Nem toda empresa de IA vai entregar lucro: saiba separar as vencedoras das promessas em 2026
Entusiasmo no setor começa a dividir espaço com dúvidas sobre a real entrega de valor das companhias; especialistas mostram onde está o risco e se ainda faz sentido aplicar o dinheiro
Painel eletrônico exibe cotações positivas em bolsas internacionais, refletindo menor tensão comercial, otimismo com inteligência artificial e melhora do apetite por risco global. (Foto: Adobe Stock)
Investir em empresas de inteligência artificial (IA) virou assunto de capa no ano passado, e, sem nenhuma surpresa, a tendência segue em 2026, mas com uma diferença importante: o mercado começa a cobrar provas de que o dinheiro investido vai gerar retorno real. O entusiasmo que dominou os últimos anos começa a dividir espaço com perguntas mais duras sobre quais empresas têm crescimento sustentável de verdade e quais estão supervalorizadas por expectativas que podem não se concretizar nos próximos trimestres.
O ano passado deixou números que ajudam a entender por que o otimismo cresceu tanto. O índice S&P 500 – carteira com as 500 maiores empresas da bolsa norte-americana – fechou com alta de 16%, terceiro ano seguido acima de dois dígitos, puxado por nomes como Nvidia(NVDC34) e Alphabet(GOGL34), do Google. A Nvidia saiu de um valor de mercado de US$ 359 bilhões em 2022 para US$ 4,5 trilhões em 2025. A Alphabet entregou 60% de valorização só em 2025.
Fora do círculo das big techs, as grandes companhias de tecnologia, a Lumentum Holdings (LITE), fabricante de equipamentos ópticos para data centers, disparou 339% no mesmo período.
O primeiro trimestre deste ano (1T26), porém, começa com sinais mistos. A Nvidia reportou receita de US$ 68,1 bilhões no quarto trimestre do seu ano fiscal (4T25), superando projeções em US$ 3 bilhões e crescendo 73% em relação ao mesmo período do ano anterior. As big techs como Alphabet, Microsoft(MSFT34), Meta(M1TA34) e Amazon(AMZO34) planejam gastar juntas cerca de US$ 700 bilhões em infraestrutura de IA em 2026, aumento de mais de 60% sobre 2025.
Ainda assim, o índice Nasdaq recuou mais de 2,5% no acumulado do ano, com Microsoft, Amazon e Tesla(TSLA34) acumulando quedas de dois dígitos.
Antes de investir: as métricas que realmente importam
Para separar empresas com crescimento real daquelas infladas por expectativas, analistas apontam para métricas que vão além da receita. Segundo eles, os indicadores mais relevantes são evolução de receita recorrente, expansão de margens operacionais, geração de fluxo de caixa livre e a relação entre aumento da receita operacional e os gastos de capital (capex): quando há descasamento grande entre os dois, algo não fecha.
“Empresas que crescem, mas consomem caixa indefinidamente tendem a sofrer em ciclos de aperto. Por isso, continuo mais confortável com companhias como Microsoft, Alphabet e Nvidia, que conseguem monetizar IA de forma clara, integrando a tecnologia a produtos existentes, com clientes pagantes e balanços extremamente robustos”, afirma Gustavo Moreira, planejador financeiro e especialista em investimentos.
Estrategistas dizem ainda que métricas de comportamento do usuário também ganham peso, como a taxa de usuários ativos diários (DAU, do inglês Daily Active Users) e a retenção por coorte (grupos de usuários que continuam usando o produto ao longo do tempo).
“Não basta crescer rápido: é preciso crescer com previsibilidade, eficiência e capacidade de converter expansão em valor econômico. Na prática, a qualidade da receita funciona como um primeiro sinal de que o produto realmente ‘pegou'”, diz Jhonata Emerick, CEO da Datarisk e doutor em IA pela Universidade de São Paulo (USP).
Onde mora o risco
O risco de bolha divide os analistas, mas o consenso é que a fragilidade não está nas companhias gigantes. Diferente do que aconteceu com as empresas “.com” do ano 2000, quando as companhias eram altamente endividadas, as atuais líderes de IA têm mais caixa do que dívida. O perigo mora nas camadas menores do ecossistema.
Para Marcos Hanna Valle, economista e sócio-fundador da Armada Asset, cada segmento carrega um tipo de risco. O de aplicações é o mais frágil: há muita competição, pouca barreira para novos entrantes e dificuldade em transformar usuários gratuitos em clientes pagantes. Os modelos fundacionais, grandes bases de IA sobre as quais outros produtos são construídos, enfrentam o risco da comoditização: se ficarem parecidos demais entre si, a guerra de preços que se segue pode destruir as margens de toda a indústria.
Já o segmento de hardware gera lucros reais, mas depende diretamente da capacidade das camadas acima de monetizar seus produtos. Se as aplicações e os modelos não entregarem retorno, o corte de investimentos chega na infraestrutura também. “Caso o retorno sobre o capital nas aplicações decepcione, haverá um corte preventivo de investimentos em infraestrutura, o que, dada a alta interdependência, pode transformar um ajuste setorial em uma correção generalizada”, explica.
Tiago Morelli, fundador da Go Enablers, aponta outro vetor de risco: as promessas que não se sustentam. Para ele, a OpenAI serve de exemplo. A empresa já anunciou ter desenvolvido a inteligência artificial geral, conhecida como AGI, conceito que define uma IA capaz de realizar qualquer tarefa cognitiva humana, e também declarou ter o melhor modelo de linguagem do mercado em diferentes momentos, sem que nenhuma das afirmações tenha se confirmado de fato.
“Estão nos vendendo que moraremos em Marte e que a tal AGI substituirá a utilidade do ser humano. Ou seja, o discurso não condiz com a realidade”, observa.
Enquanto isso, concorrentes como a Anthropic, criadora do modelo Claude, ganham espaço entre desenvolvedores, e o Manus, agente de IA generalista, atrai usuários que buscam resultados mais sofisticados do que os entregues pelo ChatGPT. Para Morelli, o risco real não está no setor como um todo, mas em empresas que vendem o futuro antes de construir o presente.
Menos ficção e mais economia automatizada: avanço da automação global favorece tese de robótica como próximo passo da inteligência artificial (IA), segmento dominado pela Nvidia. (Imagem: AdobeStock)
A melhor estratégia para investir em IA em 2026 não passa por escolher entre gigantes ou empresas menores, mas por combinar as duas exposições, afirmam especialistas. Na avaliação deles, os líderes consolidados oferecem caixa, escala e menor risco de execução, o que conta muito depois de um ciclo tão forte, mas carregam a pressão de continuar entregando resultados elevados para justificar suas avaliações.
Já as empresas de nicho enfrentam risco de execução e de plataforma, porque sua sobrevivência depende de validar o modelo de negócio e manter uma vantagem competitiva que não possa ser replicada por uma simples atualização das big techs.
Para analistas, as melhores assimetrias, ou seja, as maiores oportunidades de ganho desproporcional ao risco, estão justamente nessas empresas de segunda linha que aplicam IA em nichos específicos, em que o custo de troca para o cliente é alto e o ganho de produtividade está claro. A recomendação geral aponta para a diversificação, tanto por segmento quanto por geografia.
Para os próximos meses, Emerick, da Datarisk, enxerga cinco frentes de investimento em IA. A infraestrutura física, com chips, energia, refrigeração e data centers, segue aquecida, com destaque para Estados Unidos e Ásia. As plataformas com grande base de usuários, especialmente norte-americanas, monetizam IA como um upgrade (novas vendas) de produtos já consolidados, o que traz mais previsibilidade de receita.
Publicidade
As aplicações com retorno claro e mensurável, como segurança, atendimento e automação de processos, devem ganhar preferência de investidores nos EUA e na Europa. No velho continente, o AI Act, legislação europeia de regulação da tecnologia com regras entrando em vigor em agosto de 2026, cria demanda estrutural por soluções de conformidade e gestão de risco.
Já a Chinasegue com lógica própria: a competição intensa reduz custos e favorece empresas com ecossistemas amplos, como as que integram IA a aplicativos de uso massivo. “Nessa equação, preço, escala e capex passam a ser determinantes, ao lado de riscos adicionais ligados ao ambiente regulatório e geopolítico”, recomenda.
As teses de investimento em inteligência artificial
Empresa
Ticker
Segmento
Tese de investimento
Principal risco
NVIDIA
NVDA
Chips / GPUs
No centro da corrida por inteligência artificial, a Nvidia fornece os chips usados no treinamento de modelos. A dependência do mercado em relação à sua tecnologia ainda é elevada, e especialistas dizem que o ecossistema próprio da empresa cria uma barreira relevante à concorrência.
Concentração de clientes e avanço de soluções próprias das big techs
Advanced Micro Devices
AMD
Chips
A AMD tenta ocupar espaço como alternativa mais acessível em um mercado dominado por um único player. Analistas recomendam acompanhar o ritmo de adoção nos data centers, já que ganhos de participação podem mudar o patamar de receita.
Distância tecnológica em relação à principal concorrente
Super Micro Computer
SMCI
Infraestrutura
Fora do foco dos chips, a empresa atua na montagem dos servidores que sustentam operações de IA. Segundo estrategistas, a expansão dos data centers tem sustentado a demanda por esse tipo de equipamento.
Margens menores e dependência do ciclo de investimento
Dell Technologies
DELL
Infraestrutura
A Dell aparece como uma ponte entre a tecnologia e empresas tradicionais. De acordo com analistas, o avanço da IA dentro de grandes corporações abre espaço para soluções mais integradas, área em que a companhia atua.
Crescimento mais lento frente a empresas nativas de IA
Microsoft
MSFT
Cloud e software
A estratégia da Microsoft passa por incorporar IA em produtos já consolidados. Ferramentas baseadas em automação ampliam receita sobre uma base global de usuários. Conforme especialistas, o Azure segue como um dos principais motores dessa expansão.
Nível elevado de investimento e concorrência crescente
Alphabet
GOOGL
Dados e IA
O uso de dados em larga escala mantém a Alphabet entre as principais apostas do setor. A inteligência artificial tem sido aplicada para aumentar a eficiência da busca e da publicidade digital, que concentram grande parte da receita.
Mudanças no comportamento dos usuários em busca
Amazon
AMZN
Cloud
A AWS se consolidou como uma das principais infraestruturas usadas por empresas que desenvolvem soluções de IA. Analistas recomendam atenção ao crescimento da divisão, que acompanha a expansão da computação em nuvem.
Volume elevado de investimentos para sustentar crescimento
Meta Platforms
META
IA aplicada
Na Meta, a inteligência artificial já está diretamente ligada à geração de receita. Sistemas mais precisos de segmentação aumentam a eficiência dos anúncios. Segundo estrategistas, esse ganho operacional tem sido determinante para o desempenho recente da companhia.
Forte dependência do mercado publicitário
Palantir Technologies
PLTR
Software de dados
A Palantir opera na análise de dados complexos, com foco em governos e grandes empresas. De acordo com especialistas, a adoção de IA nesses ambientes tende a crescer à medida que decisões estratégicas passam a depender mais de dados.
Base de clientes concentrada
CrowdStrike
CRWD
Cibersegurança
O avanço da inteligência artificial tem elevado o nível de sofisticação dos ataques digitais. Nesse contexto, a CrowdStrike utiliza IA para antecipar e bloquear ameaças. Analistas recomendam o setor de cibersegurança como um dos mais ligados a essa transformação.
