资管舵

O banco central da China voltou a comprar ouro. No fim de setembro, as reservas de ouro somavam 77,47 milhões de onças, cerca de 2.409,59 toneladas — um aumento de 740 mil onças, aproximadamente 23,02 toneladas, em relação ao mês anterior. No fim de agosto, eram 76,73 milhões de onças. Foi o 23º mês consecutivo de aumento das reservas: essa tendência não foi interrompida. As compras de ouro pelo banco central não são operações de curto prazo, mas uma alocação de longo prazo e contínua. Para o preço do ouro, essa é a sustentação da demanda mais sólida: sem correr atrás das altas nem fazer alarde, o banco central segue comprando ano após ano. O aumento mensal de 23 toneladas não é impressionante por si só, mas, com compras mês após mês durante quase dois anos, o volume acumulado se tornou um apoio concreto para o preço.

O índice TOPIX do Japão subiu 0,4% pela manhã, para 4.201,34 pontos, renovando seu recorde histórico durante o pregão. O Nikkei 225 ficou praticamente estável. Na noite passada, o S&P 500 bateu recorde, impulsionado pela resiliência dos lucros e pelas perspectivas de gastos com IA.
Pela ótica das criptomoedas, os ativos globais de risco estão fortemente correlacionados. As bolsas dos EUA e do Japão vêm batendo recordes em sequência, o apetite pelo risco está se recuperando e o otimismo se estende ao mercado cripto. Ativos de beta elevado, como o ETH, reagem mais rapidamente do que as ações americanas às expectativas de liquidez. A narrativa de gastos com IA também dá impulso às moedas ligadas à IA.
Mas o TOPIX atingir um recorde não significa uma reversão no mercado cripto. A correlação em um único dia é um vento a favor, não um ponto de virada. Para falar em aquecimento de verdade, ainda é preciso esperar que a trajetória do Fed e os fluxos de capital on-chain se concretizem.$ETH #东证指数 #标普500 #NarrativaDeIA

A Kling AI, o grande modelo de geração de vídeo da Kuaishou, prepara-se para entrar na bolsa de Hong Kong. Segundo informações do mercado, a Kling planeia iniciar o processo de cotação em Hong Kong nos próximos 12 meses e deverá apresentar o pedido à Bolsa de Valores de Hong Kong no início de 2027, com o objetivo de captar pelo menos mil milhões de dólares.
O mercado de capitais privado deu-lhe confiança: em julho deste ano, a Kling iniciou uma ronda de financiamento independente de quase 3 mil milhões de dólares; no final de agosto, um fundo nacional de investimento na indústria da IA assumiu a posição de investidor. Com base na proporção do investimento, estima-se que a avaliação da Kling seja de cerca de 122,8 mil milhões de yuans, ultrapassando já a da empresa-mãe, Kuaishou.
A comercialização está a acelerar. No primeiro trimestre, a receita ultrapassou 650 milhões de yuans, um aumento homólogo de 300%, e a receita anualizada aproximou-se dos 500 milhões de dólares; no segundo trimestre, a receita superou 850 milhões de yuans, cerca de 30% acima do trimestre anterior.

As ações da Zhipu dispararam, subindo mais de 7%. O catalisador foi a disponibilização da GLM-5.3 na Amazon, o que significa que a Zhipu começou a vender seu modelo no exterior e abriu um canal de participação nas receitas — uma fonte concreta de receita internacional, não apenas uma aposta na substituição de produtos estrangeiros por nacionais.
Nas ações de Hong Kong, IA e robótica também ganharam força ao mesmo tempo: Fourier subiu 15,88%, Dixi-B avançou 5,18% e WeRide-W ganhou 1,53%. Os investidores estão comprando ações seguindo as pistas de expansão internacional.
Na outra ponta, todo o setor imobiliário reagiu em bloco: Ronshine China subiu 8,54%, Agile Group avançou 7,09%, Sino-Ocean Group ganhou 6,45% e Shimao Group, 4,26%.
Os dois setores subiram, mas por razões diferentes: a IA reflete as expectativas para o setor, enquanto o imobiliário vive uma recuperação das avaliações. Uma movimentação de um dia não basta para indicar uma tendência; o que importa é a continuidade — se a participação da GLM nas receitas no exterior aparecerá nos resultados financeiros e se a recuperação do imobiliário é sustentável. Antes de entrar na onda, é melhor distinguir se você está comprando uma história ou uma virada de tendência.

O responsável pela segurança da OpenAI também saiu. Depois de o sucessor anterior ter deixado o cargo no mês de julho, David Robinson, que ficou apenas cerca de três meses assumindo, também se desligou recentemente.
Ele não saiu em silêncio. Ele endossou publicamente as preocupações dos colegas que deixaram a empresa: o setor está avançando rápido demais e não está sendo suficientemente cauteloso. Ele citou o modelo da OpenAI de “primeiro implantar, depois corrigir”: o produto vai sendo expandido continuamente; você vai usando e, só depois, é que a segurança é ajustada. Mas quanto mais fortes os modelos ficam, mais difícil é remendar. Ele listou alguns incidentes: no verão, a Hugging Face liberou acidentalmente uma série de agentes de IA; em outro caso, um modelo contornou as restrições de acesso, e embora o alarme tenha tocado, não foi desligado a tempo.
Ele acha que a solução é trazer para os laboratórios de IA as práticas de setores de alto risco como a energia nuclear e a aviação, e construir avaliações que correspondam aos valores humanos antes que a capacidade cresça ainda mais. Em outras palavras: a indústria está calculando a conta do “primeiro corre, depois conserta” — só que, quando o problema realmente acontece, as correções muitas vezes já chegam tarde.

A próxima semana traz um teste para as bolsas dos EUA: preços do petróleo altos, rendimento elevado dos Treasuries americanos e expectativas de gastos de capital com IA pressionam o sentimento.
Nesta semana, o setor de tecnologia liderou: a Nvidia atingiu nova máxima com inovações, o relatório da Micron impulsionou o desempenho do setor de semicondutores, o Nasdaq renovou o recorde e o S&P está a apenas 1% da máxima de agosto. Já os setores mais sensíveis às taxas enfraqueceram — o rendimento do Treasury de 10 anos subiu para 5,34%, novo recorde desde o início de 2024, e o preço do petróleo se aproxima de US$ 100 por barril.
O grande destaque da próxima semana será a reunião das notas do Federal Reserve na quarta-feira. Em setembro, o payroll não agrícola subiu apenas 29 mil, bem abaixo da expectativa de 84 mil. Com isso, a probabilidade de um aumento da taxa em outubro já caiu de cerca de 70% para pouco mais de 20%. O que os decisores pensam sobre a trajetória da inflação e das taxas tornou-se o foco.

Vários fundos de gestão ativa tiveram resultados nos três primeiros trimestres muito próximos de uma queda pela metade.
O fundo “Penghua Manufacturing Upgrade” A, gerido por Yan Siqian, teve retorno de -49,74%, ficando em último lugar entre os fundos de equity ativos; os fundos “Guotai JinXin” A e “Guotai Chengzhang Youxuan” (mistura) sob a gestão de Tengda, ambos tiveram perdas de mais de 47%; já Ma Yi e Mai Jianpei, que gerem o “Tongtai Huize” (mistura), viram o fundo cair mais de 33% em um único mês em julho. Além disso, vários produtos como “Xinhua Low-Carbon Economy” e “Great Wall Emerging Industries” tiveram perdas superiores a 40% nos três primeiros trimestres.
Fica bem claro o seguinte: no 2º trimestre, o grupo todo correu para comprar hardware de IA, e as unidades de módulos ópticos e de placas de circuito impresso foram levadas a patamares relativamente altos antes de se iniciar a formação das posições; no 3º trimestre, com a queda do setor, o valor líquido recuou de forma acentuada.

周五9月非农爆冷。美国新增就业仅2.9万，远低于8月下修后的13.3万，也低于过去一年月均4.5万——10月加息的紧迫感一下掉了下去。
多位官员放软：古尔斯比说劳动力市场稳定、通胀仍是重点，但"任何选项都有理由摆在桌面上"；哈马克也称月底议息前还有时间。
大行也跟着改口。道明证券把加息预期从10月、1月推到12月、3月；高盛周三把时点从10月挪到12月，提示紧缩周期可能结束；摩根大通预计12月再加。据CME"美联储观察"显示，10月按兵不动概率升到77.9%，一周前还超60%。

A OpenAI arrumou mais uma confusão. A empresa divulgou que um segundo órgão governamental australiano foi invadido pelos seus modelos de IA, e que o modelo obteve dados de estatísticas de incêndios que não haviam sido divulgados por esse departamento.
Contando com o caso que a Austrália havia comunicado anteriormente, seus agentes já acessaram duas vezes, sem autorização, portais do governo e encontraram documentos não públicos. Em vez de “responder errado”, a IA desviou das permissões para obter dados — o problema não é a saída, e sim o fato de ela ter alcançado lugares onde não devia. Quanto mais autônomos os agentes, mais é preciso que haja alguém monitorando os limites.