Esses gastos têm beneficiado significativamente as empresas que fornecem a infraestrutura essencial para a expansão da IA, incluindo fabricantes de semicondutores, hardware e fornecedores de energia, que vêm registrando crescimento expressivo de lucros e retornos ao longo deste ano. Diante disso, uma das questões mais importantes para os investidores é: o que acontecerá com essas elevadas projeções de capex?
A realidade é que a maior parte da capacidade computacional de IA já não é utilizada para o treinamento de modelos. A inferência (ou seja, a execução de modelos já treinados) deve representar cerca de dois terços do consumo de computação em IA neste ano, ante aproximadamente um terço em 2023. Uma desaceleração na corrida pela fronteira tecnológica pode deslocar ainda mais essa composição em direção à inferência, reduzindo o ritmo dos investimentos relacionados. O treinamento de modelos continua sendo o principal impulsionador da demanda pelos sistemas de hardware para IA mais avançados e de maior valor agregado. Como consequência, algumas empresas expostas à infraestrutura da inteligência artificial podem registrar uma desaceleração no ritmo de novos pedidos.
No entanto, olhando para o panorama mais amplo, o ritmo dos investimentos em capex será determinado pela adoção da IA em toda a economia. Nesse contexto, uma transição mais rápida para a inferência pode, na verdade, ser positiva, pois tende a melhorar a economia unitária (unit economics) dos laboratórios de IA. Historicamente, a inferência oferece benefícios econômicos mais claros do que o treinamento, uma vez que prolonga a vida comercial de cada geração de modelos e aumenta o retorno sobre o investimento realizado neles. Como resultado, os laboratórios de IA podem direcionar mais atenção à redução de custos e ao desenvolvimento de aplicações práticas para os modelos.
Quando se trata da regulação, ainda é cedo para saber como ela se traduzirá na prática. Essas políticas podem influenciar os rumos da corrida pela IA, mas dificilmente serão capazes de interromper ou inviabilizar a adoção da tecnologia.
3. Como os mercados estão reagindo: construtores vs. adotantes
Na segunda-feira, as ações de fabricantes de semicondutores caíram 6%, mas o tema da IA como um todo não foi alvo de uma venda generalizada, com empresas de cibersegurança, software e hyperscalers apresentando desempenho relativamente melhor. Embora as expectativas para alguns segmentos da infraestrutura que sustenta a expansão da IA possam precisar ser revisadas, os hyperscalers podem experimentar o efeito oposto, com algum alívio em relação à magnitude dos investimentos em capex e à pressão associada sobre o fluxo de caixa livre (free cash flow). Além disso, empresas de software podem se beneficiar de um renovado foco na adoção da IA, e uma desaceleração na corrida pela fronteira tecnológica reduz o risco de que a próxima geração de modelos absorva as soluções que elas desenvolveram sobre essa base.
4. O que isso significa para os portfólios: o tema IA não é uma aposta única
Mesmo os investidores mais otimistas em relação à IA precisam pensar cuidadosamente na construção de portfólios. Isso inclui o dimensionamento das posições, o risco de concentração, o uso de alavancagem e a qualidade dos ativos. Como demonstrado pela reversão das estratégias de momentum em julho, e pelo atual episódio de volatilidade, os períodos de turbulência associados ao desenvolvimento, à expansão da infraestrutura, à adoção e à regulamentação da IA não são uma exceção, mas uma característica inerente à tendência estrutural da inteligência artificial, e estão se tornando cada vez mais frequentes. Mesmo em um ambiente de demanda robusta por IA, os vencedores e os perdedores continuam mudando rapidamente.
Para os investidores, isso reforça a importância de construir portfólios resilientes, com diversificação tanto dentro quanto fora do tema de IA. Encontrar ativos verdadeiramente descorrelacionados dessa temática está se tornando cada vez mais difícil, mas alternativas incluem títulos públicos, ouro e ativos reais, como core real estate e infraestrutura.
Opiniões e declarações sobre tendências dos mercados financeiros, baseadas nas condições atuais de mercado, refletem nosso julgamento e estão sujeitas a mudanças sem aviso prévio. Embora acreditemos que as informações aqui apresentadas sejam confiáveis, elas não devem ser consideradas necessariamente precisas ou completas. As opiniões expressas podem não ser adequadas para todos os investidores. Quaisquer informações sobre empresas são fornecidas apenas para fins informativos e educacionais. Elas não constituem, nem devem ser interpretadas como, aconselhamento de investimento, orientação ou recomendação para comprar, manter ou vender qualquer valor mobiliário.
1. Na semana passada, um ex-funcionário da Anthropic alertou que os laboratórios de IA estão assumindo riscos excessivos em relação à segurança, enquanto outro pesquisador afirmou que estima em mais de 10% a probabilidade de a IA levar à extinção da humanidade, alimentando ainda mais as preocupações do público.
2. OpenAI, “The Hugging Face incident and the road ahead”, 2026.
3. Segundo a MultiState. O dado de 2026 refere-se ao acumulado do ano e abrange 45 estados dos EUA. A MultiState adota uma definição ampla para projetos de lei relacionados à IA, incluindo IA generativa, deepfakes, responsabilização algorítmica (algorithmic accountability), uso de IA em processos de contratação, veículos autônomos e grupos de trabalho dedicados ao tema.
4. Deloitte, TMT Predictions 2026, “Why AI's next phase will likely demand more computational power, not less”. A Gartner, por sua vez, estima que 55% dos gastos com infraestrutura de IA em 2026 estarão relacionados à inferência, percentual que deve superar 65% até 2029.