A inteligência artificial (IA) entrou na fase mais intensa de investimento desde o início da era digital. Um relatório temático da XP Research detalha como o avanço dessa tecnologia está redesenhando cadeias produtivas, pressionando a infraestrutura global, elevando os gastos das Big Techs a níveis inéditos e, ao mesmo tempo, reacendendo o debate sobre bolha — ainda que os fundamentos atuais sejam bem diferentes daqueles das pontocom.
Segundo a XP, a nova onda tecnológica não se limita ao software. A IA moderna exige um ciclo pesado e fisicamente caro, movido por data centers, redes de alta capacidade, sistemas de resfriamento, servidores especializados e, principalmente, semicondutores avançados. Esse conjunto formou um ecossistema que disparou os investimentos das maiores empresas de tecnologia do mundo.
As projeções mostram que o capex agregado de Microsoft, Google, Meta e Amazon saltou de aproximadamente US$ 150 bilhões em 2023 para estimados US$ 450 bilhões em 2025, podendo atingir US$ 650 bilhões em 2028. Nunca na história recente uma inovação tecnológica exigiu tanto capital em tão pouco tempo.
Existe uma bolha de IA?
Embora o mercado esteja dividido, a XP afirma que não há sinais clássicos de uma bolha especulativa semelhante à dos anos 2000. As empresas líderes do setor apresentam margens elevadas, lucros consistentes, baixa alavancagem e modelos de negócio já consolidados. Os múltiplos, apesar de altos, estão longe dos exageros que marcaram o colapso das pontocom.
Ainda assim, a casa destaca pontos de atenção: a concentração extrema em poucas empresas, a velocidade de crescimento dos investimentos e a defasagem natural entre gasto e monetização. O debate surge porque a infraestrutura necessária para sustentar a IA é extremamente cara, e nem todas as fontes de receita cresceram na mesma proporção.
Para ilustrar essa assimetria, a XP calcula que um ciclo de capex de US$ 500 bilhões exige uma depreciação anual próxima de US$ 59 bilhões somente para manter o sistema em operação. Em um cenário-base, seria necessário que a receita global de modelos de IA — especialmente os LLMs — crescesse mais de sete vezes para justificar esse ritmo ao longo dos próximos anos.
Apesar dos desafios, o relatório lembra que a adoção corporativa ainda está nos primeiros estágios e que o maior valor da IA deve surgir justamente na próxima fase: a otimização de processos e ganhos de produtividade dentro das empresas.
PIB dos EUA já depende dos investimentos em IA
Um dos pontos mais sensíveis do relatório é o impacto da IA na macroeconomia americana. As estimativas mostram que o capex das Big Techs já responde por uma parcela significativa do crescimento do PIB dos Estados Unidos. Quando esse componente é excluído dos cálculos, as projeções de expansão ficam substancialmente menores.
A XP destaca que o país vive um momento em que a IA funciona como um motor de atividade econômica, funcionando de maneira semelhante ao papel histórico que setores como construção civil e energia desempenharam em outros ciclos. A diferença agora é que o principal vetor de crescimento está ancorado em ativos digitais e semicondutores, e não em infraestrutura física convencional.
O relatório também detalha a diferença entre treinamento e inferência — dois componentes essenciais do ecossistema atual. O treinamento, que cria e aperfeiçoa os modelos, é caro, esporádico e altamente concentrado em poucas empresas. A inferência, por outro lado, é o uso contínuo e comercial desses modelos por milhões de usuários e empresas ao redor do mundo. É justamente na inferência que está o maior potencial de monetização.
Esse diagnóstico explica por que gigantes como a Microsoft passaram a direcionar mais recursos para essa fase, priorizando aplicações práticas e escaláveis da tecnologia.
As três fases da IA segundo a XP
A XP divide o ciclo atual de investimentos e retornos da IA em três grandes etapas:
1. Semicondutores: foi a primeira fase de valorização, impulsionada pela explosão da demanda por GPUs e componentes avançados. Empresas como Nvidia, AMD, Broadcom e TSMC lideraram essa onda.
2. Infraestrutura: é o estágio atual, marcado pela expansão de data centers, equipamentos de rede, cloud computing e fornecimento de energia. Microsoft, Amazon, Google e fabricantes de servidores como Super Micro Computer e Cisco estão no centro desta etapa.
3. Otimização de negócios: será, segundo a XP, o estágio mais transformador. Ele inclui ganhos de produtividade, automação de processos, redução de custos e criação de novos produtos baseados em IA. É também a fase mais difícil de mensurar e antecipar, já que seus efeitos aparecem de forma pulverizada dentro dos resultados corporativos.
A XP também analisa o cenário geopolítico, que se tornou decisivo para o ritmo e a direção dos investimentos. As restrições dos Estados Unidos à exportação de chips avançados para a China, incluindo tarifas de até 145% e o banimento até mesmo do chip H20, desenvolvido pela Nvidia para atender às regras, intensificaram a corrida por autonomia tecnológica.
O relatório destaca que a China adotou uma estratégia alternativa: avançar por meio da eficiência. Em vez de competir diretamente com o poder computacional das Big Techs americanas, o país busca desenvolver modelos mais compactos, baratos e energeticamente eficientes, capazes de operar em hardware menos avançado. O caso da DeepSeek, que surpreendeu o mundo com seu desempenho, é apontado como exemplo desse movimento.
Essa dualidade cria uma “disputa assimétrica” que pode acelerar ainda mais o ritmo de inovação e amplificar tensões geopolíticas nos próximos anos.
O que esperar daqui para frente
Para a XP, a inteligência artificial permanecerá como uma das principais teses estruturais do mercado global pelos próximos anos. A adoção corporativa deve acelerar, impulsionada pela necessidade de ganho de eficiência, redução de custos e criação de novos modelos de negócio.
Os riscos existem especialmente a velocidade de investimento, a incerteza sobre retorno e as disputas geopolíticas, mas o ciclo não tem características de euforia irracional. Trata-se de uma revolução tecnológica com fundamentos sólidos e impactos profundos no crescimento econômico, no mercado de trabalho e na produtividade mundial.
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