Em seu último boletim informativo Ganância e medoWood descreve o desenvolvimento contínuo da IA como “o ciclo de capitalização mais dramático” que ele já viu, alimentado por hiperescaladores e fundições que correm para aumentar o data center e a capacidade computacional. A TSMC, por exemplo, elevou sua orientação de investimento para 2026 para cerca de 56 bilhões de dólares americanos, de 41 bilhões de dólares (65-70 bilhões de dólares) no ano passado, enquanto a Fubon Research, parceira de Jefferies em Taiwan, agora prevê US$ 65-70 bilhões. Investimento em dólares em 2027
Este aumento no investimento já está a traduzir-se em condições macroeconómicas semelhantes às do boom em Taiwan, disse o jovem de 26 anos. o crescimento real do PIB atingiu 14,55% em termos anuais no primeiro trimestre, e as encomendas de exportação aumentaram 53,4% em termos anuais nos três meses até maio. Wood observa que a demanda relacionada à IA representa agora cerca de 31% da receita da TSMC em 2026, o que mostra o quão concentrado o ciclo se tornou na infraestrutura de IA.
Leia também | 3 ações de IA superam toda a Índia: por que essa concentração soa o alarme EM
Vencedores do Paradoxo de Jevons e Picaretas e Pás
Wood enquadra a história da demanda por IA através das lentes do Paradoxo de Jevons: à medida que os custos dos tokens diminuem e a eficiência melhora, o consumo geral de computação aumenta, e não diminui. “O aumento da demanda impulsionado por preços mais baixos deve beneficiar os jogos”, escreve ele, observando que três anos e meio após o início da corrida armamentista de investimentos em IA, os fornecedores de DRAM e memória são os principais beneficiários do capital.
Ele cita o CEO da Micron, Sanjay Mehrotra, comentando que “a memória deixou de ser um componente periférico para se tornar um impulsionador chave da produtividade na era da IA”, acrescentando que os três grandes fabricantes de DRAM agora têm alavancagem suficiente para garantir contratos de vendas de longo prazo. A Micron já assinou 16 contratos estratégicos com clientes cobrindo cerca de 20% do seu volume de DRAM e um terço do seu volume de NAND, normalmente com prazos de cinco anos – evidência de mudanças estruturais na indústria, disse Wood.
Mercantilizando modelos de IA
Um risco contextual fundamental é a rápida mercantilização de grandes modelos linguísticos, especialmente nos mercados de consumo e, cada vez mais, nos mercados empresariais. Wood destaca o GLM-5.2 lançado pela Z.ai listada em Hong Kong, anteriormente Zhipu AI, e observa que fontes informadas descrevem o novo modelo como “quase equivalente ao Antrópico” para uso empresarial por apenas um quarto do preço por token.
Isso ocorre quando o tiro sai pela culatra do tokenmaxx e o surgimento de modelos chineses mais baratos em plataformas como OpenRouter. Na semana que terminou em 21 de junho, os principais modelos de IA da China processaram 21,37 trilhões de tokens no OpenRouter, acima dos 4,37 trilhões de tokens no final de abril, em comparação com 5,76 trilhões de tokens dos principais modelos dos EUA. Ele argumenta que esta mudança no volume já é indicativa da comoditização do cenário e da crescente pressão sobre a economia dos fornecedores premium de IA ocidentais.
O investimento errado em IA
Wood deixa claro que a principal vulnerabilidade no comércio de IA não é o clássico choque de excesso de semicondutores, mas o eventual reconhecimento de que os hiperscaladores e os principais laboratórios de IA não obterão um retorno satisfatório sobre o investimento. “A ganância e o medo estão pessoalmente convencidos de que as preocupações com o mau investimento serão o fator mais provável para interromper a negociação de IA, ou pelo menos retomar após uma pausa prolongada”, escreve ele.
Na sua opinião, os riscos são acordos de financiamento circulares e um reforço agressivo de capacidades baseado em pressupostos optimistas de monetização. Ele aponta para estruturas como a Nvidia que financia a OpenAI para que a OpenAI possa, por sua vez, comprar mais chips Nvidia, um ciclo de feedback que funciona enquanto os investidores estiverem dispostos a financiar o ecossistema, mas que pode parar bruscamente assim que os retornos a longo prazo estiverem em dúvida.
Por que o risco de fornecimento tradicional é secundário
Historicamente, os ciclos de semicondutores terminaram com aumentos repentinos na oferta e excesso de estoque. Wood acredita que o ciclo atual é diferente. “A principal coisa a notar é que o ciclo provavelmente terminará desta forma, em vez de um aumento repentino na oferta, como tem sido tradicionalmente o caso dos semicondutores”, diz ele, observando que os fabricantes de DRAM agora têm muito mais poder de precificação.
Os três fabricantes dominantes de DRAM conseguiram negociar acordos estratégicos plurianuais com clientes, e o que se diz no mercado de relés Wood é que os fabricantes de memória coreanos já estão lamentando um bloqueio de longo prazo, pois esperam que os preços dos chips continuem a subir. Numa indústria tão estruturalmente stressada, o factor de fim de ciclo mais provável não é o excesso de oferta, mas a capitulação dos investidores à disciplina de capital e à visibilidade das receitas na pilha de IA sobre a memória.
Apesar destas questões estruturais, Wood salienta que ainda não há “nenhum sinal de desaceleração nos investimentos em IA”. Ele atribui os gastos actuais à desregulamentação dos bancos norte-americanos sob a administração Trump, citando estimativas de Alvarez & Marsal de que as últimas alterações regulamentares abrirão 2,5 biliões de dólares em capacidade de empréstimo adicional em todo o sistema bancário dos EUA, incluindo 1,1 biliões de dólares libertados nos últimos dois trimestres.
Valor do portfólio para madeira
É importante ressaltar que Wood não está pedindo um colapso imediato dos estoques relacionados à IA; Em vez disso, ele está mudando seu foco para nomes de hardware e memória que ele acredita que permanecerão beneficiários de longo prazo, mesmo que o fim do comércio de IA seja definido por decepções com o retorno do capital.
Ele aumenta a exposição de hardware de tecnologia aos portfólios de modelos GREED & Fear adicionando pesos iniciais de 4% para SK Hynix e Kioxia no livro global long only e aumentando as alocações para Samsung Electronics. Alphabet e Alibaba estão sendo retirados do portfólio global, refletindo uma mudança deliberada das plataformas de grande capitalização para os beneficiários do ciclo de investimentos de IA.
(Isenção de responsabilidade: As recomendações, sugestões, pontos de vista e opiniões fornecidas pelos especialistas são de sua autoria. (Isso não reflete as opiniões do The Economic Times)