A IA está fragmentando os mercados, em vez de elevá-los de forma igual. Os gestores de portfólio Ben Wallace e Luke Newman avaliam como a confiança e a geopolítica estão redefinindo vencedores e perdedores, e como os investidores podem se adaptar.
Recentemente, tivemos a oportunidade de compartilhar um jantar e uma conversa com dois profissionais experientes na interseção entre cibersegurança, geopolítica e políticas públicas, enquanto a Janus Henderson promovia um evento com clientes explorando a inteligência artificial (IA) e suas implicações para os mercados atuais.
Ao abordar a discussão como investidores de retorno absoluto, o que mais nos interessou não foi apenas para onde a inovação em IA está se dirigindo, mas como ela está remodelando a dinâmica competitiva, a alocação de capital e o risco entre setores. A IA deixou de ser um tema restrito à tecnologia para se tornar uma força estratégica, influenciando como os países operam, como as empresas constroem e defendem vantagens, e evidenciando onde os mercados têm dificuldade para acompanhar mudanças rápidas.
Embora o investimento em infraestrutura relacionada à IA tenha acelerado fortemente (as empresas de tecnologia do grupo “MAG7” devem investir mais de US$ 680 bilhões em desenvolvimento e infraestrutura de IA em 2026), ainda existem algumas questões-chave por trás desses números que são fundamentais para entender como essa história pode se desenrolar nos próximos anos. Quem controla esses sistemas? Em quem se confia para operá-los? Como novas formas de dependência tecnológica criarão oportunidades e riscos, tanto em posições compradas quanto vendidas, para investidores?
A nova era da geopolítica da IA
Uma das principais conclusões foi o quanto a competição geopolítica está moldando profundamente o cenário da IA. Em particular, a tensão entre os Estados Unidos e a China tornou-se um elemento definidor da cadeia tecnológica global. Trata-se de uma força ativa que determina quem pode construir o quê, onde e a que custo.
Uma forma útil de pensar sobre isso é separar onde a IA já funciona bem e onde ainda enfrenta dificuldades. Hoje, a IA apresenta desempenho extremamente eficaz no mundo “fechado”: software, análise de dados, programação e fluxos de trabalho digitais. Em contraste, ainda é muito menos confiável no mundo “físico”, como robótica, veículos autônomos ou tomada de decisão no mundo real.
Essa distinção é relevante para investidores porque indica onde a disrupção deve ocorrer mais rapidamente. Setores intensivos em software já enfrentam pressão competitiva com a disseminação de novas ferramentas de IA. Enquanto isso, indústrias físicas têm experimentado impactos mais lentos e desiguais, impulsionados por regulação ou preocupações sociais com segurança, e não apenas pelas capacidades da IA.
A política pública agora ocupa o centro desse cenário, moldando modelos de negócios e a alocação de capital, influenciada por fatores como controles de exportação, subsídios, políticas industriais e dependência externa. Restringir o acesso a chips avançados pode desacelerar o progresso em algumas regiões, mas não interrompe totalmente a implementação ou o aprendizado. Na prática, isso altera o caminho adotado e abre espaço para soluções alternativas inovadoras.
Também há uma percepção clara de que diferentes filosofias estão em jogo. Nos Estados Unidos, predomina a lógica de “model first”: construir a inteligência mais avançada possível e depois encontrar formas de monetizá-la. Na China, a abordagem se aproxima mais de “deployment first”: tratar a IA como uma utilidade, implementá-la em escala, iterar rapidamente para reduzir custos e penetrar mercados comerciais.
Essas abordagens apresentam forças e fraquezas distintas, mas ambos os sistemas enfrentam restrições estruturais. Nos Estados Unidos, há limitações de infraestrutura, com redes elétricas, sistemas de planejamento e recursos hídricos pressionados pelo crescimento da demanda dos data centers. Na China, o acesso a hardware avançado de computação ainda representa um obstáculo para a evolução e a expansão.
Stacks tecnológicos como estratégia – por que a IA não é uma única aposta
Outro insight importante foi a mudança para uma visão baseada em “tech stacks”, em vez de empresas ou produtos isolados. Os mercados frequentemente tratam a IA como uma única tese de investimento, concentrando capital nas oportunidades mais visíveis ao mesmo tempo. No entanto, a IA é um sistema em camadas que se estende desde a infraestrutura física na base até aplicações e serviços no topo.
Na base da stack estão energia, terreno, refrigeração e data centers. Acima disso vêm redes, semicondutores, plataformas de nuvem, dados e, por fim, a distribuição em produtos e serviços do mundo real. A competição, as margens e os gargalos variam significativamente em cada camada. As oportunidades mais duradouras — ou aquelas mais suscetíveis ao impacto da IA — nem sempre são as mais visíveis.
Ao mesmo tempo, a competição dentro de uma mesma camada pode ser intensa. Onde a tecnologia se torna comoditizada ou fortemente subsidiada, as margens podem ser rapidamente comprimidas. Compreender onde o valor se mantém — e onde se dissipa — torna-se cada vez mais relevante. Aprender com feedback e reduzir custos pode ser tão importante quanto a excelência técnica. Em alguns mercados, ser “bom o suficiente” ou suficientemente barato pode superar tecnologias “best in class” que são caras e/ou lentas para implementar.
A IA não é mais uma única tese de investimento: confiança, geopolítica e escolhas tecnológicas estão fragmentando os mercados e ampliando a diferença entre vencedores e perdedores.
Luke Newman, gestor de portfólio
A importância da confiança na IA… e por que ela é tão frágil
A confiança pode parecer algo abstrato, mas na IA ela é cada vez mais decisiva. Em áreas sensíveis como finanças, identidade e segurança de dados, a confiança já é fundamental, influenciando diretamente decisões de aquisição, aprovação regulatória e adoção por clientes.
À medida que a IA se torna mais incorporada em sistemas críticos, a confiança também passa a moldar como empresas e governos estruturam políticas relacionadas a risco, jurisdição, regulação e dependência, refletindo a escala do impacto potencial. Embora esse tipo de fragmentação seja ineficiente do ponto de vista puramente econômico — com sistemas duplicados, cadeias de suprimento sobrepostas e custos mais elevados —, ainda pode ser uma resposta racional quando resiliência e autonomia estratégica são prioridades.
A segurança está no centro dessa dinâmica. Sistemas avançados de IA podem identificar vulnerabilidades mais rapidamente que humanos, aumentando a probabilidade de incidentes, quase falhas e maior escrutínio sobre a resiliência dos sistemas. Ao mesmo tempo, eles também podem acelerar a adaptação e a defesa. Iniciativas como o Project Glasswing, no qual a Anthropic forneceu a agências governamentais e organizações selecionadas acesso antecipado aos seus modelos de IA Claude (Mythos), buscam reforçar a confiança por meio de esforços para fortalecer a cibersegurança e apoiar a adoção no setor público.
Isso ajuda a explicar por que governos estão cada vez mais dispostos a pagar mais por tecnologias confiáveis, mesmo quando existem alternativas mais baratas. A confiança tornou-se uma barreira de acesso. A decisão da França de substituir o Windows pelo Linux ilustra como a dependência tecnológica passou a ser vista como um risco concreto. A forma como empresas e governos respondem — por meio de alinhamento, políticas ou regulação — provavelmente desempenhará um papel importante na definição dos fluxos de capital e da durabilidade das vantagens competitivas.
A velocidade das mudanças é excepcional, então como podemos medir o potencial ou avaliar se um negócio está pronto para sofrer disrupção pela IA?
- Evidências de que a IA está acelerando o crescimento de receita, gerando economias de custo mensuráveis ou promovendo melhoria sustentada de margens.
- A presença de “moats” (vantagens competitivas) que possam proteger um negócio do impacto da IA. Isso pode incluir capacidades únicas ou contratos de longo prazo, vantagens em dados, credenciais sólidas de segurança, custos de mudança para alternativas ou a existência de relações de confiança já estabelecidas com seus clientes.
- Medidas de gestão de risco regulatório (ou seja, padrões de aquisição, legislação ou exigências de conformidade) que possam proteger o negócio do impacto da concorrência impulsionada pela IA.
Implicações para investidores
O superciclo de IA tem impulsionado os mercados desde 2023, mas essa tese de investimento frequentemente tem sido tratada de forma excessivamente binária: concentrar-se nos vencedores óbvios da IA e assumir que os líderes atuais irão automaticamente monetizar a demanda futura. Na prática, o leque de resultados está se ampliando. Algumas empresas estão se mostrando beneficiárias duradouras; outras estão enfrentando desintermediação mais rapidamente (ou mais lentamente) do que o esperado. Este é precisamente o tipo de ambiente em que estratégias de retorno absoluto, operando com uma estrutura flexível de posições compradas e vendidas, podem agregar valor ao se posicionar tanto para os vencedores quanto para os perdedores da IA.
As oportunidades mais duradouras, ou aquelas mais suscetíveis ao impacto da IA, podem não ser as mais visíveis.
Ben Wallace, gestor de portfólio
A chave para isso é separar as narrativas sobre IA das realidades de investimento. No lado comprado, buscamos ir além das teses mais concorridas, em direção a oportunidades persistentes tanto na infraestrutura que sustenta o crescimento da IA (energia, água, dados e serviços críticos) quanto em beneficiários mais discretos, nos quais a IA está impulsionando produtividade, compressão de custos e expansão de margens. Essas empresas podem não ser líderes em IA, mas podem se beneficiar de forma líquida à medida que a IA se torna uma força silenciosa de desinflação em serviços e manufatura.
No lado vendido, o foco está em áreas nas quais as avaliações já pressupõem execução perfeita, onde os caminhos de monetização ainda são incertos ou onde as vantagens competitivas estão sendo corroídas. À medida que a IA acelera o ritmo da disrupção, os mercados podem se tornar ineficientes, criando oportunidades de má precificação para investidores mais ágeis ou capazes de olhar além do consenso dominante.
À medida que a confiança e as escolhas tecnológicas remodelam o cenário da IA, os retornos tendem mais a recompensar a seletividade do que o simples otimismo. Este é o tipo de ambiente no qual estratégias de ações com retorno absoluto podem se destacar, navegando a crescente dispersão de mercado por meio de posições compradas e vendidas, com flexibilidade para se ajustar a um ambiente em constante mudança. A IA não elevará todos igualmente. À medida que confiança, regulação e stacks tecnológicos fragmentam os mercados, as maiores oportunidades para investidores podem estar em distinguir os verdadeiros beneficiários daqueles cujas perspectivas estão sendo superestimadas.
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