À medida que os investidores em nível global têm continuado a direcionar capital para o incipiente boom da inteligência artificial, as preocupações sobre a concentração do mercado acionário norte-americano nas empresas que lideram essa tendência – as chamadas Sete Magníficas – têm crescido em diferentes setores. No lado dos mercados de crédito privado, a aposta nessa tecnologia também é relevante, especialmente em segmentos como o venture capital. No entanto, a visão da Hamilton Lane é de que essas classes de ativos são mais diversificadas do que a renda variável.
Na última versão de seu Market Overview, a gestora especializada em mercados privados destacou que essas sete ações vêm ditando o desempenho das carteiras de ações públicas há pelo menos seis anos. E, no futuro, esperam que isso se mantenha, ao menos por mais dois ou três anos.
Como costuma acontecer com grandes mudanças tecnológicas, o venture capital tem liderado os investimentos. “É justo dizer que a escala do movimento para a IA tem sido dramática. Mais de 50% do valor dos negócios de venture no mundo agora está destinado a negócios orientados à IA”, destacou o relatório.
No entanto, apesar de a aposta ser expressiva, essas classes de ativos não apresentam o mesmo nível de risco de concentração que os mercados públicos, segundo a Hamilton Lane. A questão está na inovação que tem impulsionado o rali das ações ligadas à IA: os modelos extensos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês).
A IA além dos LLMs
“Uma parte importante da narrativa para os investidores dos mercados públicos e da economia dos EUA é o desenvolvimento de modelos extensos de linguagem para impulsionar o crescimento e a adoção da IA”, indicou a gestora em seu relatório.
Nesse contexto, dois cenários se desenham no horizonte. Há participantes do mercado que apostam que se concretiza a promessa de uma nova revolução industrial. Outros não veem um caminho escalável para os LLMs, com um limite para seu desenvolvimento. “Nenhum de nós sabe a resposta para isso, mas todos precisamos entender as perguntas, para compreender o que pode sair da caixa da IA”, afirmaram.
Assim, uma questão-chave entra em pauta: investir em IA, mas como?
Atualmente, ressaltou a Hamilton Lane, os mercados de ações estão fortemente ancorados nos LLMs. Já os mercados de crédito privado – incluindo o ecossistema de venture capital – abrangem um espectro mais amplo da IA e apresentam uma exposição mais limitada à escalada desses modelos. Por exemplo, não investem em data centers nem nos chips que estão no núcleo dessa tecnologia.
“O mundo de venture investe nas aplicações dos LLMs. Investe em ‘coisas’ que fazem com que os produtos finais de LLMs funcionem melhor, se integrem melhor e sejam mais fáceis de usar”, destacou a gestora especializada em alternativos.
Segundo o relatório, independentemente da discussão sobre valuation, o universo privado oferece um acesso mais diversificado a essa tecnologia do que os mercados de ações.
Para a gestora, há uma probabilidade de 60% de que não estejamos diante de uma bolha financeira relacionada à IA. Isso significa que esse é o cenário-base, mas a recomendação é clara: é necessário preparar os portfólios para diferentes cenários. Isso inclui considerar que ativos públicos e privados podem ter comportamentos divergentes caso a promessa dos modelos extensos de linguagem não se concretize.
“Alguém ficaria surpreso se, daqui para frente, os LLMs estagnarem, mas as aplicações que utilizam os LLMs atuais prosperarem? Isso pode não ser um bom ambiente para os preços das ações das Sete Magníficas, mas um grupo de empresas privadas apoiadas por venture capital poderia decolar”, explicaram.
Uma variedade de aplicações
Em comparação com outros ciclos de investimento em tecnologia, como o das empresas SaaS e o período da bolha “ponto com”, esse boom de valuations ligados à IA está associado a uma curva de geração de receita mais favorável para o capital. “Sempre existe a crítica de que muitos investimentos de venture são baseados em promessas e não em lucros. Não estamos dizendo que os lucros já estão aqui, mas sim que o caminho até receitas reais (que eventualmente levam a lucros) está acontecendo mais rapidamente do que vimos em outros ciclos tecnológicos”, acrescentaram.
Nesse sentido, a análise da Hamilton Lane destaca a amplitude do uso da inteligência artificial em diferentes setores. Em uma pesquisa com 150 gestoras, abrangendo diversas estratégias e geografias, foi observado um aumento no uso dessa tecnologia nas empresas dos portfólios recentemente.
Em 2024, 44% dos GPs entrevistados afirmavam que entre 80% e 100% de seus portfólios utilizavam IA ativamente. No ano seguinte, esse percentual subiu para 61%. Por outro lado, a proporção de GPs que investem em empresas sem uso ativo de inteligência artificial caiu de 3% para zero no mesmo período.
“Em um ano houve um aumento significativo no número de empresas que utilizam IA ativamente. Se o crescimento da receita é fundamental para que a IA impulsione o crescimento, esse número é encorajador, embora não indique o tipo de uso ou o preço”, destacou a gestora norte-americana em seu relatório.
Por outro lado, embora chame atenção o percentual de empresas que ainda utilizam pouco essa tecnologia – com 3% dos GPs indicando que entre 0% e 20% de suas empresas fazem uso ativo e 9% reportando entre 20% e 40% de uso –, isso pode ser explicado pela natureza de alguns setores.
Uma empresa de encanamento, por exemplo, terá poucas aplicações de inteligência artificial, além de contabilidade e logística. “Essa falta de exposição direta à IA será uma consideração importante na construção de portfólio”, concluíram na Hamilton Lane.
