Noite decisiva de relatórios financeiros de IA: 650 bilhões de dólares investidos em AGI

29 de abril de 2026, Microsoft, Google, Meta e Amazon entregaram na mesma dia os resultados do primeiro trimestre deste ano. Ao separar as diretrizes de gastos de capital fornecidas por essas quatro empresas, os números se aproximam de 650 bilhões de dólares. Essa escala já equivale ao PIB de um país como a Suécia em um ano.

Em outras palavras, as quatro maiores empresas de tecnologia do mundo estão prestes a usar uma quantidade de economia de um país médio desenvolvido para comprar o ingresso para a era da AGI.

Agora, todos os olhos estão fixos nesse bilhete para a AGI. Neste momento, apelidado de “Noite da Decisão dos Ativos de IA” global, se desviarmos um pouco o olhar dessas narrativas grandiosas e olharmos para os cantos escondidos e discretos, perceberemos que uma guerra oculta sobre correntes físicas, ansiedade de capital e reestruturação industrial já chegou ao ponto de revelação.

Como uma empresa sem relatório financeiro derrubou o mercado de ações dos EUA?

Quem realmente consegue controlar o humor do mercado nem sempre é aquela empresa que aparece como a mais lucrativa no balanço, mas sim aquela que todos consideram um “ícone de fé”.

29 de abril era originalmente o dia mais importante da temporada de resultados das ações americanas. Mas, antes mesmo das empresas entregarem seus relatórios, o mercado passou por uma queda repentina e inesperada. Dados do Goldman Sachs mostram que esse foi o segundo pior dia de desempenho de ativos de IA desde o início do ano.

O gatilho não foi uma falha de desempenho de alguma empresa listada, mas uma reportagem do The Wall Street Journal do dia anterior, que informou que a OpenAI não conseguiu atingir sua meta de receita para 2025, e que a meta de usuários ativos semanais de 1 bilhão ainda está longe de ser alcançada. Ainda mais doloroso para o mercado foi o trecho que mencionou que a CFO da OpenAI, Sarah Friar, havia alertado internamente que, se o crescimento da receita continuasse abaixo do esperado, a empresa poderia ter dificuldades em sustentar a promessa de compra de capacidade computacional de até 600 bilhões de dólares.

Uma empresa que não é listada, que não precisa divulgar balanço, só com um rumor, fez o preço da Oracle cair 4%, o CoreWeave despencar 5,8%, e até a SoftBank, do outro lado do Pacífico, sofrer uma queda de 12% na negociação fora de bolsa.

Quando a promessa de 600 bilhões de dólares em capacidade computacional colidiu com o crescimento de receita que não se concretizou, o mercado percebeu de repente que o aspecto mais perigoso da narrativa de IA não é que ninguém acredita no futuro, mas que ele é excessivamente caro.

Nos últimos dois anos, a OpenAI se tornou uma espécie de religião no Vale do Silício.

Compra de GPUs, construção de data centers, expansão de provedores de nuvem, avaliação de startups — muitas decisões aparentemente dispersas, mas todas baseadas na mesma premissa: que a capacidade dos modelos continuará a evoluir, que a escala continuará a crescer, e que a AGI transformará todos os investimentos caros de hoje em um ingresso para o futuro.

O ponto forte dessa lógica é sua capacidade de auto-reforço. Quanto mais pessoas acreditam, maior a avaliação; quanto maior a avaliação, mais pessoas se sentem obrigadas a acreditar.

Porém, por volta de 29 de abril, o mercado começou a questionar seriamente o fluxo de caixa dessa fé, mesmo a OpenAI precisando lidar com custos de aquisição de clientes, retenção, crescimento de receita e contas de capacidade computacional.

Máquina de imprimir dinheiro e água de resfriamento

O aspecto mais fascinante da era da internet é que o crescimento parecia quase ilimitado.

Escrever um código, copiar para milhões de usuários, e a margem de custo se tornava extremamente baixa. Nos últimos vinte anos, o Vale do Silício ousou apostar na ideia de “queimar dinheiro para crescer”, revolucionando setores tradicionais, confiando que, com efeito de rede suficiente, a escala absorveria os custos.

Porém, na era da IA, a impressora de dinheiro digital foi literalmente travada por um elemento físico: a água de resfriamento.

Na teleconferência de resultados de 29 de abril, ao anunciar um crescimento surpreendente de 63% no negócio de nuvem (com receita trimestral ultrapassando 20 bilhões de dólares pela primeira vez), o CEO do Google, Pichai, demonstrou frustração: “Se pudéssemos atender à demanda, a receita de nuvem poderia ser ainda maior.”

Por trás dessa frase, está uma das mais estranhas dificuldades comerciais da era da IA: a demanda supera a oferta, mas o crescimento é rigidamente limitado pelo mundo físico.

O Google tem uma carteira de pedidos de nuvem de até 462 bilhões de dólares, quase dobrando em relação ao trimestre anterior. Os produtos de soluções de IA cresceram quase 800% ano a ano, os usuários pagos do Gemini Enterprise aumentaram 40% em relação ao trimestre anterior, e o uso de tokens de API disparou de 10 bilhões por minuto para 16 bilhões.

Esses números, em qualquer outra empresa de internet, seriam motivo de comemoração. Mas na fala de Pichai, ouvimos uma nova dificuldade da era da IA: os clientes já estão na fila, o dinheiro já está vindo, mas os servidores ainda não estão prontos, a energia ainda não foi conectada, e os chips avançados ainda não saíram das fábricas de wafers.

Não é que não haja demanda, mas ela é tão grande que está puxando o crescimento de volta ao mundo físico.

A Microsoft enfrenta uma situação semelhante. O crescimento do Azure atingiu 40%, e a receita anual de IA ultrapassou 37 bilhões de dólares — um aumento de quase três vezes em 15 meses, partindo de 13 bilhões em janeiro de 2025.

Porém, os gastos de capital da Microsoft caíram para 31,9 bilhões de dólares, uma redução de quase 60 milhões em relação ao trimestre anterior de 37,5 bilhões. A explicação oficial foi “a temporização na construção de infraestrutura”. Ou seja, o dinheiro pode ser liberado hoje, mas os data centers não surgirão amanhã; os pedidos de GPU podem ser feitos, mas energia, terrenos, sistemas de resfriamento e ciclos de construção levam tempo para se concretizar.

Quando todos pensam que estamos correndo rumo ao mundo virtual, quem decide o resultado final ainda são os mais antigos e físicos recursos: ativos de grande porte e leis da física.

O poder de processamento está se tornando uma nova “terra”, limitada no curto prazo, de construção lenta, com localização importante, e quem chegar primeiro garante o fornecimento. Nesse jogo de conquista de territórios, os quatro gigantes não estão apostando em um retorno imediato, mas sim em acumular “terras” — por isso, estão dispostos a gastar até 650 bilhões de dólares em gastos de capital, não porque já tenham certeza do retorno, mas porque temem que, se não acumularem esses “territórios”, amanhã podem nem entrar na jogada.

A postura de gastar dinheiro

Após o fechamento do mercado em 29 de abril, com resultados acima do esperado e aumento nos gastos de capital, as ações do Google subiram 7%, enquanto Meta despencou 7%.

Para ser justo, a Meta apresentou um resultado bastante impressionante: receita de 56,31 bilhões de dólares, crescimento de 33% ano a ano, a maior desde 2021; EPS de 10,44 dólares, muito acima do esperado pela Wall Street.

Porém, Zuckerberg cometeu um erro clássico: a Meta elevou sua previsão de gastos de capital para 125 a 145 bilhões de dólares em 2026. Quanto melhor o desempenho, mais o mercado fica nervoso. Porque o que os investidores realmente temem não é se a Meta está lucrando agora, mas se ela usará o caixa gerado pelo seu negócio de publicidade para sustentar uma aposta de IA de retorno incerto.

A punição do mercado foi severa, e a diferença está na granularidade da monetização.

Os gastos de IA do Google, Amazon e Microsoft ainda podem ser encaixados em uma contabilidade relativamente clara: pedidos de nuvem de 462 bilhões de dólares, receita de IA da AWS, usuários do Copilot e altos RPO. Cada dólar gasto por elas pode não gerar retorno imediato, mas a Wall Street sabe de onde virá o retorno: clientes empresariais, contratos de nuvem, assinaturas de software, aluguel de capacidade computacional.

Essa é a razão pela qual o mercado de capitais continua disposto a ouvir suas histórias. Histórias podem ser longas, mas o caminho de retorno não pode ser completamente invisível.

A dificuldade da Meta é que ela não possui um negócio de nuvem para vender ao mercado externo.

O que ela investiu na sua infraestrutura de IA, de milhares de bilhões de dólares, terá que se concretizar por outros caminhos: aumentar a fidelidade dos usuários com o assistente de IA, melhorar a conversão de anúncios com algoritmos de recomendação, prolongar o tempo de permanência com conteúdo gerado por IA, transformar óculos inteligentes e hardware futuro em novas entradas.

Essa lógica não é inválida, apenas a cadeia de valor é muito longa. Para os provedores de nuvem, gastar dinheiro significa colocar GPUs em pedidos já assinados; para a Meta, gastar dinheiro é colocar GPUs em um modelo de eficiência de publicidade ainda não totalmente comprovado. Os primeiros podem ser descontados, os segundos precisam ser acreditados primeiro. Embora logicamente faça sentido, a cadeia de monetização é longa demais, e o mercado não tem paciência suficiente.

No mercado de capitais, paciência é uma mercadoria rara. Especialmente quando os gastos de capital atingem trilhões de dólares, os investidores estão dispostos a pagar pelo futuro, mas não por um futuro indefinido.

Ainda mais preocupante é o fator tempo.

O CEO da Amazon, Andy Jassy, admitiu na teleconferência que a maior parte do investimento de 2026 só começará a gerar retorno em 2027 ou 2028.

Isso significa que as gigantes estão empurrando o fluxo de caixa de hoje para a capacidade de produção de daqui a dois anos. Entre construção de data centers, fornecimento de chips, conexão de energia, demanda de clientes e iteração de modelos, qualquer desvio em um desses pontos pode fazer o mercado reavaliar tudo.

A corrida armamentista de IA é mais perigosa aqui: o dinheiro é gasto hoje, a história é contada hoje, mas a resposta só será conhecida daqui a dois anos.

Fronteiras industriais cada vez mais difusas

A IA não destronou o search tão rapidamente quanto muitos previam há dois anos.

Quando o ChatGPT surgiu, o mercado acreditou que a publicidade de busca seria engolida por respostas diretas, e empresas como a Perplexity também receberam altas expectativas. Mas, na divulgação de resultados de 29 de abril, o Google mostrou que as buscas atingiram recordes históricos, com receita de 77,25 bilhões de dólares, crescimento de 15% ano a ano.

Isso se assemelha à “paradoxo de Jevons” na era da IA. Em 1865, o economista William Stanley Jevons descobriu que o aumento na eficiência das máquinas a vapor não reduzia o consumo de carvão, mas, ao contrário, aumentava seu uso, pois a maior eficiência tornava o vapor acessível a mais pessoas, impulsionando a demanda geral. Da mesma forma, a IA torna as buscas mais complexas, levando os usuários a fazerem mais perguntas.

Essa é uma das razões pelas quais o Google consegue convencer mais facilmente o mercado do que a Meta. Ele possui uma entrada antiga de receita de publicidade e uma nova contabilidade de nuvem; pode ganhar dinheiro com anúncios e também com a demanda empresarial por capacidade computacional. A IA não derrubou suas muralhas, pelo contrário, reforçou uma camada adicional.

Mudanças semelhantes na fronteira também ocorrem na indústria de chips. No mesmo dia, a Qualcomm, líder em chips móveis, divulgou receita de 10,6 bilhões de dólares. Em teleconferência, o CEO Cristiano Amon anunciou uma decisão importante: a Qualcomm entrará oficialmente no mercado de data centers, com chips personalizados em parceria com uma grande provedora de nuvem, com início de entregas previsto para o final do ano.

O principal mercado da Qualcomm sempre foi dispositivos móveis. Mas, à medida que a carga de trabalho de IA começa a ser redistribuída entre nuvem e dispositivos, ela também precisa redefinir sua posição.

Se o futuro da IA for totalmente dominado por grandes modelos na nuvem, o valor dos chips de smartphones será comprimido; se a IA no dispositivo se tornar padrão, a Qualcomm precisará provar que não é só de smartphones, mas também de inferência, terminais e data centers de baixo consumo.

Sua entrada no mercado de data centers é mais uma defesa do que um ataque.

Quando a IA passar a ser uma configuração padrão no dispositivo, e não um luxo na nuvem, todas as fronteiras industriais começarão a se tornar mais difusas. Fabricantes de chips de smartphones tentarão entrar em data centers, provedores de nuvem começarão a desenvolver seus próprios chips, e as empresas de chips explorarão modelos. A “fuga” da Qualcomm é apenas a ponta do iceberg dessa grande reestruturação.

A mesma corrida pelo ouro, duas linguagens de avaliação

Na mesma febre de ouro da IA, o mercado de ações dos EUA entrou na fase rigorosa de “desmascaramento de monetização”. Mesmo os líderes em controle de processos semicondutores e equipamentos de inspeção, ao revelarem riscos geopolíticos e tarifários, sofreram reavaliações. Após o fechamento de 29 de abril, a KLA Corporation (KLA) reportou receita de 3,415 bilhões de dólares, acima do esperado, com EPS ajustado de 9,40 dólares, superior aos 9,16 dólares previstos.

Porém, suas ações caíram até 8% após o fechamento.

O motivo não foi desempenho ruim, mas preocupações com tarifas e exposição à China.

A lista de clientes da KLA inclui muitas fábricas de wafers chinesas. No contexto de desacoplamento tecnológico entre China e EUA, essa “exposição à China” é como uma espada de Dâmocles pendurada sobre sua cabeça. Mesmo com resultados brilhantes, o mercado não consegue ignorar o risco geopolítico.

Na A-share, o mercado usa uma linguagem diferente.

Aqui, o desempenho também importa, mas muitas vezes, os resultados são apenas combustível; o que realmente importa é a narrativa, se você possui ou não o bilhete chamado “substituição doméstica”.

Na noite de 29 de abril, a Cambrian (HanCambrian) divulgou um relatório impressionante: receita de 2,885 bilhões de yuan, aumento de 159,56% ano a ano, a primeira vez na história que ultrapassou 2 bilhões em um trimestre; lucro líquido de 1,013 bilhões de yuan, crescimento de 185,04%. No dia seguinte, as ações da Cambrian dispararam, atingindo uma capitalização de mercado de mais de 670 bilhões de yuan, recorde histórico, com alta de mais de 62% desde o início do ano.

No mesmo dia, a MuXi (Moxi) divulgou receita de 562 milhões de yuan, aumento de 75%, e prejuízo de 98,84 milhões de yuan, uma redução significativa em relação aos 233 milhões do mesmo período do ano anterior. Essa é a primeira divulgação trimestral da GPU da empresa, que só foi listada em dezembro de 2025.

Ambas, atuando na cadeia de infraestrutura de IA, receberam avaliações completamente diferentes no mercado de ações dos EUA e na A-share.

A KLA enfrenta um ambiente de cadeia de suprimentos global complexa, com desempenho, pedidos, tarifas, exposição à China e controle de exportações, cada um podendo influenciar a avaliação.

A Cambrian e a MuXi, por outro lado, lidam com uma narrativa diferente: quanto mais restrições externas, maior o valor estratégico do poder de computação doméstico. Os mercados americanos aplicam um desconto ao risco, enquanto a A-share atribui um prêmio de escassez.

Saída de dinheiro inteligente

Mas, enquanto o mercado comemorava a Cambrian, um detalhe chamou atenção.

No final de 2025, o investidor superativo Zhang Jianping ainda possuía 6,8149 milhões de ações da Cambrian, avaliada em cerca de 9,2 bilhões de yuan, sendo o segundo maior acionista individual. Na divulgação do resultado do primeiro trimestre, ele já havia saído silenciosamente do top 10 de acionistas.

Se estimarmos aproximadamente pelo intervalo de preço do trimestre, essa venda corresponde a dezenas de bilhões de yuan. O preço exato não é conhecido, mas é certo que, antes do desempenho explodir e das ações atingirem recordes, quem primeiro se beneficiou da narrativa foi quem saiu na hora.

No mercado, sempre há dois tipos de pessoas: aquelas que compram a narrativa, e aquelas que a precificam.

Zhang Jianping claramente pertence ao segundo grupo. Ele entrou na Cambrian antes de ela se tornar um consenso nacional, e saiu assim que ela foi incorporada ao grande enredo de “líder doméstico de poder de computação”.

Na noite de resultados de 650 bilhões de dólares, os gigantes do Vale do Silício estão ansiosos com a escassez de capacidade, os analistas de Wall Street sofrem com o atraso na realização, e a A-share está reavaliando o poder de computação doméstico.

Na mesma febre de ouro da IA, cada mercado fala sua própria língua. Os EUA discutem o ciclo de retorno, a A-share fala de substituição doméstica; provedores de nuvem discutem pedidos acumulados, Meta fala de eficiência de anúncios; a OpenAI, sem divulgar resultados, ainda assim mexe com toda a cadeia de capacidade computacional.

Todos acreditam que possuem o ingresso para a era da AGI. Mas ninguém sabe exatamente quando essa peça vai acabar, ou onde será a saída. O ingresso na era da IA é caro, mas mais caro ainda é saber quando sair.