O debate sobre investimento em IA: Por que o CEO da Nvidia pode ter um ponto sobre as avaliações de mercado

Para investidores nervosos com uma potencial crise tecnológica, a comparação com 2000 parece ominosa. O colapso das dot-com eliminou trilhões, com o Nasdaq a cair 77% e estrelas do mercado como a Cisco Systems a descer ainda mais. A atual recuperação tecnológica — agora já no seu quarto ano — naturalmente despertou preocupações semelhantes entre os participantes do mercado.

Desde o início de novembro, as preocupações com sobrevalorização têm pesado sobre as ações de tecnologia. O Nasdaq Composto manteve-se relativamente estável, subindo apenas 113 pontos, de 23.348 para 23.461, ao longo de três meses. A queda de 10% na ação da Microsoft após o seu relatório de lucros de final de janeiro só intensificou a ansiedade, especialmente considerando que a empresa reportou um crescimento de lucros de 60% ano após ano. Este paradoxo — queda do preço das ações juntamente com lucros em forte crescimento — tornou-se uma marca do investimento na era da IA, levantando a questão: estamos a testemunhar uma crise de avaliação genuína ou o mercado tornou-se simplesmente mais seletivo?

Por que o medo de uma crise tecnológica é compreensível

Os riscos de erros de timing são realmente enormes. Uma ação que cai 80% precisa de uma recuperação de 400% apenas para recuperar o valor investido, tornando crucial evitar comprar no pico do mercado. Investidores que adquiriram ações de grandes empresas de tecnologia em março de 2000 enfrentaram perdas que levaram anos, ou até décadas, a recuperar. A Cisco Systems, maior empresa da época, negociava a um rácio preço/lucro de 472 no seu pico — uma avaliação astronómica por qualquer padrão.

A nervosidade em relação ao mercado atual reflete este precedente histórico. A gigante dos semicondutores Nvidia, liderada pelo CEO Jensen Huang, tornou-se tanto o símbolo quanto o alvo da empolgação com os investimentos em IA. Com uma capitalização de mercado que supera qualquer outra empresa globalmente, a saúde da Nvidia serve como um proxy para a narrativa mais ampla de investimento em IA. Huang abordou diretamente as preocupações com bolhas durante a apresentação de resultados de novembro, argumentando que o panorama tecnológico difere fundamentalmente da era das dot-com.

O argumento contra uma bolha de IA: uma mudança nos paradigmas de computação

Segundo Huang, a hipótese da Lei de Moore — a observação de que a potência dos microchips duplica aproximadamente a cada 18 meses — já não se aplica à inteligência artificial. Em vez disso, Huang identificou três transformações simultâneas de plataformas que estão a remodelar a indústria.

A primeira transformação envolve uma transição massiva de computação CPU (unidade central de processamento) para GPU (unidade de processamento gráfico). Empresas investiram centenas de bilhões em aplicações não relacionadas com IA que correm em CPUs tradicionais. Estas cargas de trabalho estão a migrar sistematicamente para infraestruturas GPU otimizadas para processamento de IA. O cloud computing por si só representa uma oportunidade de vários centenas de bilhões de dólares com esta mudança.

Em segundo lugar, Huang apontou para um ponto de inflexão crítico onde a inteligência artificial está a substituir sistemas antigos e a possibilitar aplicações totalmente novas. A IA generativa tornou-se o padrão para rankings de pesquisa, segmentação de publicidade, previsão de conversões e moderação de conteúdo — domínios anteriormente dominados por abordagens clássicas de machine learning. As ferramentas de marketing baseadas em IA da Meta demonstraram concretamente esta mudança: as conversões no Instagram melhoraram 5%, enquanto o Facebook registou um aumento de 3%. Huang sugeriu que tais melhorias se traduzem numa “aceleração substancial de receitas para grandes hyperscalers”.

Por fim, o crescimento de sistemas de IA agentic representa o que Huang chamou de “a próxima fronteira da computação”. Estes sistemas — que vão desde assistentes jurídicos alimentados por IA até sistemas de veículos autónomos — operam com capacidades de raciocínio e planeamento. Huang reforçou esta narrativa em janeiro, revelando a tecnologia de condução autónoma da Nvidia, descrevendo-a como um “momento transformador” para aplicações físicas de inteligência artificial.

A refutação baseada em dados: as avaliações contam uma história diferente

Embora a narrativa de Huang sobre o potencial transformador da IA seja convincente, os métricos de avaliação reais apresentam um contra-argumento forte às preocupações de bolha.

O Nasdaq-100 negocia atualmente a um rácio preço/lucro (P/E) médio de 32,9 — na verdade, mais baixo do que a média de 33,4 de um ano atrás. Esta ligeira diminuição representa o oposto do que condições de bolha sugeririam. Para ter uma perspetiva, o Nasdaq-100 tinha um P/E de 60 em março de 2000, pouco antes do colapso começar.

A comparação torna-se ainda mais clara ao analisar ações individuais. A Cisco Systems, maior empresa de tecnologia em 1999, atingiu avaliações de 472 P/E no seu pico. A Nvidia hoje negocia a um P/E de 47,7 — aproximadamente um décimo do pico da Cisco, apesar de desempenhar um papel muito maior na formação do setor.

Para além dos múltiplos de avaliação, as tendências de rentabilidade divergem fortemente do período das dot-com. Naquele bolha anterior, cerca de 14% das empresas de tecnologia geravam lucros. Hoje, as empresas que impulsionam a revolução da IA demonstram uma rentabilidade robusta e em aceleração. No último trimestre, a Nvidia aumentou os lucros em 65% face ao ano anterior. A Microsoft expandiu os lucros em 60%. A Alphabet ultrapassou os 100 mil milhões de dólares em receitas trimestrais pela primeira vez, aumentando os lucros em 33%, apesar de ter de pagar uma multa antitruste de 3,45 mil milhões de dólares.

Parâmetros históricos que se desmoronam sob escrutínio

As diferenças fundamentais entre o mercado atual e 2000 tornam-se evidentes ao examinar a rentabilidade. A bolha das dot-com inflacionou avaliações de empresas com modelos de negócio especulativos e lucros mínimos. As gigantes tecnológicas de hoje mantêm balanços sólidos e um crescimento de lucros composto, oferecendo uma base genuína para os preços atuais do mercado, em vez de pura especulação.

A fase de consolidação de três meses que preocupou os investidores cria, na verdade, uma oportunidade para empresas de rápido crescimento expandirem-se para as suas avaliações atuais. À medida que estas empresas continuam a entregar um crescimento de lucros de mais de 60%, a compressão dos múltiplos que preocupou os traders pode, em retrospectiva, parecer uma pechincha.

Reconsiderar a narrativa da bolha

A ansiedade persistente sobre condições de bolha em IA reflete uma memória histórica legítima. No entanto, quando analisada à luz de dados reais, a evidência sugere que estamos a testemunhar algo fundamentalmente diferente da era das dot-com. As avaliações permanecem moderadas em relação aos extremos históricos da tecnologia, a rentabilidade acelera em grandes empresas, e as fundações tecnológicas que sustentam os preços atuais parecem sólidas, não especulativas.

Se os investimentos em IA irão, afinal, proporcionar os retornos transformadores que alguns esperam, continua a ser uma questão em aberto. Mas os dados atuais sugerem que descrever o mercado de hoje como uma bolha exige ignorar as diferenças substanciais tanto nas métricas de avaliação quanto no desempenho empresarial subjacente em comparação com as anteriores manias tecnológicas.