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A tendência mais importante em finanças nos últimos 40 anos é o surgimento de estruturas de mercado onde o vencedor fica com tudo na indústria de tecnologia. Vivemos em um mundo de efeitos de rede e retornos crescentes de escala.
Em indústrias como software para PC (Microsoft), busca na internet (Alphabet), varejo online (Amazon), redes sociais (Meta) e até hardware de consumo de alto padrão (Apple), a maior parte dos lucros e participação de mercado foi para uma única empresa. É apenas um leve exagero dizer que tudo o que importou para os investidores nas últimas décadas foi estar do lado certo de uma ou mais dessas histórias de o “vencedor leva tudo”.
Portanto, é natural que todos tenham assumido, desejado ou temido que a próxima grande tendência tecnológica, a inteligência artificial, teria aproximadamente essa estrutura econômica. O que aconteceu nos mercados na segunda-feira (27) não foi uma surpresa do nada, nem um pânico, nem uma bolha estourando. Foi o ajuste de preços com chances ligeiramente maiores de que a IA não seja um jogo de “o vencedor leva tudo”.
Sempre foi concebível que a revolução da IA fosse como a invenção do automóvel ou do avião, ocasiões que levaram à criação de grandes empresas lucrativas e duradouras, mas também a muita concorrência, garantindo que grande parte do valor criado fosse para os consumidores em vez dos acionistas. Agora isso parece uma possibilidade mais significativa para a IA.
A maioria de vocês já deve saber da notícia. A DeepSeek, uma empresa chinesa de IA, lançou um modelo de IA chamado R1, que é comparável em capacidade aos melhores modelos de empresas como OpenAI, Anthropic e Meta, mas foi treinado a um custo radicalmente menor e usando chips de GPU menos avançados.
A DeepSeek também tornou públicos detalhes suficientes do modelo para que outros possam executá-lo em seus próprios computadores (mas não necessariamente o suficiente para que outros possam recriá-lo).
Isso coloca três furos na teoria de “o vencedor leva tudo” da IA. Diminui a ideia de que os melhores resultados de IA só poderiam ser alcançados com os melhores chips e software da Nvidia; a ideia de que apenas as maiores empresas de tecnologia poderiam se dar ao luxo de construir e operar modelos de IA de alta qualidade; e a ideia de que apenas empresas com seus próprios modelos de IA poderiam oferecer grandes aplicações de IA.
O que manteve as ações da Nvidia subindo nos últimos dois anos foi a pura superioridade computacional. Seus chips eram muito melhores para IA. A DeepSeek construiu o R1 com chips mais antigos e lentos da Nvidia, que as sanções dos EUA permitem exportar para a China. Isso sugere que a porta está aberta para outros concorrentes no nível do Silício.
Em seguida, o custo. As maiores empresas de tecnologia pareciam mais ou menos isoladas da concorrência em IA porque, supunha-se, a única maneira de construir um modelo de IA melhor era treiná-lo com mais entradas usando mais poder computacional, a um custo enorme. O modelo final estaria então sob o controle da grande empresa que o construiu.
O obstáculo inicial era o dinheiro —é por isso que as grandes empresas de tecnologia têm feito uma corrida por data centers. Mas o R1 sugere que empresas com menos dinheiro em breve poderão operar modelos competitivos.
Finalmente, as aplicações. “Inferência” é onde o usuário realmente encontra a IA: perguntas respondidas, tarefas concluídas. Supunha-se que qualquer aplicação dependeria dos modelos e servidores das maiores empresas para inferência. Mas modelos como o R1 podem funcionar bem o suficiente, e fazer inferência de forma eficiente o suficiente para rodar nos servidores de todos os tipos de empresas que não precisarão “alugar” de uma empresa como a OpenAI.
Tudo isso tem grandes implicações. Mas além da Nvidia, as grandes quedas dessa segunda-feira não foram do grupo das Sete Magníficas Grandes Tecnologias. As auréolas de IA dessas empresas permanecem firmemente no lugar. O verdadeiro dano foi feito às ações por trás da emergente economia de data centers. Constellation, a empresa de serviços públicos que cobre o data center do meio do Atlântico, Vistra, o grande fornecedor de energia do estado de Washington, e NRG, o principal jogador do Nordeste dos EUA e do Texas, caíram fortemente nessa segunda.
GE Vernova, Eaton e Quanta Services constroem sistemas de energia para data centers. A Oracle acabou de anunciar um grande investimento em data centers. Broadcom e Arista fornecem tecnologia não-GPU para data centers. Todas foram atingidas.
Amazon, Alphabet, Meta e Microsoft investiram muito em data centers de IA. Talvez tenham desperdiçado parte desse dinheiro —mas agora podem estar livres para gastar menos. Apple e Microsoft, cuja força pode ter sido construir aplicações para modelos de IA em vez dos próprios modelos, podem até estar em uma posição melhor.
A própria Nvidia dificilmente está de joelhos. Sua linguagem de codificação proprietária, Cuda, ainda é o padrão da indústria. E só porque o modelo da DeepSeek é mais eficiente não significa que modelos mais enxutos não se beneficiarão do maior poder computacional oferecido pelos melhores chips da Nvidia. Embora suas ações tenham caído quase 17% na segunda-feira, isso só as traz de volta ao nível (muito, muito alto) de setembro do ano passado.
Não devemos exagerar a reação do mercado ao R1. O Nasdaq caiu 3%. Foi um dia ruim, não um pânico. A visão de vencedor leva tudo da IA está ferida, não morta. A bolha da IA, se é que é isso, pode ainda estourar, mas não estourou na segunda-feira. Nem de perto.