Mercado de IA divide R$ 50 bi em apostas e medo dos custos altos
Aportes bilionários em startups de inteligência artificial contrastam com queda de ações ligadas a data centers e tensão em torno do IPO da Anthropic, ampliando a divisão entre investidores.
Inteligência Artificial
Investidores enfrentam incertezas entre grandes aportes e receios sobre custos elevados no setor de IA.
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O mercado global de inteligência artificial entra no fim de semana rachado entre investidores que apostam tudo na nova onda tecnológica e gestores que pisam no freio diante da conta salgada dos data centers e da volatilidade crescente das ações ligadas ao setor.
Enquanto o capital de risco despeja bilhões de dólares em startups como OpenAI, DeepSeek, Legora, Otter.ai e Flapping Airplanes, empresas de infraestrutura e nuvem sentem o peso de planos agressivos de expansão. A Meta, por exemplo, “plans to issue new shares to pay for even more expansion”, movimento que alimenta o temor de gastos excessivos com data centers e ajudou a derrubar papéis de companhias como SpaceX e CoreWeave.
No meio desse cabo de guerra está o aguardado IPO da Anthropic, visto por gestores como um aspirador de recursos: o tamanho da captação esperada pode reduzir o apetite dos investidores por outras ações de IA justamente num momento em que o entusiasmo tecnológico segue em alta, impulsionado por conferências em Berlim, San Jose e Las Vegas.
Quem são as duas classes de investidores divergentes em IA?
De um lado, estão os fundos de venture capital e investidores de crescimento que enxergam a IA como corrida obrigatória, aceitando anos de prejuízo em troca de liderança futura; do outro, gestores mais conservadores, especialmente no mercado público, preocupados com a conta de infraestrutura e a instabilidade das ações.
No bloco otimista, os números continuam superlativos. A DeepSeek levantou US$ 15 bilhões poucos dias após novas restrições nos Estados Unidos; a Flapping Airplanes, laboratório de pesquisa em IA com pouco tempo de vida, captou US$ 1 bilhão e foi avaliada em cerca de US$ 6 bilhões. A Legora, focada em automação jurídica, arrecadou US$ 550 milhões e chegou a valuation de US$ 8,8 bilhões, em uma rodada descrita como “Legal AI startup Legora raises $550M at $8.8B to change the face of law”.
O fluxo não para aí: a Otter.ai, de assistentes para reuniões, captou US$ 320 milhões; a ASI, de gestão de infraestrutura de IA, atingiu valor de mercado de US$ 3 bilhões após levantar US$ 325 milhões; a doubleAI recebeu US$ 200 milhões em rodada liderada por gigantes de hardware; a Tractian levantou US$ 130 milhões; a Town tornou-se unicórnio depois de captar US$ 108 milhões; e a Daytona chegou à marca de US$ 1 bilhão de valuation com uma Série B de US$ 60 milhões para sua “AI agent cloud”.
Até a OpenAI, já vista como uma espécie de “blue chip” da IA privada, prepara o terreno para a bolsa. A empresa está perto de fechar uma rodada de US$ 30 bilhões em financiamento ponte — “OpenAI closing on $30B bridge funding round to tide it over before IPO” — para se manter bem abastecida de capital até uma oferta pública inicial.
No lado cauteloso, a fotografia é bem diferente. A perspectiva de anos de investimentos bilionários em servidores, chips e energia deixa parte dos gestores de fundos de ações e de crédito em alerta. A reação à estratégia da Meta de emitir novas ações para financiar mais data centers foi um sinal claro: papéis de empresas diretamente ligadas à infraestrutura de IA, como SpaceX e CoreWeave, sofreram fortes quedas recentes, numa correção que muitos veem como ajuste a expectativas mais realistas de retorno.
A tensão também aparece na leitura dos documentos regulatórios. O prospecto da Anthropic é um dos mais comentados do momento: “Anthropic S-1 shows red-hot growth, risks and massive computing costs”, resume um relatório, destacando ao mesmo tempo a velocidade de expansão da receita e a dependência de uma base gigantesca de computação, cara e ainda em parte concentrada nas grandes nuvens.
Como a divergência entre investidores pode influenciar o futuro dos investimentos em IA?
A divisão entre euforia e cautela tende a produzir um mercado de IA em dois ritmos: hiperaceleração nas startups mais quentes e disciplina forçada em infraestrutura e projetos sem caminho claro para lucro.
No curto prazo, a consequência mais visível deve ser mais volatilidade. Com a divulgação, na próxima semana, dos resultados de gigantes como Amazon, Alphabet, Microsoft e Intel, qualquer sinal de desaceleração em gastos de clientes ou em margens na nuvem pode provocar reprecificação em cadeia das empresas expostas à IA — de fabricantes de chips a operadores de data centers.
Ao mesmo tempo, se o IPO da Anthropic confirmar a expectativa de forte demanda e preço alto, a oferta pode funcionar como termômetro: um sucesso estrondoso reforça a tese de que a janela de AI ainda está escancarada; uma recepção morna pode indicar saturação de risco no curto prazo, levando parte dos investidores a girar a carteira para negócios menos intensivos em capital.
Para as startups, o ambiente continua favorável, mas mais seletivo. Rodadas como as da Legora, da Flapping Airplanes e de empresas como Tractian e Town mostram que ainda há apetite para cheques grandes e valuations bilionários. Porém, os casos focados em infraestrutura pesada e consumo intensivo de GPU — como provedores exclusivos de data centers de IA — enfrentam questionamentos mais duros sobre retorno e diferenciação.
Analistas também alertam para a mudança na economia dos chamados “agentes de IA”, sistemas que tomam decisões e executam tarefas de forma autônoma. “Agents are breaking AI economics, and the fix starts in the data layer”, aponta uma análise de mercado: quanto mais agentes simultâneos, mais pesada fica a carga sobre data centers, pressionando margens e exigindo controles rigorosos de custo.
Nesse cenário, a frase de Dave Vellante, analista que acompanha de perto o movimento, resume o clima de contradição: com o lançamento da ferramenta AI Control Tower, da ServiceNow, ele descreveu o momento como “selling a penthouse while building the frame” — vendendo a cobertura enquanto ainda se levanta a estrutura do prédio. A imagem traduz o dilema de investidores que bancam soluções sofisticadas num terreno em que padrões, governança e até o modelo de negócios definitivo da IA ainda estão em construção.
Entenda o contexto
Nos bastidores dessa disputa por capital, a agenda tecnológica segue avançando em múltiplas frentes. Em Berlim, a conferência GTC da Nvidia trouxe “new reference architectures” para o que a empresa chama de “fábricas de IA”, tentando transformar em produto padronizado o que antes eram projetos sob medida. Em paralelo, a companhia ampliou parcerias com fornecedores de software corporativo para levar segurança a agentes autônomos de IA.
Em San Jose, a PyTorch Conference colocou em cena uma disputa mais direta com o domínio da Nvidia em chips de IA. “Google and Amazon Web Services offered new tools leveraging the open-source deep learning framework”, com o Google lançando o TorchTPU para rodar modelos em seus próprios aceleradores e a Amazon apresentando kits de desenvolvimento para o Trainium. A mensagem é clara: reduzir a dependência de uma única fornecedora de hardware e, de quebra, diminuir a conta de GPU dos clientes.
No mesmo eixo, a AGNTCon+MCPCon consolidou um esforço de padronização em torno da chamada agentic AI, a nova geração de sistemas em que agentes conversam entre si e com outros serviços. “Linux Foundation’s relatively new Agentic AI Foundation released open AI agent protocols”, em um movimento que tenta evitar que uma única big tech se torne dona dos “trilhos” por onde esses agentes vão trafegar. A fundação já reúne centenas de membros, incluindo empresas com interesses comerciais concorrentes, e se posiciona como casa neutra para esses padrões.
Nem tudo, porém, é entusiasmo. Um exemplo recente de risco veio da segurança digital: “AI managed to find long-hidden vulnerabilities in PHP, the open-source scripting language for the web”, forçando cerca de 70% dos sites que usam a linguagem a correr para aplicar correções. Especialistas alertam que a mesma capacidade que ajuda a proteger sistemas também pode ser usada por atacantes, elevando a urgência de investimentos em cibersegurança e governança de modelos.
Nesse campo, a ServiceNow tenta se colocar na liderança de gestão de agentes com sua nova AI Control Tower, plataforma voltada a descobrir e governar agentes, orquestrar modelos em diferentes nuvens, acompanhar custo e valor gerado e “shut down behavior that violates policy”. A aposta é que as empresas, pressionadas por conselhos de administração e reguladores, vão exigir cada vez mais mecanismos robustos de controle de IA.
Os próximos dias devem ampliar esse debate. Em Las Vegas, o Oracle AI World promete novas estratégias para uso de IA em bancos de dados e aplicações corporativas, enquanto o evento virtual AI Cybersecurity & Resiliency Summit, organizado por analistas de mercado, pretende detalhar como as recentes descobertas de vulnerabilidades e a proliferação de agentes autônomos devem redesenhar os planos de segurança das empresas.
Nesse cenário em que “red-hot growth” anda de mãos dadas com “massive computing costs”, como descreve o relatório sobre a Anthropic, a polarização entre investidores entusiasmados e cautelosos tende a seguir moldando o ritmo e a direção da corrida global por inteligência artificial — com ganhos rápidos para quem acerta o timing, e pouco espaço para erro de cálculo em infraestrutura e risco.
