O perigo de morrer na praia #Nasdaq100 #NVDA

Não há ninguém envolvido com investimentos que não conheça a pergunta que paira sobre o mercado de tecnologia há pelo menos dois anos: os investimentos colossais em data centers vão se pagar? A dúvida não é retórica — ela tem um número atrás. As cinco grandes empresas de tecnologia americanas comprometeram cerca de US$ 725 bilhões em gastos de capital para 2026, com aproximadamente 75% destinados à infraestrutura de inteligência artificial. É uma aposta de escala histórica, e o mercado observa cada dado novo como quem lê um eletrocardiograma.

Os dados mais recentes da NBER (National Bureau of Economic Research) não são animadores. A adoção da IA pelas empresas avança em ritmo aquém do esperado, e os ganhos de produtividade — o argumento central para justificar todo esse capex — ainda não aparecem de forma consistente nas métricas agregadas. Não é surpresa para quem conhece a história da tecnologia.

O Paradoxo de Solow e a paciência do mercado

Em 1987, o economista Robert Solow cunhou uma frase que ficou famosa: "Você pode ver a era dos computadores em todo lugar, menos nas estatísticas de produtividade." Era o Paradoxo de Solow — a tecnologia estava por toda parte, mas os números teimavam em não refletir isso. A explicação veio depois: a eletricidade levou décadas para ser absorvida de forma produtiva pela indústria. O computador pessoal também. A produtividade só explodiu quando as empresas reorganizaram seus processos em torno da nova ferramenta — não quando simplesmente a adquiriram.

A IA está no mesmo estágio. Estamos ainda na fase em que a curiosidade supera a utilização real. Todo leitor deste blog já usa alguma ferramenta de IA — e sabe que se aprende a usar com o tempo. É natural que nos primeiros ciclos se gaste muito esforço com pouco ganho mensurável. A isso se soma um freio estrutural que costuma ser subestimado: a área de tecnologia das empresas avança devagar na adoção por razões legítimas de segurança da informação. Nenhuma empresa quer que seus dados proprietários vazem por um modelo mal configurado. Esse conservadorismo tem custo — e ele aparece nas estatísticas de produtividade como ausência de ganho.

A praia está à vista — mas a margem é estreita

Aqui entra um dado novo, publicado pela Bloomberg, que muda a textura do debate sem resolver a questão central. Pela primeira vez, as receitas globais geradas por aplicações de IA — excluindo a China — atingiram US$ 25 bilhões no primeiro trimestre de 2026, superando os US$ 21 bilhões estimados em custos de depreciação do setor. É um ponto de inflexão: o investimento começa, finalmente, a gerar receita suficiente para cobrir sua própria erosão contábil.

Seria motivo de comemoração — se a margem não fosse tão estreita. A depreciação ainda consome mais de dois terços da receita. O que sobra precisa cobrir energia elétrica, mão de obra, financiamento e todos os demais custos operacionais. O nadador chegou à praia — mas exausto, com reservas mínimas para qualquer contratempo.

A câmara de eco do capex

Mas há um problema que vai além da margem estreita — e que raramente é comentado com franqueza. Parte relevante dessa receita de US$ 25 bilhões pode não ser demanda externa real. Os próprios hiperscalers financiam infraestrutura, vendem capacidade uns para os outros e para os laboratórios de IA que parcialmente controlam, e chamam as transações resultantes de "crescimento". A Microsoft investe na OpenAI, que aluga capacidade do Azure, gerando receita para a Microsoft, que financia mais capex do Azure. O "cliente", em parte, é um lançamento contábil.

Os números de intensidade de capital revelam a dimensão do problema. O capex dos hiperscalers cresce cerca de 46% mais rápido do que as receitas — divergência superior à observada no ciclo de excesso do setor de telecomunicações em 2001, que terminou como todos sabemos. As razões para a corrida são compreensíveis: nenhuma empresa quer ficar para trás numa tecnologia que pode ser transformadora. Mas o mercado de crédito já emite sinais de alerta. Os grandes hiperscalers emitiram mais de US$ 100 bilhões em títulos no primeiro semestre de 2026 — e pela primeira vez em sua história, o conjunto deles carrega mais dívida do que caixa nos balanços.

Um exemplo concreto e pouco comentado: o CDS de cinco anos da Oracle triplicou desde setembro. O mercado de derivativos de crédito está, na prática, precificando risco de inadimplência num dos maiores players de tecnologia do mundo — não por fraqueza operacional, mas pelo tamanho do endividamento necessário para financiar o capex de IA com retorno ainda incerto.

O grande risco: morrer na praia

Na minha visão, o risco central não é técnico — é de confiança. O mercado tem paciência limitada. Se em algum momento a percepção se consolidar de que os custos envolvidos não serão convertidos em lucros reais, o processo de venda das empresas envolvidas pode ser rápido e violento. E aqui está a armadilha contábil que poucos comentam abertamente: os lucros apresentados atualmente como exorbitantes pelos grandes players de tecnologia não levam em consideração a depreciação plena dos investimentos em IA. Se a utilidade desses ativos for questionada pelo mercado, eles precisam ser lançados como prejuízo. O cenário extremo é improvável — mas perder a confiança, mesmo que parcialmente, já é por si só destrutivo de valor.

É exatamente isso que a expressão "morrer na praia" captura. Não é afundar no meio do oceano — é chegar quase lá, esgotar todas as reservas na travessia, e não ter fôlego para os últimos metros. A infraestrutura está sendo construída. A receita começa a aparecer. Mas a janela entre "começou a funcionar" e "provou que funciona em escala lucrativa" é exatamente onde o mercado pode perder a fé.

O Paradoxo de Solow nos diz que a produtividade vai aparecer — mas não nos diz quando. E o mercado, ao contrário dos economistas, não tem décadas para esperar.

Análise Técnica

No post "A porta dos fundos do IPO" fiz os seguintes comentários sobre a Nasdaq100:

"A Nasdaq100 ultrapassou a área que seria mais provável de haver uma reversão, o que coloca agora outra hipótese de correção denominada de flat, que pode ser de duas formas: regular e expandida" ... "Observar nos próximos dias como se comporta essa onda (B) vermelha: se daqui em diante o movimento for forte, é provável que a onda 2 laranja tenha terminado e entraremos na onda 3 laranja"

Como podem notar no gráfico abaixo a bolsa ainda tentou subir, imprimindo uma alta superior onde se encontra a onda (B) vermelha, mas caiu na sequência. Uma análise em janelas menores me deixou em dúvida sobre a contagem em andamento. Não vou entrar em detalhes, mas se alguém quiser saber os motivos me consulte nos comentários. Por enquanto vou seguir com a ideia em andamento cuja probabilidade é de 2/3. Sendo assim, o objetivo da queda é entre 28.037/27.287.

Em relação à Nvidia meus comentários foram:

"não consigo dizer que a correção terminou nem que ela estaria no movimento de alta. A única coisa que posso concluir é que a Nvidia não é mais a mesma: outras ações estão ganhando a preferência dos investidores, e o critério não é lucro somente"

No post acima comentei como outras empresas do setor de tecnologia estão ganhando notoriedade e, mais detalhadamente, no post "não-deixe-ações-para-seus-netos". Como consequência, a Nvidia vem perdendo protagonismo. Fiquei na dúvida se deveria substitui-la pela Micron, afinal esse é meu argumento no post citado. O que vocês acham? Uma semana para pensar e ouvir os leitores.

A correção deveria reverter entre US$ 189 / US$ 177, sendo esse último nível razoavelmente crítico, e como cito no gráfico abaixo, se ultrapassar é porque "todos os gatos estão no telhado".

Muito se tem falado sobre o desemprego que a IA pode causar, principalmente nos mais jovens. Recebi um extenso material elaborado pela Goldman Sachs. O banco estima que a IA já subtrai cerca de 25 mil empregos por mês nos EUA, parcialmente compensados por 9 mil postos criados via ganhos de produtividade — saldo negativo líquido de 16 mil. Pequeno, mas mensurável e crescente. O economista Daron Acemoglu, do MIT e prêmio Nobel de Economia, prevê impacto negativo líquido pequeno nos próximos cinco anos, concentrado em trabalhadores de colarinho branco com funções cognitivas e rotineiras — atendimento ao cliente, funções administrativas de retaguarda. São cerca de 8 a 9 milhões de pessoas nos EUA, apenas 5% da força de trabalho. Mais revelador, porém, é o dado do mercado: apenas 2% das empresas do S&P 500 conseguiram ligar ganhos de produtividade com IA a resultados concretos de lucro. O investimento em infraestrutura avança; a tradução em resultado para o acionista, ainda não.

Mas um gráfico que recebi chamou minha atenção. Veja a seguir:

Nele podemos verificar que o desemprego — ou a diminuição nas contratações na área de tecnologia — teve seu ápice no final de 2022, declinando daí em diante, enquanto a área de Educação e Serviços Médicos está em crescimento desde 2020, quase que compensando um ao outro. Em todo caso, a aceleração do desemprego na área de tecnologia pode se intensificar daqui em diante muito além do que pode ser absorvido por essa outra área — sem contar que não sei como um engenheiro pode cuidar de idosos!

O S&P 500 fechou a 7.353, sem variação; o USDBRL a R$ 5,1844, com queda de 0,19%; o EURUSD a € 1,1388, com alta de 0,18%; e o ouro a U$ 4.072, com alta de 1,15%.

Fique ligado!