Um dos fatores determinantes para a vitória dos Aliados na Segunda Guerra Mundial foi a capacidade produtiva dos Estados Unidos. Embora a Alemanha tenha desenvolvido armamentos altamente sofisticados, a verdadeira vantagem americana estava na capacidade de produzir, transportar, reparar e substituir equipamentos em larga escala. Essa ideia reflete um princípio fundamental: a tecnologia pode decidir batalhas, mas é a capacidade de produção em massa que vence guerras.
Após o conflito, os Estados Unidos combinaram liderança tecnológica e industrial durante várias décadas, impulsionando um longo período de crescimento econômico. No entanto, esse equilíbrio começou a mudar com a globalização a partir dos anos 1990. O capital deixou de ser direcionado prioritariamente para ativos físicos e industriais e passou a se concentrar em atividades financeiras, como recompra de ações, pagamento de dividendos, propriedade intelectual, fusões e aquisições e terceirização da produção. Mesmo ciclos relevantes de investimento, como os de telecomunicações e do setor imobiliário, contribuíram apenas de forma limitada para reconstruir a base industrial.
Essa mudança ganha relevância especial no contexto atual da inteligência artificial (IA). Embora a IA seja frequentemente percebida como uma tecnologia imaterial baseada na nuvem, seu desenvolvimento depende de uma infraestrutura física complexa. A computação exige centros de dados, eletricidade, semicondutores, memória, matérias-primas, sistemas de refrigeração, logística, mão de obra qualificada e capital. Após décadas de subinvestimento, a economia americana apresenta hoje restrições de capacidade mais evidentes, refletidas tanto no poder de precificação de algumas empresas quanto na persistência da inflação.
Como consequência, está ocorrendo uma mudança no ciclo de alocação de capital: os recursos estão migrando da engenharia financeira para a economia real necessária para sustentar o crescimento tecnológico. Esse processo vem impactando os mercados por meio de duas dinâmicas principais.
A primeira é o predomínio da escassez. Empresas posicionadas próximas a gargalos físicos — como fabricantes de hardware, fornecedores de capacidade computacional ou de equipamentos elétricos — estão registrando uma demanda superior à oferta. Isso lhes permitiu elevar preços e ampliar margens, já que os clientes dispõem de poucas alternativas no curto prazo.
No entanto, essa situação não é permanente. Margens elevadas atraem novos investimentos, aumentando a oferta ao longo do tempo. À medida que a capacidade cresce, o poder de precificação diminui e as margens tendem a se normalizar. A experiência histórica mostra que, em setores intensivos em capital, períodos de alta rentabilidade costumam levar à sua própria moderação. Por isso, é importante não presumir que a escassez atual persistirá indefinidamente.
A segunda dinâmica está relacionada à forma como o mercado interpreta o impacto da IA. Muitas empresas ligadas a software, dados e serviços de informação foram penalizadas, mesmo mantendo resultados sólidos. O mercado tem simplificado a análise, favorecendo empresas de hardware e assumindo que o software perderá valor de maneira generalizada.
Contudo, essa visão é limitada. É verdade que a IA pode reduzir o valor de determinados softwares genéricos ou facilmente replicáveis, especialmente aqueles voltados para tarefas repetitivas. Porém, nem todas as empresas do setor estão igualmente expostas. Organizações que administram dados críticos, fluxos de trabalho complexos, sistemas regulados ou processos essenciais oferecem um valor que vai além do software em si. Sua vantagem competitiva também está na confiança, na integração com os processos dos clientes, no conhecimento especializado e na conformidade regulatória.
Nesse contexto, o paradoxo de Jevons torna-se relevante: quando uma tecnologia reduz custos, seu uso tende a aumentar. Dessa forma, a IA pode ampliar significativamente a demanda por análises, cenários e suporte à tomada de decisões. À medida que as respostas se tornarem mais acessíveis, o valor passará a estar cada vez mais associado à sua qualidade e confiabilidade.
Assim, o fator diferencial será a capacidade de fornecer informações precisas, verificáveis e alinhadas às exigências regulatórias. Isso favorece empresas que possuem dados exclusivos, relacionamentos sólidos com clientes e sistemas profundamente integrados às operações. Nesses casos, a IA pode fortalecer seu posicionamento competitivo em vez de enfraquecê-lo.
Em conclusão, o atual ciclo de investimentos em IA está promovendo uma diferenciação maior entre os participantes do mercado. A escassez observada em determinados setores é real, mas provavelmente temporária, enquanto a disrupção tecnológica é relevante, porém não uniforme. O desafio para os investidores consiste em distinguir vantagens transitórias de vantagens duradouras, bem como separar riscos efetivos de reações exageradas.
Nesse ambiente, a gestão ativa ganha importância. Diferentemente da gestão passiva, ela permite identificar quais empresas estão melhor posicionadas para se adaptar às mudanças. O principal desafio não é apenas participar do crescimento da IA, mas compreender quais modelos de negócios poderão ser prejudicados e quais poderão se fortalecer em um ambiente cada vez mais impulsionado pela tecnologia.
Coluna de Robert M. Almeida, gestor de portfólios e estrategista global de investimentos da MFS Investment Management.
É importante ter em mente que todos os investimentos envolvem algum nível de risco, incluindo a possível perda do capital investido.
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