IA virou commodity #Nasdaq100 #NVDA

Não existe um único dia em que eu não recorra à IA. Não sei se acontece com vocês, mas hoje praticamente não sobra pergunta sem resposta, qualquer que seja o assunto. Por trás disso se construiu uma confiabilidade impressionante: ninguém diz “o ChatGPT está chutando” — pode até haver erro, mas a suspeita quase sumiu.

Na minha vida profissional criei o hábito de verificar tudo, mesmo quando o número parece fazer sentido apenas pela ordem de grandeza. Fui, por décadas, campeão em achar erro de planilha. Essa postura continua enraizada, mas confesso que o alcance da ferramenta que temos hoje nas mãos é tão poderoso que acabei aceitando suas respostas com muito mais frequência. Poucas são as vezes em que hoje questiono o Claude, minha ferramenta de maior uso.

Mas como anda o uso da IA no mundo dos negócios? Um conjunto de relatórios que recebi recentemente me deu a dimensão exata do fenômeno, e a conclusão é direta: a novidade acabou. A IA virou commodity. A grande questão deixou de ser quem vai usar e passou a ser quem vai lucrar e, principalmente, quem vai sobreviver.

Os números sustentam essa virada. Nos Estados Unidos, 21,5% das empresas já usam IA em suas funções regulares de negócio, avanço de quase um ponto percentual em relação a junho, com expectativa de chegar a 24,3% nos próximos seis meses. Em setores como informação, serviços profissionais e finanças, a adoção já ultrapassa um terço das firmas — em computação, busca na internet e radiodifusão, passa dos 50%. O investimento também não para: o aporte em hardware ligado à IA nas contas nacionais americanas soma US$ 463 bilhões acima do patamar de 2022, e a receita projetada do setor de semicondutores deve alcançar US$ 834 bilhões anualizados até o fim de 2026. Isso não é mais promessa, é infraestrutura já instalada.

 

Fonte: Goldman Sachs, AI Adoption Tracker, julho de 2026.

E aqui mora um paradoxo que meus leitores mais antigos já conhecem bem: quanto mais a tecnologia se banaliza, maior tende a ser a concentração de quem efetivamente lucra com ela. Um dos estudos que analisei mostra que a concentração corporativa nos Estados Unidos vem subindo desde os anos 1930, e que choques tecnológicos historicamente aceleram esse processo — os líderes de fronteira ampliam a vantagem via economia de escala e efeitos de rede, exatamente o padrão que volta a aparecer agora nos setores mais expostos à IA, como informação e serviços financeiros, que já operam com concentração e margens acima da média. A promessa de que a IA “democratiza” oportunidades convive, na prática, com uma tendência histórica oposta: tecnologia nova tende a engordar quem já está na frente.

Do lado da chamada economia agêntica — sistemas que não apenas respondem, mas executam tarefas de ponta a ponta — a projeção é de uma explosão no consumo de tokens de até 24 vezes até 2030, puxada tanto por agentes corporativos quanto por assistentes pessoais que passam a operar de forma contínua, monitorando e agindo sem que ninguém precise pedir.

 

Fonte: Goldman Sachs, US Economics Analyst — Concentration, Profits, and the Competitive Landscape Ahead of AI Disruption, maio de 2026.

Fica no ar uma dúvida legítima entre meus leitores: será que essa explosão de uso não vai simplesmente virar prejuízo, dado que boa parte do consumo de IA hoje é feita de graça ou em planos baratíssimos, achatando preço e inviabilizando retorno para quem investiu bilhões em infraestrutura? É um receio válido — em 50 anos de mercado, já vi guerra de preço destruir margem em mais de um ciclo de tecnologia. Mas os dados mais recentes sugerem que esse medo pode estar precipitado. O preço cobrado pelos principais modelos de linguagem despencou entre 2023 e 2025, chegando a cair para cerca de US$ 0,15 por milhão de tokens em certos momentos, mas parou de cair e voltou a subir moderadamente a partir do início de 2026. Enquanto isso, o custo de processar cada token — puxado pela evolução de chips da Nvidia, Broadcom, AMD e da infraestrutura proprietária das próprias big techs — continua caindo com força, e mais rápido que o preço. O resultado é uma tesoura que se abre a favor de quem vende o token: o próprio material projeta inflexão de margem justamente no primeiro semestre de 2026. Se essa combinação de preço estabilizado e custo em queda se sustentar, o salto de 24 vezes no consumo de tokens até 2030 deixaria de ser só uma conta de CapEx pesado e passaria a ser também uma história de lucro crescente — o oposto do cenário de “dar tudo de graça” que muita gente teme, ainda que a concorrência em produtos mais comoditizados, como chatbots de texto puro, continue sendo um risco real para essa conta.

Fonte: Goldman Sachs, Americas Technology — Decoding the Agentic Economy, maio de 2026.

O mesmo material ilustra bem por que a adoção anda mais rápida em uns setores do que em outros, mesmo dentro desse cenário mais favorável de margem. Um agente de codificação, por exemplo, consegue consumir cerca de 7 milhões de tokens por dia a um custo de apenas US$ 13 — daí o avanço mais veloz da automação em desenvolvimento de software. Já um agente de call center, mesmo processando menos tokens, pode custar US$ 92 por dia quando depende de voz em tempo real, o que ainda compete mal com a mão de obra terceirizada. A lição para quem aloca capital é a mesma que aplico há anos nas minhas próprias operações: seletividade importa mais que volume. Não é o setor mais “exposto” à IA que vence primeiro, é aquele em que a equação de custo fecha primeiro.

 

Fonte: Goldman Sachs, Americas Technology — Decoding the Agentic Economy, maio de 2026.

Do lado do mercado de trabalho, o quadro é mais ambíguo do que as manchetes sugerem. O impacto sobre o emprego segue visível, porém estreito: ocupações como design gráfico, atendimento ao cliente e alguns cargos de tecnologia mostram desaceleração clara, parcialmente compensada pelo crescimento de vagas em construção ligada a data centers. No agregado, a conta ainda é pequena — algo como mil vagas líquidas perdidas por mês nas indústrias mais expostas —, mas 25% das empresas do Russell 3000 já mencionaram IA e emprego juntos em suas teleconferências de resultados do segundo trimestre, bem mais do que há dois anos.

Fui convidado para dar uma palestra na FEA, desta vez para o curso de mestrado em mercado de capitais. O professor José Roberto Savoia, que conheço há décadas, tem me dado a honra de contribuir com os jovens, o que me alegra bastante. Ele me contou que um aluno da turma do ano passado se lamentou: se tivesse seguido a previsão que eu fiz sobre a Nvidia, teria ganho uma nota. Não existe elogio mais gostoso de ouvir. Nessas apresentações, sempre reservo um capítulo para falar de mercados e do meu uso da Análise Técnica, além de fazer uma retrospectiva das previsões anteriores.

Este ano o tema será “A IA vai se pagar” — que já foi título de um post aqui no blog e que estou atualizando com os dados mais recentes. É um assunto que parece não ter fim e que, goste-se ou não, continua inconclusivo. A commoditização já chegou. O lucro, esse, ainda está em disputa.

Análise Técnica

No post “a-história-se-repete”, fiz os seguintes comentários sobre a Nasdaq100:

“A Nasdaq 100 atingiu a mínima desta semana em 27.179, próximo ao segundo nível apontado acima. Ontem houve uma recuperação importante, e acredito que boa parte foi ocasionada pela operação de salvamento comentada no texto de hoje — como se diz no jargão de mercado, as ações saíram da mão fraca e foram para a mão forte.”

Na sexta-feira passada iniciamos uma sugestão de trade no S&P 500, e o leitor poderia se perguntar por que não fiz o mesmo na Nasdaq100, já que ela está atrasada em relação ao primeiro. É uma dúvida válida, afinal o ganho pode ser maior nesse último. A principal razão é a confirmação: quando entrei, ainda não havia ocorrido o rompimento da máxima histórica, e mesmo assim, como comentei no post “all-in-em-equities”, ainda seria preciso superar alguns níveis.

Em relação à Nasdaq100, ainda não são visíveis cinco ondas na janela de duas horas, e a máxima ainda não foi ultrapassada. Vamos com calma antes de colocar o carro na frente dos bois.

Em relação à Nvidia, comentei:

“As notícias de que essa empresa fechou um acordo de mais de US$ 500 bilhões com o SK Group e negocia uma garantia de até US$ 250 bilhões para viabilizar um data center da OpenAI levantaram receio quanto a um modelo de financiamento circular, o que fez a ação atingir a mínima de US$ 190, um ponto importante da possível onda 2 azul.”

A Nvidia respondeu de forma violenta e buscou recuperar o atraso, e por mais que exista o receio do financiamento citado acima, os lucros apresentados, esses sim, não deixam dúvida de que são estelares. O nível apontado acima, de US$ 213,81, foi ultrapassado, e agora, assim como a Nasdaq100, precisa completar as cinco ondas na janela de duas horas e superar a máxima histórica de US$ 236,54 (+7%).

Qualquer marca histórica obtida por um atleta, lucro ou tamanho de uma empresa, time de futebol, qualquer uma, mais dia menos dia será ultrapassada por alguém. Mas existe uma exceção que talvez os leitores já estejam cansados de saber: o retorno dos fundos ativos.

O gráfico acima é sugestivo: apresenta o retorno obtido pelos fundos de ações americanos desde 1992, um período bem extenso. Que a maioria perde do seu benchmark, o S&P 500, vocês já sabem, mas que quase 60% não sobreviveram talvez seja novidade. Diante disso, por que insistir em algum fundo se a grande chance é ficar atrás do benchmark ou, ainda, sumir?

O S&P 500 fechou a 7.751, com alta de 0,54%; o USDBRL a R$ 5,0997, com queda de 0,46%; o EURUSD a € 1,1565, com alta de 0,37%; e o ouro a U$ 4.348, com alta de 2,54%.

Fique ligado!