A corrida da AI

O estudo do mercado financeiro é muito diferente da experiência do mercado financeiro. O tempo não parece caminhar do mesmo jeito quando você compara a leitura sobre o desenrolar de algum evento com o passar dos dias do evento que você está vivenciando. A tentativa de ter uma visão útil sobre os fatos correntes passa por mapear explicitamente as janelas de tempo durante as quais os eventos se desenvolveram. Por exemplo, Alan Greenspan falou sobre indícios de exuberância racional nos mercados no final de 1996, uma avaliação correta do cenário, mas de uma bolha que só veio estourar mais de 4 anos depois. E pense que quem estava comentando não era o seu influencer de finanças favorito que pode se dar ao luxo de proferir um palpite a qualquer hora, mas sim um ator dos mercados que sabe que suas palavras têm peso, e que certamente espera altos graus de convicção antes de tecer comentários de mercado.

A pergunta natural que devemos nos fazer hoje é se podemos levantar os mesmos indícios para o mercado da tecnologia revolucionária da vez, a Inteligência Artificial.

A configuração econômica atual só existe porque grupos de pessoas conseguem prestar serviços ou produzir mercadorias de uma maneira mais eficiente do que pessoas que precisam delas. É por isso que nós clientes somos convencidos a nos desfazer do nosso rico dinheirinho para obter aqueles serviços e mercadorias, ao invés de produzi-los nós mesmos. Ser mais eficiente significa que o valor percebido pelo cliente subtraídos os custos de produção dão um valor positivo, esse valor positivo é a tão almejada margem. Quanto mais eficiente, mais margem, e quanto mais margem, mais dinheiro eu quero alocar nesse negócio, ou seja, mais ele vale.

E daí? O que a AI tem a ver com tudo isso? Tudo. As grandes invenções que mudaram o curso da história foram que proporcionaram saltos de eficiência, ou seja, a possibilidade de obter mais margem pelo mesmo produto ou serviço. Motor a combustão, eletricidade, microcomputadores e a internet. Cada uma dessas grandes invenções e sua conseguinte jornada à ubiquidade permitiu que o mundo se movimentasse mais rápido, processasse informação mais rápido e que pessoas fossem conectadas mais eficientemente.

Mas nem só de eficiência vivem as margens. Vale mais uma digressão, que é a comparação entre a eletricidade e a internet. A eletricidade é uma invenção maravilhosa, basta habitar São Paulo durante uma chuva para entender o quanto que nos tornamos dependentes dela, e beira o absurdo tentar colocar um número no ganho de produtividade que essa tecnologia trouxe para o mundo como um todo. Acontece que os grandes empreendedores da eletricidade não estão liderando as listas da Forbes, não se fala das Electric 7 e não tem nenhum bilionário da eletricidade fazendo acenos estranhos nos discursos de posse de nenhum líder de potências ocidentais. Obviamente que a escolha de exemplos não foi aleatória, e eles descrevem exatamente o que acontece com os magnatas da internet, hoje chamados de bilionários da 'tecnologia' porque encabeçam os produtos que usufruem do mais recente avanço em tecnologia. O que diferencia essas duas inovações?

As margens do setor elétrico são estreitas, enquanto as margens do setor de tecnologia são imensas. Essa diferença, no final das contas, deixa claro quem está usufruindo do ganho de produtividade proporcionado por essa tecnologia. No caso da eletricidade é o consumidor, e no caso do setor de 'tecnologia' são as companhias.

Diversos fatores impactam o tamanho das margens de um negócio, e a maioria deles está direta ou indiretamente relacionada à viabilidade do sistema de produzir livre competição. É muito difícil competir com uma Google quando o produto é busca na internet, ou competir com o Facebook quando se trata de uma rede social. Difícil não quer dizer impossível, afinal, sempre existirão os ChatGPT Search e os TikToks. Mas quanto maior a sua capacidade de se insular de livre competição, maior a sua capacidade de vender seus produtos com margem.

E o ensejo do ChatGPT é perfeito para fechar as digressões e entrar no tema do texto. Inteligência Artificial é uma tecnologia que permite ganhos de produtividade no maior centro de custos hoje das empresas: mão de obra qualificada. Imagine o que seria possível em termos de ganhos de margem se essa tecnologia realmente se torna funcional e permite que o trabalho de 10 desenvolvedores seja feito por um só. Descontar todos esses dinheiros de margem a valor presente ajuda a tornar compreensível o tamanho dos investimentos em CAPEX que estão sendo realizados nas Big Techs. É dezena de bilhão de dólar sendo jogado aqui e ali como se não fosse nada.

E mais, como em toda corrida do ouro, o grupo que mais mais ganha dinheiro com elas é quem proporciona as ferramentas necessárias para que as pessoas tenham uma chance de ganhar fortunas geracionais. No final das contas é o mesmo princípio que enriquece a Caixa Econômica Federal e agora também as recém legalizadas concorrentes que estampam as camisas de 100% dos times de futebol do Campeonato Brasileiro, mas isso é papo pra outra ora. O relevante é que a vendedora de pá da vez é a Nvidia, que se tornou rapidamente a empresa mais valiosa do mundo, enriquecendo um monte de funcionário no meio do caminho, o que é uma história bonita.

Mas lembre-se que esse investimento gigantesco só se justifica se três coisas acontecem:

• AI se torna realmente uma tecnologia geradora de produtividade em níveis gigantescos.

• Mais margem é acruada para aquela empresa que gastar mais com capacidade computacional.

• E, não menos importante, a margem adquirida a partir desses ganhos de produtividade permanece dentro das empresas que são donas desses modelos.

O primeiro ponto está aí só porque eu tenho um prazer sádico de manifestar meu cinismo diante de grandes consensos e não é a pauta desse texto.

Os outros dois foram colocados sob questionamento a partir da vinda a público, e, mais relevante ainda, popularização do modelo Deepseek R1 nas últimas semanas de Janeiro de 2025. A popularização é relevante porque demonstra que valor está sendo percebido pelos usuários, o que é a precondição para os ganhos de eficiência que geram margens. Mas as duas características mais importantes dessa história são que:

• O modelo foi treinado usando muito menos recursos.

• O modelo é aberto, e pode ser rodado localmente mais eficientemente do que versões anteriores.

A ordem das duas características importantes casa com as condições que, se verificadas, justificariam os níveis atuais de investimentos em AI. Ou seja, o uso de menos recursos questiona se realmente é necessário tanto CAPEX para acruar margens e a abertura do modelo questiona se as margens serão deslocadas para as camadas subsequentes da cadeia produtiva, ou seja, as empresas que vão gerar os aplicativos que consomem a inteligência dos modelos de AI e levam esses ganhos de eficiência para outros consumidores adiante.

O que vai acontecer? Ninguém sabe. Mas o cenário em que a Nvidia esteja mais próxima de uma Cisco do que de uma Microsoft ganhou alguns bps de probabilidade, e, como não podia ser diferente, essa probabilidade se reflete no preço e isso explica porque a empresa perdeu 1/5 de valor de mercado em um dia.