Por João Lampreia (*)

Nos últimos dois anos, os mercados apostaram na “exclusividade da IA”, sustentando avaliações elevadas com base na escassez de chips, nos altos custos de treino e na vantagem tecnológica dos EUA. No entanto, emerge um risco estrutural que nasce não em Washington ou Frankfurt, mas na China.

No final de 2023, algo mudou, ainda que o mercado quase o tenha ignorado. O surgimento de modelos chineses como o DeepSeek, com qualidade semelhante à dos líderes globais, mas a custos mais baixos, ameaça a rentabilidade de toda a cadeia de infraestruturas de IA e pode desencadear uma reavaliação das grandes tecnológicas.

Atualmente, o mercado valoriza sobretudo a expectativa de monopólio futuro, e não apenas os lucros atuais. Qualquer sinal de que a IA pode ser produzida a uma fração do custo coloca em causa biliões em capitalização. À semelhança do que aconteceu no aço, nos painéis solares e nas baterias, a China poderá agora pressionar margens também no setor da inteligência artificial.

A maior aposta da década: entre 2023 e 2025, o rally da IA tornou-se um dos mais concentrados de sempre. As “sete magníficas” passaram a representar cerca de 30% do S&P 500, enquanto a Nvidia ganhou um peso próximo de 5% no MSCI World. As grandes tecnológicas investem mais de 250 mil milhões de dólares anuais em infraestruturas de IA, sustentadas na premissa de que o treino será cada vez mais caro e a procura por capacidade computacional crescerá quase sem limites.

Esta hipótese começou, porém, a ser questionada. O DeepSeek não representou uma revolução em qualidade, mas um choque de custos. Enquanto o modelo norte-americano assenta em mais GPUs, mais centros de dados e supermargens, a abordagem chinesa aposta na otimização arquitetónica e na redução de computação. Se for escalável, a IA continuará a expandir-se, mas o crescimento da procura por aceleradores poderá desacelerar face às expectativas atuais.

IA como indústria pesada: a inteligência artificial tornou-se, na prática, uma indústria intensiva em energia. Treinar um grande modelo pode exigir entre 10 e 30 milhões de kWh. Considerando os preços industriais médios de eletricidade, a diferença de custos entre China e Estados Unidos pode atingir vários milhões de dólares por modelo. Esta vantagem estrutural permite à China competir em preço, alterando não a tecnologia em si, mas a lógica económica do setor.

Infraestrutura sob pressão: a avaliação de empresas como a Nvidia não assenta apenas na crescente procura por chips, mas na venda de poder computacional. Se as arquiteturas de IA exigirem menos recursos, a eficiência aumenta, a necessidade de horas de GPU diminui e o poder de fixação de preços enfraquece.

Neste cenário, a procura pela tecnologia mantém-se elevada, mas os lucros são distribuídos de forma diferente. As maiores empresas já estão a construir infraestruturas para o futuro: Microsoft — 80–90 mil milhões de dólares de capex por ano; Amazon — 70–80 mil milhões de dólares; Alphabet — 60–70 mil milhões de dólares; Meta — 40–50 mil milhões de dólares. Estes são investimentos para uma procura futura cuja viabilidade económica ainda não está provada. Atualmente, o custo de um único pedido a um LLM é medido em cêntimos, e o custo computacional aproxima-se do preço do serviço. Isto assemelha-se mais a um negócio de infraestruturas (telecomunicações, energia) do que a software de alta margem.

A história repete-se. A China já fez isto antes, e sempre seguindo o mesmo padrão. No aço, nos painéis solares e nas baterias de iões de lítio, a sequência repetiu-se: nova tecnologia, expectativa de margens elevadas, escalabilidade chinesa e compressão acelerada de preços. Os lucros excessivos dos fabricantes de infraestruturas desaparecem.

O paralelismo com a era das dot-com é evidente. Em 1999, acreditava-se que fabricantes de routers e chips capturariam a maior fatia da internet. Em 2025, o mercado assume que fabricantes de aceleradores são os grandes vencedores inevitáveis da IA. Contudo, a história mostra que, assim que uma tecnologia se torna dominante, os principais lucros migram dos fabricantes de infraestruturas para aqueles que criam o produto final com base nela.

Quem poderá beneficiará da IA “mais barata”? Se o custo de treino e inferência dos modelos cair mais rapidamente do que o antecipado, o mercado poderá assistir a uma rotação estrutural de capital. O valor tenderá a migrar de quem executa os cálculos para quem entrega soluções finais ao utilizador.

Neste contexto, os principais beneficiários serão os serviços de IA aplicada, SaaS e soluções verticais como medicina, logística e finanças. Custos mais baixos melhoram significativamente a economia unitária: as margens aumentam e a adoção por clientes de grande escala torna-se mais acessível. Plataformas com ecossistemas consolidados e conhecimento setorial terão vantagem, sustentando o poder de fixação de preços através de dados exclusivos — e não da escassez de chips.

Por outro lado, os operadores de infraestrutura enfrentam maior vulnerabilidade. Fabricantes de GPUs de topo e operadores de data centers, cujos modelos assentavam numa escassez prolongada de capacidade, poderão sofrer pressão sobre preços médios de venda e enfrentar riscos de excesso de oferta. Para os investidores, isso implica maior risco sistémico em índices concentrados em hardware: o mercado poderá deixar de premiar a escala computacional e passar a valorizar sobretudo margens sustentáveis e retorno sobre o capital investido (ROIC).

O principal risco para o mercado não é o fracasso da inteligência artificial, mas o seu sucesso excessivo. Atualmente, investidores em índices que compram um “mercado diversificado” estão, essencialmente, a apostar numa única hipótese: computação cara. Se esta hipótese se revelar incorreta, é possível um cenário de compressão de avaliação: os lucros das empresas continuam a crescer, enquanto os preços das ações caem. Não é uma aposta na IA como tecnologia, mas num modelo económico específico de IA, caro. Se este se revelar errado, o maior potencial será aproveitado por empresas que monetizam a aplicação da inteligência artificial, e não a sua produção.

A revolução da IA já aconteceu; a questão agora é quem será o principal beneficiário. Talvez o maior risco pode não ser a sobrevalorização da tecnologia em si, mas o facto de ela se tornar tão eficiente e barata que frustre as expectativas atuais sobre os seus principais vencedores.

Para quem estiver disposto a olhar além das “sete magníficas”, a IA chinesa não é apenas uma ameaça, mas também um sinal: o próximo ciclo de crescimento poderá pertencer não a quem constrói data centers, mas a quem aprende a extrair o máximo valor deles ao mínimo custo. Neste contexto, pode fazer sentido avaliar exposição a IA aplicada, modelos menos intensivos em capital e geografias alternativas, sempre de acordo com os objetivos e perfil de risco de cada investidor.

O tempo dirá quem está certo. Mas a história ensina-nos que, quando a China começa a escalar, as regras antigas são reescritas muito rapidamente, e é importante estar preparado para isso.

(*) expert da Freedom24