A Nvidia tornou-se a primeira empresa da história a ultrapassar os cinco biliões de dólares de capitalização bolsista. Para dar escala: vale mais de cinquenta vezes a capitalização somada de todas as cotadas portuguesas na Euronext Lisbon. A OpenAI, criadora do ChatGPT, é hoje a startup mais valiosa do mundo, avaliada em 500 mil milhões de dólares, ainda que as estimativas apontem para um prejuízo de 27 mil milhões em 2025. A Palantir, empresa de software de defesa e análise de dados, multiplicou o preço da ação por cerca de vinte e cinco desde a estreia em bolsa em 2020. Negoceia hoje a cerca de 400 vezes os lucros, o que significa que um investidor precisaria de 400 anos do lucro actual para recuperar o que pagou.
Em motores de pesquisa como o Google, a expressão "AI bubble" sobe de forma quase ininterrupta. Investidores, fundadores e responsáveis das próprias empresas de IA têm vindo a reconhecer que o ciclo está a entrar em terreno difícil de justificar. Vale a pena perceber porquê.
Quatro séculos, três bolhas que ensinam
Para perceber a paisagem actual é útil voltar a três episódios anteriores. Não porque a história se repita exactamente, mas porque o ser humano financia a euforia segundo padrões reconhecíveis.
Em 1636, a Holanda era a potência económica europeia. Amesterdão concentrava o comércio global e tinha acabado de inventar a bolsa de valores. Nesse ambiente surgiu uma febre por bolbos de túlipa trazidos da Turquia algumas décadas antes e que rapidamente se tornaram símbolo de estatuto. Algumas variedades, com padrões raros, atingiram preços absurdos. Um único bolbo da Semper Augustus, a mais cobiçada, chegou a valer cinco mil florins, equivalente ao preço de uma mansão em Amesterdão.
A negociação fazia-se sobre bolbos que ainda não tinham sido plantados. Um contrato podia mudar de mãos cinco, dez, quinze vezes antes da túlipa sequer existir. Marinheiros largaram navios, carpinteiros abandonaram ferramentas, gente comum vendeu casa e jóias para entrar no mercado.
A 3 de fevereiro de 1637, um leilão em Haarlem abriu sem comprador. Os preços recuaram em cascata, de dois mil florins para mil e quinhentos, depois mil, depois quinhentos. Em poucos dias o pânico generalizou-se. Os bolbos perderam noventa por cento do valor numa semana. A Semper Augustus, que valia cinco mil florins, passou a valer cinquenta. Foi a primeira bolha financeira documentada.
A coincidência simbólica é dura. Fevereiro foi também o mês em que os primeiros rebentos começaram a sair da terra. Enquanto os bolbos estavam enterrados, negociava-se uma promessa. Quando começaram a despontar, percebeu-se que se estava a negociar flores que murcham numa semana e que qualquer agricultor podia plantar. As túlipas continuaram bonitas. O problema nunca foi a túlipa, foi o preço que se aceitou pagar por ela.
O subprime e a paciência de Burry
Trezentos e sessenta e oito anos depois, em 2005, um gestor de fundos chamado Michael Burry observava o mercado imobiliário americano. Os preços das casas subiam sem parar. Os bancos emprestavam a quem aparecesse, incluindo nos chamados empréstimos NINJA (no income, no job, no assets), concedidos a quem não tinha rendimento, emprego ou património. Estes empréstimos eram empacotados em produtos financeiros complexos como CDO ou MBS e vendidos como investimentos seguros a fundos e bancos de todo o mundo.
Burry percebeu o que ninguém parecia ver. As pessoas estavam a comprar casas que não conseguiam pagar, os bancos estavam a emprestar dinheiro que não voltaria, o preço das casas estava desligado da realidade. Construiu instrumentos financeiros para apostar contra esses títulos. Foi ridicularizado durante três anos. Em 2008 a bolha rebentou, a economia mundial entrou em colapso, biliões de dólares evaporaram. Nesse ano, Burry ganhou 700 milhões de dólares.
A bolha dot-com, o paralelo mais próximo
A história mais próxima do momento actual é, contudo, outra. Nos anos noventa, a internet começava a moldar o mundo e centenas de empresas com domínios terminados em .com surgiam todas as semanas. Pets.com, Webvan.com, eToys.com, Amazon.com. A maioria não dava lucro. Muitas nem sequer tinham um plano claro de como o gerariam. Não importava. A narrativa era poderosa. A internet ia dominar tudo e estar online bastava para ser candidato a valer mil milhões.
A Netscape estreou-se em bolsa em 1995, abriu a 28 dólares e fechou o primeiro dia a 75. As ofertas iniciais sucediam-se. Os fundos de venture capital empurravam dinheiro para qualquer ideia. A Pets.com vendia ração entregue gratuitamente em casa e cada venda era uma perda. A Webvan construiu centros de distribuição gigantes para entregar mercearias em trinta minutos, gastou mais de mil milhões de dólares antes de saber se o negócio funcionava e chegou a valer 1,2 mil milhões. Nunca apresentou um trimestre lucrativo.
O índice Nasdaq subiu cerca de 400 por cento entre 1995 e 2000. Surgiu a expressão FOMO, fear of missing out, que descrevia o medo de ficar de fora enquanto o vizinho ficava rico. As regras antigas de avaliação de empresas, dizia-se, não se aplicavam à nova economia.
A 10 de março de 2000 o Nasdaq atingiu o máximo histórico, perto dos 5.000 pontos. Nos dois anos seguintes caiu 78 por cento. A Pets.com faliu em menos de um ano. A Webvan faliu e os centros de distribuição futuristas tornaram-se edifícios abandonados. A eToys, que chegou a valer 8 mil milhões de dólares, foi vendida por 5 milhões. Biliões de dólares evaporaram do mercado.
Nos anos noventa, Warren Buffett foi sistematicamente ridicularizado por se recusar a investir em empresas que não conseguia avaliar com base no lucro. A revista Barron's chegou a publicar uma capa intitulada "What's Wrong, Warren?". Quando a poeira assentou, foi um dos poucos que não tinha perdido nada e ficou na posição perfeita para comprar empresas excelentes a preços razoáveis.
A arquitetura frágil da corrida da IA
Construir um modelo de inteligência artificial exige três coisas. Chips muito poderosos, capazes de processar milhares de milhões de cálculos por segundo. Data centers gigantescos onde esses chips operam e que consomem tanta energia como cidades inteiras. Empresas que pegam nesse poder computacional e o transformam em produtos como o ChatGPT ou o Gemini.
Cada uma destas camadas está concentrada em pouquíssimas mãos.
A Nvidia desenha os chips mais avançados, mas não os fabrica. O fabrico cabe quase exclusivamente à Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, a TSMC, sediada em Taiwan. A TSMC produz também a maioria dos chips mais sofisticados do iPhone e de praticamente todo o equipamento topo de gama do planeta. Toda a corrida ocidental da IA depende, no fundo, de uma ilha à beira da costa chinesa que Pequim continua a reivindicar e em torno da qual constrói progressivamente capacidade militar.
Mesmo que se quisesse replicar essa capacidade noutro lugar, o problema é severo. Os chips mais avançados são fabricados a três nanómetros. Um cabelo humano tem cerca de 70.000 nanómetros de espessura, o que significa que estamos a falar de estruturas mais de vinte mil vezes mais finas do que um cabelo. As máquinas necessárias para os fabricar custam 400 milhões de dólares cada e só uma empresa no mundo as produz, a holandesa ASML. Existem algumas centenas no planeta e a TSMC controla a maioria.
Mesmo possuindo a máquina, é necessário décadas de experiência operacional. A Samsung, segunda maior do sector, ainda enfrenta taxas de defeito de vinte ou trinta por cento nos chips de quatro nanómetros. Quando cada chip vale 3.000 dólares, perder vinte por cento da produção torna o negócio inviável. A Nvidia experimentou isto durante a pandemia, quando recorreu pontualmente à Samsung e voltou rapidamente para a TSMC.
Se algo correr mal em Taiwan, seja por bloqueio, intervenção militar ou simples interrupção logística, a Nvidia para. A Apple também. O efeito em cascata atinge Amazon, Microsoft, Google, Meta, Tesla. Toda a indústria fica suspensa de uma única ilha no Pacífico.
O dinheiro que volta para si próprio
A geografia dos chips é só o início. Quando se olha para a circulação do capital dentro da própria indústria, o desconforto cresce.
A OpenAI vale 500 mil milhões de dólares. Faz cerca de 12 mil milhões de receita anual. Não dá lucro. As projeções apontam para um prejuízo de 27 mil milhões de dólares em 2025. A pergunta lógica é simples: como pode uma empresa valer meio bilião sem dar lucro? A resposta de sempre. Porque os investidores acreditam que dará. O ChatGPT tem mais de 800 milhões de utilizadores activos por semana, cerca de dez por cento da população mundial. É um número impressionante. Apenas seis por cento desses utilizadores paga pelo serviço. E a OpenAI perde dinheiro mesmo nos clientes pagantes, porque o uso real ultrapassa as projeções e o consumo computacional sai mais caro do que o esperado.
Para perceber se o preço faz sentido, vale a pena introduzir um indicador básico. Quando se compra uma ação, compra-se um pedaço da empresa. O preço desse pedaço é justificado pelo lucro que a empresa gera. O rácio mais usado para o avaliar é o PER, ou price-to-earnings, que mede em quantos anos de lucro actual o investidor recupera o investimento. Quanto menor o PER, mais barata a empresa.
A Palantir negoceia a 400 vezes o lucro. A OpenAI nem sequer tem lucro para entrar nesta conta. A Palantir, recorde-se, é a única destas que dá lucro. A explicação da euforia, contudo, não está apenas nos múltiplos. Está na própria circulação do dinheiro entre as empresas envolvidas.
A Nvidia investiu 100 mil milhões de dólares na OpenAI. A OpenAI usa esse dinheiro para comprar chips à Nvidia. A OpenAI fechou um contrato de 300 mil milhões com a Oracle para usar data centers. A AMD fez um acordo em que vende chips à OpenAI e, em troca, oferece à OpenAI ações da própria AMD. A OpenAI acaba a beneficiar tanto da compra do chip como da subida das ações que recebe. A música toca e o capex de uma empresa converte-se imediatamente em receita da seguinte, que por sua vez investe na primeira.
A escala desta dança é o que mais impressiona. Microsoft, Amazon, Google, Meta e Oracle deverão gastar cerca de 500 mil milhões de dólares em 2025 apenas em infraestrutura de IA: data centers, chips, cabos, edifícios. É quase o dobro de tudo o que a economia portuguesa produz num ano. Em projeções a cinco anos, alguns bancos apontam para sete biliões de dólares em capex de IA, mais de vinte vezes o PIB anual de Portugal e valor próximo do total que os Estados Unidos gastaram em infraestrutura no conjunto de todos os sectores em 2024.
A consultora Bain estima que para justificar este investimento o sector teria de gerar dois biliões de dólares de receita anual até 2030. É mais do que a receita de Microsoft, Meta, Google, Amazon, Apple e Nvidia somadas em 2024. Não há um caminho claro para lá chegar.
Energia e a obsolescência rápida
A energia agrava o problema. Os data centers de IA deverão quadruplicar a procura de electricidade na próxima década. Construir uma central nuclear leva dez anos e o processo regulatório acrescenta facilmente mais quatro ou cinco. As empresas de IA não podem esperar. Algumas, como a xAI de Elon Musk, instalaram geradores a gasóleo nos próprios data centers, contornando regulamentação ambiental.
Em paralelo, a vida útil dos chips comprados a peso de ouro é mais curta do que se diz aos investidores. As empresas comunicam vidas úteis de quatro a seis anos. A realidade é que a Nvidia lança um chip novo todos os anos e cada geração nova torna a anterior obsoleta em um ou dois anos. Substituir o parque instalado custará centenas de mil milhões adicionais.
Quando Burry e Buffett saem da festa
A 30 de outubro de 2025, Michael Burry escreveu na rede X: "Por vezes vemos bolhas. Por vezes há algo que se pode fazer. E por vezes a única jogada vencedora é não jogar." Pareceu uma despedida.
Não foi. Burry decidiu jogar. Comprou opções de venda sobre 50.000 contratos de ações da Palantir, com exercício em 2027. Investiu 9,2 milhões de dólares. Se a ação despencar até essa data, o retorno potencial pode chegar a 240 milhões, cerca de 26 vezes o investido. Se a ação ficar acima de cinquenta dólares em 2027, os contratos não valem nada e Burry perde o que aplicou. Tomou também posição contra a Nvidia.
Há um aspecto desta jogada que merece nota. Quando Burry apostou contra o subprime em 2005, geria dinheiro de terceiros. À medida que o mercado continuou a subir nos anos seguintes, os investidores entraram em pânico, exigiram resgates, alguns processaram-no. Estar certo antes da hora é uma forma de estar errado. Burry parece não querer voltar a passar por essa pressão. Encerrou o seu fundo, devolveu o capital aos investidores, dispensou a equipa. Hoje gere apenas o seu próprio dinheiro. Se estiver errado, perde sozinho. Se estiver certo, ganha sozinho.
Do outro lado, Warren Buffett. O mesmo Buffett que foi ridicularizado por não participar na bolha dot-com não tem hoje, aos 95 anos, qualquer posição relevante em IA. Comprou recentemente uma posição modesta em Google, com cerca de quatro mil milhões de dólares. O ponto importante é, contudo, outro. A Berkshire Hathaway tem 382 mil milhões de dólares em caixa, o maior valor da sua história. Em vez de ir às compras, está a deixar as empresas que não consegue avaliar para quem está disposto a comprá-las.
Dois sinais que dizem algo quando coincidem.
Bolha ou ciclo? O que os números dizem
Vale a pena confrontar de forma metódica as semelhanças e as diferenças entre a actual euforia da IA e os ciclos anteriores.
O que distingue este ciclo dos anteriores
A primeira diferença começa pelo lucro. Na bolha dot-com, a maior parte das empresas em destaque não tinha receita. Hoje a Nvidia, a Microsoft, a Google e a Meta apresentam lucros recordes. O preço das ações da Nvidia subiu fortemente, mas o lucro acompanhou em proporção semelhante. As big tech no centro do ciclo têm negócios reais, clientes reais, produtos com utilização massiva.
A adopção é a segunda diferença. Quando a bolha dot-com rebentou, cerca de 250 milhões de pessoas usavam internet, num planeta de 6,2 mil milhões. Era 4 por cento da população mundial. Hoje mais de mil milhões de pessoas, segundo a Microsoft, usam ferramentas de IA. Numa população de 8 mil milhões, é 12,5 por cento, três vezes mais do que a internet em 2000.
Os IPO são a terceira diferença e talvez a mais reveladora. Em 2000, no auge da euforia, foram 511 estreias em bolsa nos Estados Unidos. Em 2025 o número é de 56, quase dez vezes menos. A euforia generalizada, com cada empresa a correr para abrir capital a qualquer custo, simplesmente não está a acontecer ao mesmo nível. Por outro lado, isto significa que a valorização está concentrada num número reduzido de cotadas. Nvidia, Microsoft, Google, Meta, Oracle. Menos festa, mas também menos gente a partilhar o palco.
A quarta diferença é a escala em proporção da economia. Nas ferrovias dos anos 1860, alguns países gastaram 4,5 por cento do PIB a construir caminhos-de-ferro. Na bolha dot-com, o investimento em hardware tecnológico chegou a 1,5 por cento do PIB americano. Hoje, em IA, está em torno de 0,8 por cento. Em proporção, é menor do que em revoluções anteriores.
O que se repete
A primeira semelhança é a narrativa de que desta vez é diferente. Em 1636 dizia-se que as túlipas eram o novo ouro. Em 2000 dizia-se que a internet anulava as regras antigas de avaliação. Em 2008 dizia-se que o preço das casas nunca caía. Hoje diz-se que a IA é a maior revolução tecnológica da história e que quem não investir vai ficar de fora. O argumento pode até estar correto na sua dimensão tecnológica. Mesmo um Ferrari, comprado ao preço errado, é um mau negócio.
A segunda é a desconexão entre preço e realidade nos casos mais extremos. A Palantir tem 1,5 mil milhões de lucro estimado para 2025. Não é pouco. Mas vale 400 mil milhões. É como se uma banca de cachorros-quentes que faz cinquenta mil euros de lucro por ano fosse comprada por 15 milhões. O dono pode encontrar um bom ponto, expandir, crescer. O preço, ainda assim, está esticado.
A terceira é o chamado Buffett Indicator, criado pelo próprio. Compara a capitalização total da bolsa americana com o PIB dos Estados Unidos. Quando a primeira excede a segunda significativamente, há sinal de excesso. A média histórica é de 85 por cento. Em 2000 chegou a 140 por cento e veio o estouro. Em 2007 chegou a 110 por cento, antes da crise do subprime. Em 2025 ultrapassou os 200 por cento.
O valor das empresas cotadas é mais do que o dobro do que toda a economia americana produz num ano. É um nível nunca observado antes. Nenhum destes números, isoladamente, prova nada. O conjunto, contudo, configura um cenário em que vale a pena ser deliberado.
Como aplicar este conhecimento
Para empresas portuguesas e europeias, a discussão sobre uma eventual bolha da IA pode parecer distante. Não é. O ciclo americano alimenta as cotações que estruturam as carteiras dos fundos onde os portugueses investem para a reforma, alimenta os preços de tecnologia que as empresas portuguesas integram nos seus negócios e alimenta o capital de risco que financia startups locais.
Há três leituras práticas.
A primeira diz respeito à exposição. A maior parte das carteiras de fundos globais está hoje altamente concentrada em meia dúzia de cotadas americanas associadas à IA. Vale a pena saber qual o peso real destas posições e perceber se a concentração corresponde à apetência efectiva ao risco. Diversificação geográfica e sectorial deixou de ser uma sugestão estética.
A segunda diz respeito à dependência operacional. Empresas que estão a integrar ferramentas de IA em processos críticos devem perceber de quem depende a sua continuidade. Modelos suportados por uma única infraestrutura de cloud, treinados em chips de um único fabricante e fabricados numa única ilha tecnológica concentram um risco que merece análise antes de se tornar produção.
A terceira diz respeito ao tempo. Mesmo quem acerta numa tese pode estar errado se entrar tarde demais ou cedo demais. As crises chegam a quem subscreveu a euforia tarde e custam aos que apostam contra cedo demais. Em ambos os casos, o tamanho da posição e a estrutura financeira da empresa que a sustenta são mais decisivos do que a leitura macro.
A IA é, com toda a probabilidade, uma transformação real e duradoura, ao nível das telecomunicações, da internet ou da electrificação. Foi exactamente o que se disse das ferrovias em 1860, da electricidade em 1900, da internet em 2000. Em todas estas vagas, a tecnologia mudou o mundo e em todas a forma como o capital correu para ela acabou por gerar uma correcção dolorosa antes da onda madura. A questão, portanto, não é se a IA vai mudar a economia. A questão é a que preço se entra.
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