#AIStocksWhatNext As ações de IA voltaram a subir com força, mas a história mais importante está por baixo da movimentação do preço: os gastos com IA estão se transformando em um ciclo de infraestrutura.
Em 21 de setembro, o Nasdaq atingiu um fechamento recorde, enquanto semicondutores e ações ligadas à IA dispararam. A AMD cruzou uma avaliação de US$ 1 trilhão pela primeira vez, e o índice de semicondutores subiu 4,3%.
O que me interessa é que agora isso não é mais apenas uma história sobre lançamentos de modelos.
O capital está circulando por toda a cadeia: aceleradores, redes, data centers, capacidade de energia e de nuvem. A BofA estima que cinco grandes hiperescaladores de IA possam gastar cerca de US$ 795 bilhões em despesas de capital em 2026 e quase US$ 1,08 trilhão em 2027. A Microsoft também estaria mirando algo como 38 gigawatts de capacidade de data center até 2032.
Mas há uma restrição que o mercado não pode ignorar: a economia da infraestrutura.
O relatório recente da Nscale mostrou o quão extremo pode ser o crescimento: a receita no primeiro semestre subiu 1.252%, mas ainda assim ela reportou uma perda líquida de US$ 1,02 bilhão. Enquanto isso, o endividamento corporativo ligado à IA está aumentando, e investidores em títulos estão exigindo mais compensação de alguns emissores.
Por isso, estou acompanhando a monetização, a utilização e os custos de financiamento—não apenas os anúncios de IA.
A próxima fase pode ser menos sobre provar que existe demanda por IA e mais sobre provar que a infraestrutura construída para suportá-la consegue gerar retornos duradouros.
Em 21 de setembro, o Nasdaq atingiu um fechamento recorde, enquanto semicondutores e ações ligadas à IA dispararam. A AMD cruzou uma avaliação de US$ 1 trilhão pela primeira vez, e o índice de semicondutores subiu 4,3%.
O que me interessa é que agora isso não é mais apenas uma história sobre lançamentos de modelos.
O capital está circulando por toda a cadeia: aceleradores, redes, data centers, capacidade de energia e de nuvem. A BofA estima que cinco grandes hiperescaladores de IA possam gastar cerca de US$ 795 bilhões em despesas de capital em 2026 e quase US$ 1,08 trilhão em 2027. A Microsoft também estaria mirando algo como 38 gigawatts de capacidade de data center até 2032.
Mas há uma restrição que o mercado não pode ignorar: a economia da infraestrutura.
O relatório recente da Nscale mostrou o quão extremo pode ser o crescimento: a receita no primeiro semestre subiu 1.252%, mas ainda assim ela reportou uma perda líquida de US$ 1,02 bilhão. Enquanto isso, o endividamento corporativo ligado à IA está aumentando, e investidores em títulos estão exigindo mais compensação de alguns emissores.
Por isso, estou acompanhando a monetização, a utilização e os custos de financiamento—não apenas os anúncios de IA.
A próxima fase pode ser menos sobre provar que existe demanda por IA e mais sobre provar que a infraestrutura construída para suportá-la consegue gerar retornos duradouros.
