Bolha da IA: economista explica por que o rali ainda não acabou

O volume de dinheiro despejado em inteligência artificial atingiu patamares inéditos em 2025. Microsoft, Alphabet e Meta Platforms, juntas, ampliaram em US$ 78 bilhões seus investimentos relacionados à IA neste ano, e a Nvidia negocia com grandes bancos de Wall Street um pacote de US$ 500 bilhões para financiar ainda mais infraestrutura do setor. A Gartner projeta que os gastos globais com IA cheguem a US$ 2,59 trilhões em 2026, um salto de 47% em relação a 2025. Diante de números dessa magnitude, cresce a dúvida: estamos diante de uma revolução tecnológica genuína ou de uma bolha especulativa prestes a estourar?

Para Àlex Fusté, economista-chefe global do Andbank, o mercado ainda está longe do cenário que precedeu o colapso das empresas ".com" no início dos anos 2000. Segundo ele, quem enxerga uma bolha está usando a métrica errada: comparar o preço atual das ações apenas com o lucro passado das empresas. Se as receitas e os lucros crescem a um ritmo próximo de 100%, como argumenta o economista, uma ação que parece cara hoje pode se tornar barata rapidamente à medida que os resultados futuros se materializam.

Por que a comparação com a bolha das ".com" não se sustenta

Há semelhanças inegáveis com o início dos anos 2000: investimentos pesados em tecnologia, otimismo elevado e ações em máximas históricas. A diferença, segundo Fusté, está em quem lidera essa corrida. Enquanto a euforia da internet impulsionou empresas jovens e sem modelo de negócio consolidado, a corrida atual da IA é puxada por gigantes já estabelecidas, como Microsoft, Alphabet, Amazon e Meta, com geração de caixa robusta e operações que vão muito além da própria inteligência artificial.

Outro indicador citado pelo economista é o prêmio de risco das ações, que compara o retorno das ações com o rendimento dos títulos públicos americanos. Na bolha de 2000, essa diferença era de 300 pontos-base negativos: as ações rendiam 3% menos que os títulos considerados seguros, um sinal claro de distorção. Hoje, essa diferença está em zero. Para reproduzir o cenário extremo de 2000, o múltiplo preço/lucro do S&P 500 precisaria saltar da faixa atual de 23 a 24 vezes para 50 vezes, mantidas as taxas de juros estáveis, algo que Fusté considera distante da realidade presente.

O que pode mudar o jogo

O economista traça um cenário de maior estresse para o mercado: se os rendimentos dos títulos do Tesouro americano subirem para a faixa de 5% a 5,5% e, ao mesmo tempo, o múltiplo preço/lucro das ações avançar para algo entre 30 e 35 vezes, os títulos públicos se tornariam mais atrativos que as ações, por oferecerem retorno maior com menos risco. Como o S&P 500 negocia hoje perto de 23 vezes o lucro, ainda haveria espaço para valorização antes de chegar a esse ponto de inflexão, segundo a avaliação de Fusté.

Indicador	Bolha das ".com" (2000)	Cenário atual
Prêmio de risco das ações	-300 pontos-base	Próximo de zero
P/L do S&P 500	Chegou a 50 vezes	Entre 23 e 24 vezes
Perfil das empresas líderes	Startups sem modelo consolidado	Gigantes com caixa robusto

Apesar do otimismo, Fusté não descarta riscos concretos no curto e médio prazo. Um deles é a falta de infraestrutura física adequada para sustentar a próxima fase da IA, marcada pela transição do treinamento de grandes modelos para sistemas de agentes que executam tarefas de forma contínua. Essa mudança exige muito mais CPUs, os processadores que coordenam as operações, enquanto até agora o protagonismo era das GPUs. Segundo o economista, a proporção que antes era de uma CPU para cada quatro GPUs caminha para uma relação de um para um, o que exigirá milhões de unidades adicionais que o mercado ainda não está preparado para fornecer.

O que isso significa para o seu negócio

Para empresários e gestores, o alerta de Fusté serve como referência para decisões de investimento e planejamento estratégico. A avaliação de que ainda há espaço para o crescimento do setor de IA não é garantia de rentabilidade imediata, mas indica que o ciclo de expansão tecnológica não deve ser interrompido no curto prazo. Empresas fornecedoras de infraestrutura para data centers, como as citadas pelo economista (General Electric, Hitachi e Schneider Electric), tendem a se beneficiar independentemente de quem vencer a corrida entre as big techs, o que amplia o leque de oportunidades para quem pensa em diversificar exposição ao setor.

Ao mesmo tempo, vale manter cautela com o ritmo de queima de caixa das grandes empresas de tecnologia. O próprio mercado já cobra respostas mais claras sobre quando os bilhões investidos em chips, data centers e capacidade computacional vão se converter em geração consistente de lucro. Para quem toma decisões de investimento ou avalia parcerias e fornecedores ligados a esse ecossistema, acompanhar essa métrica de monetização é tão importante quanto observar os múltiplos de preço e lucro discutidos pelo economista.