A Inteligência Artificial e o Novo Jogo de Risco
Nos últimos dias, a discussão sobre inteligência artificial desviou-se de um novo modelo, focando em um elemento crucial: a OpenAI e sua possível rodada de investimento de mais de US$ 100 bilhões, com a Nvidia discutindo um aporte de até US$ 30 bilhões.
Essa avaliação sugere um cenário que, na primeira leitura, pode parecer otimista: “se tem esse dinheiro entrando, está resolvido; agora é só crescer”. No entanto, essa interpretação é perigosamente simplista, especialmente para quem constrói patrimônio com cautela, pois transforma captação e valuation em prova de uma inevitabilidade que pode não existir.
O relatório da XP, que batizou a OpenAI de “elefante branco”, é útil por um motivo específico: ele desloca a conversa da tecnologia para a estrutura de capital. A frase central é direta: a empresa precisa “escalar como Big Tech”, mas “se financiar como startup”, com pouca margem para erros de execução.
Não se trata de um debate corporativo, mas sim de risco de mercado. O que acontece com a OpenAI se espalha para o ecossistema (nuvem, semicondutores, energia, crédito) e, no fim, para a precificação de empresas públicas que o investidor carrega em índices, fundos e exposição internacional.
A pergunta que importa não é “quem tem o modelo mais inteligente”, mas sim: quem paga a conta, e onde essa conta aparece nas margens?
A Complexidade do Compute e a Margem Bruta
O que está acontecendo de fato é que a inteligência artificial generativa tem um traço que o mercado subestimou no início: ela parece software na receita, mas pode se comportar como infraestrutura no custo. O coração do problema é o “compute”.
Você paga para treinar modelos, mas paga todo dia (e em escala) para rodar esses modelos para usuários e empresas, o que vira custo por unidade entregue, isto é, COGS. Quando o custo unitário cai mais devagar do que a receita por unidade, a margem bruta não “escala como SaaS”.
Risco de Mercado e a Execução da Infraestrutura
O relatório da XP complementa com a leitura de “economia unitária”: projeção interna de mais de US$ 280 bilhões de receita em 2030, com divisão entre consumo e corporativo (assinaturas, publicidade, agentes e API), e redução da ambição de margem bruta de longo prazo para uma faixa de 52% a 67% (antes 70%).
O ponto-chave, para o investidor, é este: o modelo segue “altamente sensível” aos contratos de cloud/computação de terceiros e à capacidade de renegociar esses termos ao longo do tempo. Tradução: “vender muito” não resolve sozinho. Você precisa vender muito sem ficar refém do preço do compute.
Sinais de Fricção e o Impacto no Ecossistema
Há sinais de fricção em projetos e parcerias de data center, e não é trivial transformar “compromissos de capital” em capacidade de computação entregue no prazo e com custo controlado. O relatório da XP menciona um início conturbado do Stargate, divergências com a SoftBank e o fato de a empresa não ter atingido a meta de contratar 10 GW de capacidade até o fim de 2025.
Isso importa porque o ecossistema inteiro se montou em torno de uma hipótese: capex quase ilimitado e crescimento sustentado por uma “corrida armamentista” de GPUs, nuvem e data centers. Quando o maior cliente/âncora revisa planos, mesmo que seja por cronograma, o mercado reprecifica risco em cadeia.
Ajustes Práticos para o Investidor
A utilidade dessa discussão não é prever o valuation final da OpenAI. É ajustar o jeito de pensar risco em um tema que foi tratado como “software puro”, mas está se revelando “software + infraestrutura”. Três ajustes práticos: 1) Trate IA como ciclo de investimento, não como etiqueta. 2) Volte para a margem bruta e para o custo de capital. 3) Mapeie sua exposição indireta ao capex da IA.