Ensaios: O próximo passo dos investimentos em IA — quem conseguirá transformar o poder computacional em lucro?

Após analisar cerca de 3.600 empresas, o Morgan Stanley apontou uma mudança digna de atenção: as oportunidades de investimento em IA estão se expandindo de “quem constrói IA” para “quem realmente utiliza bem a IA”.

Nos últimos anos, ao falar de investimento em IA, o mercado sempre pensava primeiro em chips, servidores e centros de dados. Isso é fácil de entender: sem primeiro construir capacidade de computação, não há como pensar em uma aplicação em larga escala.

Mas, com o aumento do investimento, uma pergunta tornou-se cada vez mais importante:O dinheiro gasto, afinal, para quem trará receita e lucro? Hoje compartilho com vocês esse relatório.

No relatório de 24 de setembro, “Mapping AI's Rate of Change: From Buildout to Broadening”, o Morgan Stanley caracteriza este momento como uma transição da "construção" para a "disseminação". Acredito que essa análise é mais valiosa do que discutir se “o ciclo da IA acabou”.

Primeiro, a história dos chips ainda não terminou

Se o investimento em IA está se expandindo para as aplicações, isso significa que chips e data centers já não devem mais ser foco? Eu acho que não é esse o caso.

O relatório aponta que a demanda por poder computacional de IA ainda é muito forte, mas a construção dos data centers sofre limitações de energia, mão de obra e licenciamento. Entre esses fatores, o acesso oportuno à energia é o principal gargalo.

Isso explica porque o Morgan Stanley ainda acompanha de perto parte das empresas de semicondutores, infraestrutura de data center, além de companhias de geração de energia, equipamentos de rede elétrica e armazenamento de energia.

No entanto, “todo o setor se beneficia” e “todas as empresas valem a compra” são coisas diferentes. À medida que o ciclo de construção avança, a capacidade de concretizar pedidos, entregar produção, manter rentabilidade e descontar as expectativas no preço das ações, tornam-se cada vez mais importantes.

Segundo, o software pode começar a receber parte da atenção

O hardware fornece a capacidade computacional, mas o software determina se as empresas conseguirão de fato utilizar esse poder de computação.

Para incorporar IA em seus negócios, normalmente uma empresa precisa primeiro organizar os dados e permitir que os modelos acessem informações internas; depois disso, é necessário monitorar as operações, tratar questões de acesso e segurança. Só após completar esse básico, as aplicações de IA podem fazer parte dos processos diários.

Portanto, o Morgan Stanley acredita que softwares básicos e de segurança podem perceber a demanda antes de muitos softwares de aplicação. Entre os setores listados no relatório estão as plataformas de dados, monitoramento de operações e cibersegurança; já as empresas de softwares de aplicação e serviços mais amplos talvez precisem esperar até que os clientes estabeleçam modelos de investimento e retorno repetíveis.

Acredito que essa ordem é importante. O mercado gosta de imaginar o potencial final das aplicações de IA, mas os pagamentos das empresas normalmente ocorrem passo a passo.

Terceiro, o que realmente vale acompanhar é a demonstração de resultados dos “usuários de IA”

A parte mais interessante do relatório, para mim, é a pesquisa sobre os usuários de IA.

O chamado “usuário de IA” não é necessariamente uma empresa de tecnologia. Setores como varejo, finanças, saúde e indústria podem usar IA para melhorar atendimento ao cliente, cadeia de suprimentos, P&D ou operações internas. A questão é se a melhora é suficientemente significativa para ser refletida nos números financeiros.

No grupo de usuários de IA selecionados pelo relatório, o consenso de mercado para o lucro por ação nos próximos 12 meses aumentou cerca de 70% nos últimos dois anos. Isso é umamudança na estimativa de lucro, não significa lucros já realizados, muito menos se deve entender isso como aumento no preço das ações.

Ao mesmo tempo, o relatório mostra que, para esse grupo, a mediana do P/L futuro está em cerca de 18 vezes, abaixo das cerca de 22 vezes observadas entre os construtores de IA selecionados. O Morgan Stanley considera que, quando as expectativas de lucro começam a melhorar mas a avaliação não sobe junto, os usuários de IA merecem mais atenção.

Mas faço uma ressalva a essa conclusão:O quanto da melhora do lucro se deve realmente à IA precisa ser verificado caso a caso. Uma empresa pode aumentar a margem graças a aumento de preços, queda de custos ou recuperação das operações antigas. Se todos os ganhos forem atribuídos à IA, será fácil superestimar seu impacto.

Já existem alguns indícios mais concretos. Por exemplo, entre as observações reunidas, a Airbnb informou que seu assistente de IA já resolve mais de 40% das questões de atendimento ao cliente relacionadas; a Verizon relatou que, após otimizar a rede com IA, já conseguiu mais de 200 milhões de dólares em economia de energia. Esses são casos divulgados pelas próprias empresas e mostram que a IA começa a ter impacto operacional mensurável, mas ainda é preciso acompanhar se esse efeito será duradouro e escalável. Outro artigo público do Morgan Stanley aponta que, até julho de 2026, cerca de um quarto das empresas do S&P 500 já terá citado pelo menos um impacto mensurável de IA em resultados ou atas de reunião.

Como eu vejo os próximos passos?

Depois de ler esse relatório, não acho correto concluir “venda os chips, compre apenas aplicações”. O entendimento mais adequado é:O investimento em IA está passando de um único eixo para vários eixos, cada um com avanços diferentes.

De um lado, temos chips e infraestrutura energética, com demanda ainda forte, mas também constrangimentos de oferta; de outro, o software começa a ganhar contratos com empresas; depois, os usuários que conseguem traduzir IA em lucro crescente sustentável.

Nos próximos passos, vou focar especialmente em três questões:

Primeiro, quando a empresa diz que usa IA, há números operacionais concretos para comprovar?

Segundo, os custos economizados ou as novas receitas conseguem entrar de forma consistente na demonstração de resultados?

Terceiro, mesmo que a direção esteja certa, o preço atual já não incorpora otimismo em excesso?

Nos últimos dias, os papéis de IA da carteira modelo bateram o lucro esperado e agora precisam ser acompanhados continuamente.