A revolução da Inteligência Artificial teve rostos muito conhecidos. Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta. Empresas que passaram a ocupar as manchetes, os mercados financeiros e, em alguns casos, a imaginação colectiva. Mas há uma segunda revolução a acontecer longe dos holofotes.
É feita por empresas que não desenvolvem os grandes modelos de linguagem, não criam chatbots e raramente aparecem nas conversas sobre o futuro da IA. Fabricam, no entanto, aquilo de que esses sistemas precisam para existir: memória, redes, sistemas de refrigeração, equipamentos eléctricos, servidores, infraestruturas de energia e componentes capazes de transportar quantidades absurdas de dados.
A IA pode parecer uma indústria digital, mas está a transformar-se rapidamente numa indústria física. Cada novo modelo exige centros de dados maiores, mais chips, mais electricidade e sistemas cada vez mais sofisticados para retirar o calor produzido pelas máquinas. E isso significa que uma parte significativa do dinheiro que está a ser investido na IA não fica nas empresas que desenvolvem o software.
Espalha-se por uma cadeia industrial muito mais vasta. Desde o início de 2023, algumas das empresas que ocupam esses lugares menos glamorosos da cadeia de valor registaram valorizações extraordinárias. E algumas superaram, em muito, as próprias gigantes tecnológicas que estão a financiar esta corrida.
Antes de uma máquina conseguir pensar, alguém tem de lhe fornecer os chips. Antes de os chips poderem comunicar, alguém tem de construir a rede. Antes de tudo isso funcionar, alguém tem de alimentar e arrefecer o centro de dados.
A IA começa muito antes do chatbot
A Nvidia continua a ser o exemplo mais evidente desta transformação. Desde o início de 2023, as suas acções acumularam uma valorização de cerca de 1367%, equivalente a uma taxa de crescimento anual composta de aproximadamente 109%. O desempenho é muito superior ao registado pelo conjunto do sector mundial de semicondutores, representado pelo ETF SOXX, que apresenta um CAGR de 51,9% no mesmo período.
A razão mais conhecida é a procura pelos seus processadores gráficos, fundamentais para treinar e executar modelos de IA. Mas existe uma segunda razão, talvez ainda mais importante: o ecossistema. A Nvidia não vende apenas hardware. O seu software CUDA criou uma dependência tecnológica considerável, porque milhares de programadores e empresas desenvolveram aplicações em torno da plataforma. É uma vantagem competitiva difícil de reproduzir e que ajuda a explicar a posição dominante da empresa.
Ao seu lado, outras empresas começam a beneficiar da mesma onda. A AMD, por exemplo, tornou-se a principal alternativa aos aceleradores da Nvidia e apresenta um CAGR de 73,9% desde o início de 2023. A Marvell Technology, por sua vez, com um CAGR de 69,9%, ocupa uma posição menos visível, mas essencial: fornece soluções de conectividade e circuitos personalizados que permitem construir sistemas de IA cada vez maiores.
O padrão repete-se noutras partes da cadeia.
Quando milhares de chips têm de conversar
Uma coisa é ter milhares de processadores. Outra é fazê-los comunicar entre si. Os sistemas de IA dependem de enormes quantidades de dados que precisam de circular a velocidades elevadíssimas. É aqui que entra a Arista Networks, uma das empresas que melhor representa aquilo a que os mercados chamam, com alguma ironia, as empresas das “pás e picaretas” da corrida à IA.
A sua cotação valorizou cerca de 569% desde o início de 2023, com um CAGR de 68,4%. A Arista fornece os equipamentos de rede que permitem ligar os diferentes componentes dos grandes centros de dados. A empresa compete com gigantes muito mais conhecidos, como a Cisco, mas construiu uma posição particularmente forte junto das arquitecturas utilizadas pelas grandes empresas tecnológicas.
Mais abaixo na cadeia aparecem empresas ainda mais pequenas. A Credo Technology apresenta um CAGR próximo dos 119%, enquanto a Astera Labs chega a 88,5%. Ambas trabalham em problemas que dificilmente chegam ao consumidor final, mas que se tornam críticos quando milhares de chips precisam de trocar informação simultaneamente.
É uma espécie de paradoxo da nova economia da IA: quanto mais sofisticados ficam os modelos, mais importantes se tornam problemas aparentemente prosaicos, como a distância que um sinal eléctrico consegue percorrer sem perder qualidade.
O negócio invisível da memória
Há outra peça sem a qual a IA não funciona: memória. Os grandes modelos precisam de enormes quantidades de memória de alta velocidade, particularmente de HBM, ou High Bandwidth Memory. A tecnologia é complexa e difícil de fabricar, o que deixou este mercado concentrado num pequeno grupo de empresas.
SK Hynix, Micron e Samsung dominam actualmente este segmento. E também aqui a corrida à IA alterou radicalmente a hierarquia. A SK Hynix acumulou um retorno superior a 2100% desde o início de 2023, com um CAGR de aproximadamente 136%. A Micron apresenta ganhos na ordem dos 1700% e um CAGR de 124%. A Samsung, embora seja uma das maiores empresas tecnológicas do mundo, ficou bastante atrás neste segmento específico, com uma valorização próxima dos 400% e um CAGR de 55,8%. Uma das explicações está no timing. A SK Hynix conseguiu estabelecer cedo relações estratégicas com a Nvidia para fornecer memória HBM3, enquanto a Micron acelerou rapidamente a sua capacidade de produção.
O detalhe importante é que fabricar estes chips não é simplesmente uma questão de construir mais fábricas. É preciso produzi-los com taxas de defeito suficientemente baixas para que sejam economicamente viáveis. E quanto mais difícil for produzir um componente, mais difícil é para um novo concorrente aparecer.
O problema de fazer uma máquina pensar: ela aquece
Depois dos chips, das redes e da memória surge um problema ainda mais físico. Calor. Os servidores utilizados para Inteligência Artificial podem consumir três a quatro vezes mais energia do que servidores tradicionais. E toda essa electricidade acaba, em grande medida, transformada em calor.
O velho ar condicionado dos centros de dados deixa, por isso, de ser suficiente. A corrida à IA transformou sistemas de refrigeração numa das áreas mais interessantes da infraestrutura tecnológica. E uma das empresas que mais beneficiou desse movimento foi a Vertiv. Desde o início de 2023, as suas acções dispararam mais de 1800%, correspondendo a um CAGR de aproximadamente 125%.
A empresa fornece sistemas de gestão térmica e soluções de arrefecimento líquido para centros de dados, mas a sua vantagem não está apenas no equipamento. Está também na capacidade de instalar, manter e reparar esses sistemas em escala global. Num centro de dados de uma grande tecnológica, uma falha não significa apenas que um escritório ficou sem ar condicionado. Pode significar milhões de euros de capacidade computacional parados.
É por isso que a manutenção se transforma numa vantagem competitiva tão importante quanto a própria tecnologia.
Antes do centro de dados existir, alguém tem de o construir
A IA também está a criar oportunidades para empresas que, à primeira vista, nada têm de tecnológicas. A Comfort Systems USA é um exemplo. A empresa trabalha sobretudo na engenharia e instalação de sistemas mecânicos, incluindo climatização, canalização e infraestruturas necessárias para grandes edifícios industriais.
Desde o início de 2023, as suas acções valorizaram cerca de 1293%, com um CAGR de 106,1%. A razão está no crescimento da construção de centros de dados.
As grandes tecnológicas podem anunciar novos modelos e novos produtos todas as semanas, mas esses serviços precisam de existir em algum lugar. E esse lugar exige terrenos, edifícios, transformadores, sistemas eléctricos, tubagens, refrigeração e milhares de horas de trabalho especializado.
A IA está, assim, a criar procura para profissões e empresas que durante décadas estiveram completamente afastadas da narrativa tecnológica. O centro de dados pode ser apresentado como uma maravilha da computação. Mas, antes disso, é uma gigantesca obra de engenharia.
A nova escassez pode ser a electricidade
Existe, contudo, um problema ainda maior. Electricidade. Os centros de dados de IA precisam de quantidades crescentes de energia e, em alguns mercados, a capacidade das redes eléctricas existentes não consegue acompanhar a velocidade a que estes projectos estão a ser anunciados. É aqui que empresas como a Bloom Energy entram na equação. A empresa desenvolve células de combustível de óxido sólido que podem produzir electricidade directamente junto do local onde é consumida. A lógica é particularmente interessante para centros de dados: em vez de esperar anos por novas ligações à rede, parte da energia pode ser produzida localmente.
Desde o início de 2023, a Bloom acumulou uma valorização superior a 1000%, com um CAGR de cerca de 94,8%. A corrida à IA está, portanto, a alterar também o mapa da energia.
A localização de um centro de dados deixa de depender apenas da proximidade dos clientes ou da qualidade das ligações de telecomunicações, passando a depender cada vez mais da possibilidade de obter electricidade suficiente, a um preço competitivo e com a rapidez necessária. Na era da Inteligência Artificial, energia tornou-se infraestrutura digital.
Quem paga tudo isto?
Há, no entanto, uma pergunta inevitável por detrás desta sucessão de histórias de sucesso. Quem está a pagar? A resposta está sobretudo nas grandes tecnológicas.
Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta estão a investir dezenas de milhares de milhões de dólares em centros de dados, chips, redes e energia. O investimento em infraestruturas tornou-se uma corrida em que ficar para trás pode significar perder uma posição estratégica durante anos. É este enorme fluxo de capital que alimenta toda a cadeia. E existe aqui uma assimetria interessante. Enquanto o ETF que acompanha as grandes tecnológicas apresenta um CAGR conjunto de cerca de 36,2% desde o início de 2023, empresas que fornecem a infraestrutura necessária para essa expansão registaram, em vários casos, taxas superiores a 100%. A Nvidia é o caso mais evidente, com 109%.
Mas a verdadeira surpresa está nas empresas que quase ninguém conhecia antes de a IA se transformar na maior história dos mercados.
A pergunta que pode mudar tudo
Há, porém, um problema. Todas estas empresas dependem, em última análise, da continuação do investimento das grandes tecnológicas.
E esse investimento não pode crescer para sempre sem que alguém faça uma pergunta muito simples: quanto dinheiro vai a Inteligência Artificial realmente gerar?
Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta estão a gastar valores extraordinários para construir a infraestrutura necessária à próxima geração de serviços digitais. O pressuposto é que esses investimentos vão produzir receitas e ganhos de produtividade suficientemente grandes para justificar a despesa.
Se isso acontecer, a actual expansão pode prolongar-se durante anos. Se não acontecer, o problema deixa de estar apenas nos modelos de IA.
Imagine-se que, dentro de 18 ou 24 meses, as grandes empresas começam a concluir que os ganhos de produtividade obtidos com a IA não justificam o custo dos sistemas que compraram. O primeiro efeito seria provavelmente uma revisão dos planos de investimento. Menos centros de dados, servidores, chip, redes, sistemas de refrigeração. O choque percorreria toda a cadeia.
A Nvidia sentiria a redução das encomendas. A Arista venderia menos equipamentos. A Vertiv poderia assistir ao adiamento de projectos. Empresas de engenharia perderiam contratos futuros. E até os fornecedores de energia poderiam ver alguns dos seus planos revistos.vÉ esta dependência que torna a actual corrida simultaneamente fascinante e arriscada.
Este artigo parte de uma análise da XTB.
