Texto | Sleepy.md

29 de abril de 2026, Microsoft, Google, Meta e Amazon apresentaram na mesma dia os resultados do primeiro trimestre deste ano. Olhando apenas para as orientações de despesa de capital fornecidas por essas quatro empresas, os números se aproximam de 650 bilhões de dólares. Essa escala já equivale ao PIB de um país como a Suécia em um ano.

Por outras palavras, as quatro maiores empresas de tecnologia do mundo, estão prestes a usar uma quantidade de economia de um país médio desenvolvido para comprar o ingresso para a era da AGI.

Agora, todos os olhos estão fixos nesse bilhete para a AGI. Nesse momento, apelidado de “Noite da Decisão dos Ativos de IA” global, se desviarmos um pouco o olhar dessas narrativas grandiosas e olharmos para os cantos escondidos e discretos, perceberemos que uma batalha oculta sobre correntes físicas, ansiedade de capital e reestruturação industrial já chegou ao ponto de se revelar.

Uma empresa sem relatório financeiro, como derrubou o mercado de ações dos EUA?

Quem realmente consegue controlar o humor do mercado nem sempre é aquela empresa que aparece como a mais lucrativa no papel, mas sim aquela que todos consideram um “ícone de fé”.

29 de abril era originalmente o dia mais importante da temporada de resultados das ações nos EUA. Mas, antes mesmo das empresas entregarem seus relatórios, o mercado passou por uma queda inesperada. Dados do Goldman Sachs mostram que esse foi o segundo pior dia de desempenho de ativos de IA desde o início do ano.

A faísca não foi uma surpresa negativa de uma empresa listada, mas sim uma reportagem do The Wall Street Journal na véspera, que informou que a OpenAI não conseguiu atingir sua meta de receita para 2025, e que a meta de mais de 1 bilhão de usuários ativos semanais ainda está distante. Ainda mais doloroso para o mercado foi a menção de que a CFO da OpenAI, Sarah Friar, teria alertado internamente que, se o crescimento da receita continuar abaixo do esperado, a empresa poderá ter dificuldades para sustentar seu compromisso de compra de capacidade computacional de até 600 bilhões de dólares.

Uma empresa não listada, sem necessidade de divulgar relatórios financeiros, com apenas um rumor, fez o preço das ações da Oracle cair 4%, a CoreWeave despencar 5,8%, e até mesmo a SoftBank, do outro lado do Pacífico, sofrer uma queda de 12% no mercado de balcão.

Quando a promessa de 600 bilhões de dólares em capacidade computacional colide com um crescimento de receita que não se concretiza, o mercado percebe de repente que o aspecto mais perigoso da narrativa de IA não é que ninguém acredita no futuro, mas que ele é excessivamente caro.

Nos últimos dois anos, a OpenAI se tornou uma espécie de religião no Vale do Silício.

Compra de GPUs, construção de data centers, expansão de provedores de nuvem, avaliação de startups — muitas decisões aparentemente dispersas, mas todas baseadas na mesma premissa: a capacidade dos modelos continuará a evoluir, a escala de usuários continuará a crescer, e a AGI acabará transformando todos os investimentos caros de hoje em ingressos para o futuro.

O ponto forte dessa lógica é sua capacidade de auto-reforço: quanto mais pessoas acreditam, maior é a avaliação; quanto maior a avaliação, mais pessoas se sentem obrigadas a acreditar.

Porém, por volta de 29 de abril, o mercado começou a questionar seriamente o fluxo de caixa dessa fé, mesmo a OpenAI precisou lidar com custos de aquisição de clientes, retenção de usuários, velocidade de receita e contas de capacidade computacional.

Impressoras de dinheiro e água de resfriamento

O aspecto mais fascinante da era da internet é que o crescimento parecia quase ilimitado.

Escrever um código, copiar para milhões de usuários, o custo marginal se tornava extremamente baixo. Nos últimos vinte anos, o Vale do Silício ousou usar a estratégia de “queimar dinheiro para crescer”, confiando nesse princípio: se o efeito de rede for forte o suficiente, a escala engolirá os custos.

Mas na era da IA, a máquina de imprimir dinheiro digital foi literalmente travada por um sistema de resfriamento físico.

Na teleconferência de resultados de 29 de abril, ao anunciar um crescimento surpreendente de 63% no negócio de nuvem (com receita trimestral ultrapassando 20 bilhões de dólares pela primeira vez), o CEO do Google, Pichai, demonstrou uma certa resignação: “Se pudéssemos atender à demanda, a receita de nuvem poderia ser ainda maior.”

Por trás dessa frase, esconde-se uma das mais estranhas dificuldades comerciais da era da IA: a demanda supera a oferta, mas o crescimento é rigidamente limitado pelo mundo físico.

O Google tem uma carteira de pedidos de nuvem acumulada de até 462 bilhões de dólares, quase dobrando em relação ao trimestre anterior. Os produtos de soluções de IA cresceram quase 800% ano a ano, os usuários pagos do Gemini Enterprise aumentaram 40% em relação ao trimestre anterior, e o uso de tokens de API disparou de 10 bilhões por minuto para 16 bilhões.

Esses números, se fossem de qualquer outra empresa de internet, seriam motivo de celebração. Mas na fala de Pichai, ouvimos uma nova dificuldade do mundo da IA: os clientes já estão na fila, o dinheiro já está a caminho, mas os servidores ainda não estão prontos, a energia ainda não foi conectada, e os chips avançados ainda não foram fabricados nas fábricas de wafers.

Não é uma questão de falta de demanda, mas de demanda excessiva, que está puxando o crescimento de volta ao mundo físico.

A Microsoft enfrenta uma situação semelhante. O crescimento do Azure atingiu 40%, e a receita anual de IA ultrapassou 37 bilhões de dólares — um aumento de quase triplo em 15 meses, partindo de apenas 13 bilhões em janeiro de 2025.

No entanto, os gastos de capital da Microsoft caíram para 31,9 bilhões de dólares, uma redução de quase 6 bilhões em relação ao trimestre anterior, de 37,5 bilhões. A explicação oficial foi “uma questão de cronograma de infraestrutura”. Ou seja, o dinheiro pode ser liberado hoje, mas os data centers não surgirão amanhã; os pedidos de GPU podem ser feitos, mas a energia, o espaço, os sistemas de resfriamento e o ciclo de construção levam tempo para se concretizar.

Quando todos pensam que estamos correndo em direção a um mundo virtual, o que decide o resultado final ainda são os ativos mais antigos e as leis físicas.

A capacidade de processamento está se tornando uma nova “recurso de terra”, com limites de curto prazo, construção lenta, localização importante, e quem chegar primeiro garante o fornecimento. Nesse jogo de conquista de territórios, as quatro gigantes não estão apostando na rentabilidade imediata, mas na possibilidade de que, se não acumularem esses “territórios”, amanhã podem nem entrar na jogada.

A postura de gastar dinheiro

Após o fechamento do mercado em 29 de abril, mesmo com resultados superiores às expectativas e aumento na despesa de capital, as ações do Google subiram 7%, enquanto as da Meta despencaram 7%.

Para ser justo, a Meta apresentou um resultado bastante impressionante, com receita de 56,31 bilhões de dólares, crescimento de 33% — a maior desde 2021 — e EPS de 10,44 dólares, muito acima do esperado pela Wall Street.

Porém, Zuckerberg cometeu um erro clássico: a Meta elevou sua orientação de despesa de capital para 2026 para entre 125 bilhões e 145 bilhões de dólares. Quanto melhor o desempenho, mais o mercado fica nervoso. Porque o que os investidores realmente temem não é se a Meta está lucrando agora, mas se ela usará o caixa gerado pelo seu negócio de publicidade para sustentar uma aposta de IA de alto risco, cujo retorno não é claro.

A punição do mercado foi implacável, e a diferença está na granularidade da monetização.

Os gastos de IA do Google, Amazon e Microsoft ainda podem ser inseridos em uma contabilidade relativamente clara.

O Google tem uma carteira de pedidos de nuvem de 462 bilhões de dólares, a Amazon tem a receita anual de IA do AWS, e a Microsoft conta com usuários pagos do Copilot e altos RPOs. Cada dólar gasto por elas, embora não gere retorno imediato, pelo menos tem uma trajetória de retorno conhecida: clientes empresariais, contratos de nuvem, assinaturas de software, aluguel de capacidade computacional.

Essa é a razão pela qual o mercado de capitais continua disposto a ouvir suas histórias. As histórias podem ser longas, mas o caminho de retorno não pode ser completamente invisível.

O problema da Meta é que ela não possui um negócio de nuvem para vender ao exterior.

Ela investiu mais de mil milhões de dólares, que ao final terão que ser recuperados por outro caminho mais indireto: aumentar a fidelidade dos usuários com o assistente de IA, melhorar a conversão de anúncios com algoritmos de recomendação, prolongar o tempo de permanência com conteúdo gerado por IA, e transformar óculos inteligentes e hardware futuro em novas entradas.

Essa lógica não é inválida, mas a cadeia de valor é muito longa. Para as provedores de nuvem, gastar dinheiro significa colocar GPUs em pedidos já assinados; para a Meta, gastar dinheiro é colocar GPUs em um modelo de eficiência de publicidade ainda não totalmente comprovado. Os primeiros podem ser descontados, os segundos precisam ser acreditados primeiro. Embora faça sentido na teoria, a cadeia de monetização é longa demais, e o mercado não tem paciência suficiente.

E, no mercado de capitais, paciência é uma mercadoria rara. Especialmente quando os gastos de capital atingem trilhões de dólares, os investidores estão dispostos a pagar pelo futuro, mas não por indefinidamente por algo vago.

Mais angustiante ainda é a questão do tempo.

O CEO da Amazon, Andy Jassy, admitiu na teleconferência que a maior parte do investimento de 2026 só começará a gerar retorno em 2027 ou 2028.

Isso significa que as gigantes estão empurrando o fluxo de caixa de hoje para a capacidade de produção de daqui a dois anos. Entre construção de data centers, fornecimento de chips, conexão de energia, demanda dos clientes e iteração de modelos, qualquer desvio em um desses pontos pode fazer o mercado reavaliar tudo.

O ponto mais perigoso na corrida armamentista de IA é que o dinheiro é gasto hoje, a história é contada hoje, mas as respostas só serão conhecidas daqui a dois anos.

As fronteiras industriais se tornam difusas

A IA não foi, como muitos previam há dois anos, uma força que rapidamente eliminaria o papel do buscador.

Quando o ChatGPT surgiu, o mercado acreditou que a publicidade de busca seria engolida por respostas diretas, e empresas como a Perplexity foram vistas como promissoras. Mas, nos resultados de 29 de abril, o Google mostrou que as buscas atingiram um recorde histórico, com receita de 77,25 bilhões de dólares, crescimento de 15% ano a ano.

Isso se assemelha à “paradoxo de Jevons” na era da IA. Em 1865, o economista britânico William Stanley Jevons descobriu que o aumento na eficiência da máquina a vapor não reduzia o consumo de carvão, mas, ao contrário, aumentava-o significativamente, pois a maior eficiência tornava a máquina acessível a mais pessoas, impulsionando a demanda geral. Da mesma forma, a IA torna as buscas mais complexas, levando os usuários a fazerem mais perguntas.

Essa é uma das razões pelas quais o Google consegue convencer mais facilmente o mercado do que a Meta. Ele possui uma fonte de receita antiga, de entrada, e uma nova, de nuvem; consegue lucrar com publicidade e também com a demanda empresarial por capacidade computacional. A IA não destruiu suas muralhas, pelo contrário, até agora, ela as reforçou.

Mudanças similares nas fronteiras também ocorrem na indústria de chips. No mesmo dia, a Qualcomm, líder em chips móveis, divulgou um resultado de receita de 10,6 bilhões de dólares. Em teleconferência, o CEO Cristiano Amon anunciou uma decisão importante: a Qualcomm entrará oficialmente no mercado de data centers, com chips personalizados em parceria com uma grande provedora de nuvem, com início de entregas previsto para o final do ano.

O principal mercado da Qualcomm sempre foi dispositivos móveis. Mas, à medida que a carga de trabalho de IA começa a ser redistribuída entre a nuvem e o dispositivo, ela também precisa redefinir sua posição.

Se o futuro da IA for totalmente dominado por grandes modelos na nuvem, o valor dos chips de smartphones será comprimido; se a IA no dispositivo se tornar padrão, a Qualcomm precisará provar que não é apenas uma fornecedora de chips para celulares, mas também capaz de atuar em raciocínio, terminais e data centers de baixo consumo.

Sua entrada no mercado de data centers é mais uma estratégia de defesa do que de ataque.

Quando a IA passar a ser uma “necessidade” nos dispositivos, e não mais um luxo na nuvem, todas as fronteiras industriais começarão a se tornar difusas. Empresas de chips móveis tentarão entrar no mercado de data centers, provedores de nuvem começarão a desenvolver seus próprios chips, e as fabricantes de chips explorarão modelos. A “fuga” da Qualcomm é apenas a ponta do iceberg dessa grande reestruturação.

Uma corrida pelo valor, com duas linguagens de avaliação

Na mesma febre de IA, o mercado de ações dos EUA entrou na fase rigorosa de “desmascaramento de retorno”. Mesmo empresas de equipamentos de controle e inspeção de semicondutores, como a KLA, que revelam riscos geopolíticos e tarifários, sofrem reavaliações. Após o fechamento de 29 de abril, a KLA reportou receita de 3,415 bilhões de dólares, superando expectativas, com EPS ajustado de 9,40 dólares, acima dos 9,16 dólares previstos.

Porém, suas ações caíram até 8% após o fechamento.

O motivo não foi desempenho ruim, mas preocupações com tarifas e exposição à China. A lista de clientes da KLA inclui muitas fábricas de wafers chinesas. No contexto do desacoplamento tecnológico entre China e EUA, essa “exposição à China” é como uma espada de Damocles pendurada sobre sua cabeça. Mesmo com resultados brilhantes, o mercado não consegue ignorar o risco geopolítico.

Já na B3, o mercado usa uma linguagem diferente.

Aqui, claro, também se observa o desempenho, mas muitas vezes, o desempenho é apenas combustível; o verdadeiro motor é a narrativa, se você possui ou não o bilhete chamado “substituição nacional”.

Na noite de 29 de abril, a Cambrian divulgou um relatório trimestral impressionante: receita de 2,885 bilhões de yuans, aumento de 159,56% em relação ao ano anterior, atingindo pela primeira vez a marca de 2 bilhões de yuans em um trimestre; lucro líquido de 1,013 bilhões de yuans, crescimento de 185,04%. No dia seguinte, as ações da Cambrian dispararam, atingindo uma capitalização de mercado de mais de 670 bilhões de yuans, recorde histórico, com alta de mais de 62% desde o início do ano.

No mesmo dia, a Muxi, uma fabricante de GPUs que entrou na bolsa em dezembro de 2025, apresentou receita de 562 milhões de yuans, crescimento de 75%, e redução significativa do prejuízo, de 233 milhões de yuans no mesmo período do ano anterior para 98,84 milhões de yuans. Essa foi a primeira divulgação de resultados trimestrais após sua estreia.

Ambas, inseridas na cadeia de infraestrutura de IA, representam reações de avaliação completamente distintas no mercado de ações dos EUA e na B3.

A KLA lida com uma cadeia de fornecimento global complexa, onde desempenho, pedidos, tarifas, exposição à China e controle de exportações entram na avaliação.

A Cambrian e a Muxi enfrentam um cenário narrativo diferente: quanto mais restrições externas, maior a valorização da estratégia de capacidade doméstica. Nos EUA, há uma avaliação de risco, na B3, há uma valorização da escassez.

Fuga de capitais inteligente

Mas, enquanto o mercado comemorava a Cambrian, um detalhe chamou atenção.

No final de 2025, o investidor de grande porte Zhang Jianping ainda possuía 6,8149 milhões de ações da Cambrian, avaliada em cerca de 9,2 bilhões de yuans, sendo o segundo maior acionista individual da empresa. Na divulgação do resultado do primeiro trimestre, ele já havia saído silenciosamente do top 10 acionistas.

Se estimarmos aproximadamente pelo intervalo de preço das ações nesse trimestre, essa venda corresponde a dezenas de bilhões de yuans. O preço exato não foi divulgado, mas é certo que, antes do desempenho explosivo e da alta das ações, quem primeiro colheu os frutos dessa narrativa foi quem decidiu realizar lucros.

No mercado, sempre há dois tipos de pessoas: aquelas que compram a narrativa, e aquelas que a avaliam.

Zhang Jianping claramente pertence ao segundo grupo. Ele entrou na Cambrian antes de ela se tornar uma unanimidade nacional, e saiu quando ela foi incorporada à grande narrativa de “líder em capacidade de computação doméstica”.

Na noite dessa temporada de resultados de 650 bilhões de dólares, os gigantes do Vale do Silício estão ansiosos com a escassez de capacidade, os analistas de Wall Street sofrem com o atraso na realização de lucros, e a B3 está ocupada reavaliando a capacidade doméstica de computação.

Na mesma febre de IA, cada mercado fala sua própria língua. Os EUA discutem o ciclo de retorno, a B3 fala de substituição nacional; provedores de nuvem discutem pedidos acumulados, Meta fala de eficiência de anúncios; a OpenAI, sem divulgar resultados, ainda assim influencia toda a cadeia de capacidade computacional.

Todos acreditam que possuem o ingresso para a era da AGI. Mas ninguém sabe quando essa peça vai acabar, ou onde será a saída. O ingresso na era da IA é caro, mas mais caro ainda é saber quando sair.

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