A estratégia de investimento no campo da inteligência artificial está mudando: o foco está se deslocando da celebração do aumento da eficiência para uma corrida armamentista em termos de poder computacional. O modelo Kimi K3 com 2,8 trilhões de parâmetros marcou um ponto de virada, comparável ao momento do DeepSeek 2.0.
Após o DeepSeek-R1 causar pânico nos mercados, sugerindo que o treinamento mais barato desvalorizaria os investimentos em computação, a situação mudou. O Paradoxo de Jevons demonstra que o aumento da eficiência leva a um aumento no consumo total de recursos computacionais, e não a uma redução da demanda.
O volume de despesas de capital excede as expectativas anteriores. A Google aumentou suas projeções de CapEx para 2026 em US$ 15 bilhões, elevando-as para a faixa de US$ 195–205 bilhões. A administração da empresa alerta que os custos de infraestrutura continuarão a pressionar as margens devido ao aumento da depreciação e dos custos operacionais dos data centers, e eles aumentarão significativamente em 2027.
Analistas preveem que os gastos de capital agregados dos cinco maiores fornecedores mundiais de serviços de nuvem ultrapassarão US$ 800 bilhões em 2026 e podem atingir US$ 1 a US$ 1,2 trilhão em 2027. Além disso, os principais 14 fornecedores demonstram um crescimento anual de CapEx superior a 90%, pois o desequilíbrio entre oferta e demanda por poder computacional em IA persiste, apesar dos avanços na eficiência.
O mercado se dividiu claramente entre desenvolvedores de modelos de IA e fornecedores de infraestrutura de IA. Em junho de 2026, as ações dos hyperscalers caíram em conjunto em 18%, o pior desempenho mensal desde o IPO da Meta em 2012, pois os investidores questionaram a possibilidade de obter lucros proporcionais aos enormes investimentos de capital. Mesmo os resultados da Google, que superaram as expectativas, provocaram uma queda de 4% após o fechamento do pregão unicamente devido às notícias sobre CapEx.
Em contraste, as ações dos fabricantes de hardware de IA subiram 16% no mesmo período, criando um reflexo da tendência. Os vencedores mais evidentes foram as ações de fabricantes de memória e semicondutores, pois a demanda por HBM, DRAM e GPU permanece estruturalmente insatisfeita.
O modelo K3 com 2,8 trilhões de parâmetros requer o uso de pelo menos 10 GPUs GB300 para implantação local. Mesmo que o custo de treinamento diminua em 40%, o dobro da frequência de treinamento dentro da corrida armamentista levará a um aumento de 20% na demanda líquida por computação. Assim, a eficiência estimula mais concorrência, e não menos.
O gargalo mais agudo é a memória: a oferta de HBM da SK Hynix é limitada nos próximos dois a três anos. A inferência de IA contribui para o renascimento dos processadores centrais, cuja expansão é prevista em 4 a 5 vezes. Um exemplo da resposta chinesa demonstra o data center da Zhipu AI com capacidade de 1 GW, mostrando que até empresas focadas na eficiência de modelos agora estão investindo ativamente no escalonamento do poder computacional.
O lançamento do modelo Kimi K3 da Moonshot AI desencadeou uma reavaliação global das ações no setor de inteligência artificial. Analistas chamam isso de segundo choque após o DeepSeek, forçando a revisão das suposições sobre o mercado de ações de IA, pois o modelo de 2,8 trilhões de parâmetros demonstrou que equipes chinesas são capazes de criar soluções avançadas de IA com custos significativamente menores em comparação com empresas ocidentais.
De acordo com o analista de mercado da IG, Tony Sikamora, o anúncio levou à perda de US$ 314 bilhões em valor esperado de empresas privadas como OpenAI e Anthropic. Os investidores começaram a revisar a dinâmica competitiva do mercado de modelos básicos de IA e questionaram a eficácia do controle de exportação dos EUA sobre chips avançados para conter o progresso da IA na China.
Os vencedores foram o ecossistema semicondutor chinês. As ações da SMIC subiram mais de 5%, pois espera-se que o aumento da concorrência em modelos de IA estimule gastos futuros em infraestrutura. O anúncio subsequente do Alibaba Qwen3.8 Max reforçou essa tendência, causando um aumento de 3,6% no índice ChiNext Composite.
O gestor de portfólio da Allspring Global Investments, Gary Tan, observou que os principais beneficiários continuam sendo as empresas envolvidas no nível de infraestrutura de IA. O foco chinês em código aberto de IA acelerará a adoção de modelos domésticos avançados, o que exigirá mais recursos computacionais e aumentará a demanda por hardware básico, especialmente equipamentos de rede e chips de memória.
Os fabricantes de chips de memória são vencedores claros. Apesar da alta eficiência da arquitetura esparsa MoE com 896 especialistas, o Kimi K3 ainda requer cerca de 1,4 TB de memória mesmo após compressão de baixa precisão, o que sustenta a demanda constante por SK Hynix, Samsung Electronics e fabricantes chineses de memória.
Desenvolvedores de agentes e software de IA também se beneficiam, pois modelos avançados mais baratos reduzem os custos de desenvolvimento de aplicativos e aceleram sua implementação em codificação, atendimento ao cliente e processos industriais.
Os perdedores foram os desenvolvedores de modelos de IA, que enfrentaram um ambiente competitivo drasticamente piorado. A Zhipu AI, anteriormente considerada um desenvolvedor líder de modelos abertos na China, viu suas ações listadas em Hong Kong caírem quase 40% em dois dias de negociação, refletindo as preocupações do mercado sobre a concorrência no nível dos modelos. O anúncio de que os pesos do K3 estarão totalmente abertos em 27 de julho permitirá que as empresas executem o modelo independentemente, sem depender de serviços em nuvem, o que aumenta a pressão de preços em toda a cadeia de valor dos modelos.
Até os fabricantes de chips de alto desempenho, como NVIDIA e AMD, enfrentam uma nova atenção ao preço premium que estabelecem devido à escassez.
A combinação de Kimi K3 e Alibaba Qwen3.8 Max em poucos dias demonstra que a concorrência em modelos avançados de IA saiu dos laboratórios dos EUA. O analista da Morningstar, Malik Ahmed Khan, expressou ceticismo sobre uma relação de causa e efeito direta com a venda de grandes empresas de tecnologia, afirmando que as empresas americanas não abandonarão os provedores de nuvem existentes em favor de modelos chineses de código aberto devido a requisitos de segurança e conformidade. No entanto, a pressão competitiva sobre a precificação dos modelos e a confirmação de abordagens alternativas de eficiência representam mudanças sustentáveis na tese de investimento em IA, exigindo uma distinção mais sutil entre as empresas que se beneficiam da construção de infraestrutura de IA e aquelas cujos modelos de negócios dependem da manutenção da escassez de modelos avançados.
