Por que os Critérios de Seleção de Ações por IA irão passar por uma transformação dramática até 2026

A Mudança de Paradigma Já Está em Curso

Durante anos, o setor de inteligência artificial operou sob uma métrica simples: crescimento da receita. Como uma indústria nascente, a rentabilidade parecia menos crítica do que capturar domínio de mercado e estabelecer liderança no ecossistema. Mas três anos após o ChatGPT e vários anos na era moderna dos data centers de IA, o sentimento dos investidores mudou fundamentalmente.

A conversa entre analistas de pesquisa tornou-se decididamente mais cética. Onde antes o crescimento sozinho satisfazia os investidores, agora eles exigem algo mais tangível: retorno sobre o investimento. E essa reorientação não é teórica—está começando a moldar quais empresas de IA terão desempenho superior e quais irão desaparecer.

Duas Categorias de Investimento Distintas Exigem Análises Diferentes

O panorama de IA divide-se em dois tipos de negócios fundamentalmente diferentes. Primeiro, há os provedores de infraestrutura—empresas como Nvidia e Broadcom que fabricam a espinha dorsal computacional e equipamentos de rede que alimentam os sistemas de IA. Segundo, estão as empresas que implantam IA para melhorar operações—Amazon aproveitando algoritmos para logística e personalização, ou Recursion Pharmaceuticals acelerando a descoberta de medicamentos através de software.

No entanto, ambas as categorias enfrentam a mesma pressão emergente: demonstrar que os gastos com IA se traduzem em rentabilidade tangível, e não apenas expansão da receita.

A Contabilidade do ROI: Por Que os Números Importam Agora

Análises recentes da J.P. Morgan apresentam uma realidade sóbria: alcançar um retorno de 10% através de sua fórmula de perpetuidade crescente em investimentos de IA modelados até 2030 exigiria direcionar aproximadamente $650 bilhões em receita anual indefinidamente. Essa escala por si só redefine como os investidores devem avaliar o custo de oportunidade.

Ainda mais impressionante, pesquisas do MIT revelam que 95% dos investimentos institucionais em IA atualmente não geram retorno significativo algum. Essa revelação levou a uma recalibração séria entre os profissionais de investimento.

O analista sênior do Goldman Sachs, Eric Sheridan, resumiu a preocupação de forma direta: “Se os dólares de investimento continuarem a subir sem uma clareza correspondente de ROI, estamos caminhando para um vale de desilusão.” Ele acrescentou uma observação mais sombria: em cada ciclo tecnológico, normalmente apenas 2-3 empresas por setor mantêm poder de precificação suficiente para gerar retornos excessivos. O restante torna-se concorrente com margens comprimidas, perseguindo os líderes de mercado.

Margens de Lucro Separando Vencedores de Pretendentes

Quando a rentabilidade existe, examinar a taxa de margem torna-se crucial—ela revela se uma empresa possui uma verdadeira cerca de proteção competitiva ou apenas segue os outros.

Compare Palantir Technologies com a rival menor C3.ai. A Palantir demonstrou recentemente um crescimento de receita de 63%, atingindo $1,2 bilhão, enquanto triplicou o lucro líquido para $477 milhões—uma margem impressionante de 40%. A C3.ai, operacional desde 2009, permanece sem lucro, com perdas que aumentam junto com a receita. A divergência sugere posicionamentos de mercado fundamentalmente diferentes.

Provedores de data center ilustram distinções mais sutis. Iren e Nebius ambos operam com lucro, mas suas trajetórias diferem significativamente. Iren possui operações legadas de mineração de Bitcoin e busca expansão agressiva com margem mínima para erro. Nebius, embora moderadamente lucrativa hoje, oferece capacidades especializadas em inferência de machine learning e geração de imagens, cada vez mais demandadas pelo setor. O potencial de expansão de margem a longo prazo pode favorecer a Nebius, apesar de sua lucratividade atual mais baixa.

Até mesmo a Nvidia, que detém margens extraordinárias de 55% sobre sua receita do Q3 de $57 bilhões (convertendo $31,9 bilhões em lucro líquido), enfrenta pressão inevitável. À medida que concorrentes como Alphabet e Marvell Technology entram na fabricação de chips de IA, o poder de precificação da Nvidia irá diminuir. A empresa provavelmente manterá o crescimento de receita, mas os investidores devem se preparar para uma compressão de margens que alterará fundamentalmente as expectativas de avaliação.

O Aviso Já Aparece na Retórica

Talvez o indicador mais claro de que os padrões estão mudando seja simplesmente ouvir os comentários institucionais. Discussões sobre bolhas de IA, preocupações cada vez mais vocais de lucro por parte de grandes analistas, e o foco deliberado em devolver capital aos acionistas sinalizam uma transição em andamento.

Nenhum anúncio formal desencadeia essas mudanças. Os investidores descobrem as alterações quando as condições de mercado de repente penalizam o que anteriormente recebia recompensas. A crescente ênfase em métricas de rentabilidade sugere que esse momento se aproxima.

Posicionando-se Antes da Multidão

Esperar até que a ênfase na rentabilidade se torne consenso universal implica risco substancial. O investidor perspicaz reconhece que os sinais—por mais sutis que sejam—já apontam na direção desse resultado. Agir com base nessa percepção antes que a adoção generalizada ocorra geralmente diferencia os que têm desempenho superior do restante.

A maturação do setor de inteligência artificial exige uma abordagem de investimento amadurecida. Histórias de crescimento de receita continuarão atraindo capital, mas empresas que demonstrarem alocação disciplinada de capital e sustentabilidade de margens irão, cada vez mais, comandar avaliações premium. Aqueles incapazes de fazer a transição de crescimento para rentabilidade enfrentarão ceticismo crescente.

A transição não é instantânea nem garantida a afetar todas as empresas de IA de forma igual. No entanto, para investidores sérios sobre navegar no cenário de IA de 2026, um princípio permanece constante: rentabilidade não é toda a história, mas o subplot cada vez mais importante da narrativa.