Na última semana de divulgação de resultados do setor de tecnologia, no início de 2026, a Microsoft perdeu aproximadamente US$ 357 bilhões em valor de mercado em um único pregão – sua maior queda desde março de 2020 – enquanto a Meta subiu cerca de 10% após divulgar seus números trimestrais. Ambas investem dezenas de bilhões de dólares em inteligência artificial. Então por que uma foi punida e a outra premiada?

A resposta revela algo que a maioria dos investidores ainda não compreendeu: estamos no meio de uma das maiores transferências de valor da história econômica. E quase todo mundo está olhando para o lado errado.

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A Microsoft reportou receita de aproximadamente US$ 81,3 bilhões no segundo trimestre do ano fiscal de 2026, encerrado em 31 de dezembro de 2025, com crescimento de 39% no Azure e outros serviços de nuvem, conforme divulgado em seu relatório oficial de resultados. Ainda assim, o mercado reagiu negativamente. O ponto central surgiu na teleconferência com investidores do mesmo trimestre, quando a CFO Amy Hood afirmou que a empresa enfrenta restrições de capacidade que limitam o crescimento, mesmo após investimentos recordes em infraestrutura.

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No mesmo período, a companhia registrou CapEx de aproximadamente US$ 37,5 bilhões no trimestre, representando forte aceleração em relação ao ano fiscal anterior, conforme detalhado no balanço divulgado em janeiro de 2026. O mercado passou a questionar não a demanda por IA, mas a velocidade com que essa demanda poderia ser convertida em retorno econômico sustentável.

A Meta, por sua vez, divulgou seus resultados trimestrais no mesmo ciclo de earnings do início de 2026 e apresentou guidance indicando expansão agressiva de investimentos em IA para os próximos anos fiscais. A reação positiva do mercado refletiu a percepção de que esses investimentos estão diretamente ligados à monetização via publicidade, o core business da companhia.

Os Sete Pontos Cegos do Mercado

Nos últimos meses, especialmente ao longo de 2025, algumas dinâmicas estruturais começaram a ficar mais evidentes.

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1. A Armadilha da Inferência

Ao longo de 2024 e 2025, executivos da OpenAI reconheceram publicamente que os custos operacionais para rodar modelos avançados são extremamente elevados. O desafio não está apenas no treinamento inicial, mas na inferência contínua, que cresce proporcionalmente ao uso.

Em declarações públicas feitas em 2025, Elon Musk, CEO da xAI, empresa por trás da plataforma Grok, afirmou que a indústria de IA já teria “esgotado basicamente o somatório cumulativo do conhecimento humano” disponível para treinamento de modelos, indicando que futuros avanços dependerão cada vez mais de dados gerados artificialmente.

Pesquisas acadêmicas preliminares sugerem que uma parcela significativa do conteúdo textual presente na web ativa já pode ser gerada por máquinas: um estudo estima que entre cerca de 30% e 40% dos textos analisados em amostras de páginas ativas teriam fontes geradas por IA.

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Durante apresentações a investidores em 2024 e 2025, Jensen Huang, cofundador e CEO da Nvidia, destacou que a demanda por inferência cresce mais rapidamente do que a de treinamento. O foco do mercado começa a migrar da expansão pura de modelos para eficiência operacional e energética.

4. A Taxa de Fracasso

O relatório “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, publicado pelo MIT Sloan Management Review em 2025, aponta que 95% dos projetos corporativos de IA generativa ainda não produzem impacto financeiro mensurável. Apenas cerca de 5% conseguem converter experimentação em geração efetiva de receita.

À medida que 2026 avança e os ciclos orçamentários corporativos se tornam mais rigorosos, a exigência por ROI tende a aumentar.

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5. O Gargalo de Talento

Estimativas amplamente divulgadas ao longo de 2025 indicam que o número de pesquisadores altamente especializados em IA é limitado em relação à demanda global. O desafio estrutural de formação de talentos não se resolve em ciclos trimestrais, mas questão de anos.

6. O Financiamento Circular

Em análises publicadas por grandes bancos ao longo de 2025, incluindo o Goldman Sachs, foi destacado o caráter interdependente do ecossistema de IA. Parte relevante do capital investido em startups retorna rapidamente às próprias investidoras na forma de consumo de infraestrutura. O caso mais emblemático é o da Microsoft e da OpenAI: a Microsoft investe bilhões na OpenAI e, ao mesmo tempo, a OpenAI consome massivamente a infraestrutura do Azure para treinar e operar seus modelos. Em cenários de desaceleração, esse ciclo pode amplificar movimentos simultâneos de ajuste ao longo de toda a cadeia.

No início de 2026, o setor de software empresarial enfrentou um verdadeiro período de volatilidade e correções em bolsa, em parte impulsionado por preocupações dos investidores de que ferramentas de inteligência artificial avançadas possam automatizar fluxos de trabalho historicamente dependentes de software tradicional. Por exemplo, em 30 de janeiro de 2026 as ações da Salesforce caíram cerca de 7,2% em um pregão em meio a uma desaceleração do setor e tem mostrado desempenho fraco ao longo do ano, com queda acumulada de cerca de 16,5% desde o início de 2026 nas ações da empresa comparado a níveis de fim de 2025.

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Outra evidência do impacto no mercado veio da ServiceNow, cujo papel apresentou forte volatilidade e chegou a registrar uma queda de 11% em um dia de divulgação de resultados, além de uma grande retração de cerca de 50% ao longo de doze meses até janeiro de 2026, apesar de resultados operacionais sólidos.

Além disso, um amplo sell-off no setor de software nos Estados Unidos chegou a derrubar o índice de ações de software e serviços em cerca de 4,6% em apenas algumas sessões, com nomes como ServiceNow, Salesforce e outros registrando quedas significativas em meio a temores de maior competição e substituição de software por ferramentas de IA generativa e agentes automatizados.

Esses movimentos sugerem que, no entendimento de parte do mercado, a execução sólida por si só pode não ser suficiente para sustentar múltiplos elevados em um cenário onde IA pode desempenhar uma função substitutiva em processos que antes exigiam soluções de software especializadas — criando incerteza sobre o modelo de receita SaaS tradicional.

A Infraestrutura Que Ganha Independentemente de Quem Vencer

Para os próximos anos fiscais, os grandes provedores globais de nuvem continuam sinalizando planos de investimento na casa de centenas de bilhões de dólares em infraestrutura de IA, conforme guidance divulgado ao longo de 2025 e início de 2026. Independentemente de qual modelo prevaleça ou qual aplicação domine o mercado, essa capacidade física está sendo construída agora.

Executivos do setor vêm alertando desde 2024 que a expansão de data centers deixou de ser apenas uma questão de capital e passou a depender criticamente de disponibilidade energética, licenciamento ambiental e infraestrutura de transmissão. Em 2025, Elon Musk afirmou publicamente que, após os chips, o próximo grande gargalo da inteligência artificial será energia — uma visão que ecoa preocupações recorrentes de operadores de data center e fabricantes de hardware.

O desafio térmico também se intensificou ao longo de 2025 com a adoção acelerada de racks de GPUs de alta densidade, cujo consumo energético é múltiplas vezes superior ao de racks tradicionais de servidores. Nesse contexto, soluções de resfriamento líquido deixaram de ser diferencial tecnológico e passaram a ser requisito operacional em novas instalações.

Ao mesmo tempo, a demanda por conectividade de altíssima velocidade, 400G, 800G e arquiteturas ainda mais avançadas, acelerou com a expansão de clusters massivos de treinamento e inferência distribuídos, pressionando cadeias de fornecimento de componentes ópticos e equipamentos de rede.

Os números divulgados pelas próprias companhias confirmam a magnitude desse movimento. A Microsoft informou em seus resultados do ano fiscal de 2025 e nas divulgações subsequentes de 2026 uma elevação significativa dos investimentos em data centers e infraestrutura voltada à inteligência artificial, com gastos trimestrais de capital atingindo níveis recordes históricos. A administração tem reiterado em conference calls que a maior parte desse CapEx está diretamente associada à expansão de capacidade para suportar cargas de trabalho de IA no Azure.

A Alphabet, controladora do Google, também reportou aumento expressivo de despesas de capital ao longo de 2025, destacando que a expansão de infraestrutura técnica, incluindo servidores, data centers e equipamentos de rede, é necessária para atender à crescente demanda por serviços de nuvem e aplicações de IA generativa. Em seus relatórios trimestrais, a companhia indicou que os investimentos permanecerão elevados para sustentar essa expansão.

A Amazon, por meio da AWS, afirmou em seus resultados financeiros que continua ampliando de forma significativa a capacidade global de data centers para suportar cargas de trabalho de inteligência artificial e serviços de nuvem, caracterizando o ciclo atual como um dos maiores períodos de investimento em infraestrutura da história da empresa.

Da mesma forma, a Meta elevou seu guidance de despesas de capital para refletir investimentos adicionais em infraestrutura de IA, incluindo servidores especializados e expansão de data centers, vinculando explicitamente esses gastos ao desenvolvimento de modelos próprios e à integração de IA em seus produtos.

O ponto central é que esses investimentos foram comunicados oficialmente pelas próprias companhias como estratégicos e estruturais, não como despesas pontuais. Trata-se de um ciclo coordenado de expansão de capacidade física em escala global, ancorado em guidance formal e reiterado em múltiplos trimestres consecutivos.

Independentemente de qual aplicação específica capture mais valor na camada de software, a infraestrutura subjacente, como data centers, energia, semicondutores e redes de alta capacidade, já está sendo financiada e construída com base em compromissos públicos de investimento.

Ciclos tecnológicos anteriores mostram que a fase inicial é marcada por excesso de capital e construção acelerada de infraestrutura. Foi assim com as ferrovias no século XIX. Foi assim com a internet no final dos anos 1990.

Quem investiu em ferrovias nos anos 1860 viu muitas empresas irem à falência nas décadas seguintes. Ainda assim, a infraestrutura construída, os trilhos, redes de telégrafo e, posteriormente, linhas telefônicas e serviços postais integrados, transformou a economia por mais de um século.

Na bolha das “dot-com”, que culminou em 2000, centenas de empresas desapareceram. Mas a fibra óptica instalada, os data centers construídos e a capacidade de rede implementada permaneceram, e sustentaram a explosão de produtividade digital da década seguinte.

O padrão é recorrente: primeiro constrói-se a capacidade. A captura plena de produtividade vem depois.

Em 2025 e 2026, estamos claramente na fase de expansão de capacidade física da IA, energia, semicondutores, conectividade e resfriamento. Parte das aplicações atuais pode não sobreviver. Parte das empresas que hoje lideram o ciclo pode não capturar retorno proporcional ao capital investido. Mas a infraestrutura construída permanecerá.

A IA não está limitada pela inteligência em si. Está limitada pela economia da inferência, pela disponibilidade energética, pela qualidade dos dados e pela escassez de talento.

Quem entender que estamos na fase de construção dos trilhos, e não ainda na captura final do valor, tende a se posicionar melhor.

O próximo capítulo dessa transformação já começou. A questão é onde, dentro dessa cadeia, o valor realmente será capturado.

Em ciclos como este, historicamente, o capital mais bem alocado foi aquele que se posicionou nas camadas de infraestrutura crítica, como energia, semicondutores, equipamentos, redes e sistemas térmicos, antes que a captura de valor no software se estabilizasse.

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