Essa aparente contradição talvez seja uma das questões mais importantes para os mercados hoje.

A história econômica mostra um padrão recorrente: grandes revoluções tecnológicas costumam atrair volumes extraordinários de capital — e, em determinados momentos, as expectativas passam a crescer mais rapidamente do que a capacidade dessas tecnologias de gerar retorno.

Foi assim com as ferrovias no século XIX. Foi assim com a internet no final dos anos 1990. E existe uma possibilidade concreta de estarmos observando um fenômeno semelhante com a inteligência artificial.

Uma tecnologia revolucionária não é necessariamente um bom investimento a qualquer preço.

Na bolha da internet, o mercado estava correto sobre a transformação tecnológica. Internet, comércio eletrônico, publicidade digital e computação em nuvem efetivamente mudaram a economia.

Mas o Nasdaq perdeu aproximadamente 78% entre 2000 e 2002. A tecnologia estava certa. Os preços estavam errados.

Hoje, a corrida pela IA já movimenta centenas de bilhões de dólares em data centers, semicondutores, energia, redes de transmissão e infraestrutura computacional.

Microsoft, Google, Amazon, Meta e outras empresas estão investindo agressivamente para não perder posição competitiva. Individualmente, essa estratégia é racional. Coletivamente, porém, ela pode gerar sobreinvestimento.

Esse é o ponto que merece atenção.

O maior risco para os mercados não é a inteligência artificial fracassar. É justamente a IA funcionar — mas os retornos econômicos demorarem mais para aparecer do que os preços atuais pressupõem.

Nesse cenário, data centers continuarão existindo. Os chips continuarão sendo utilizados. Os modelos continuarão evoluindo. A produtividade poderá aumentar. Mas os valuations poderão cair significativamente.

É o que poderíamos chamar de destruição de capital financeiro sem destruição da tecnologia.

E existe outro componente importante: a concentração do mercado americano. Uma parcela expressiva dos principais índices está hoje concentrada em poucas empresas diretamente relacionadas ao ciclo tecnológico. Isso significa que milhões de investidores possuem exposição relevante à IA mesmo sem terem decidido conscientemente fazer essa aposta.

Jeremy Grantham chama atenção justamente para esse risco e argumenta que os valuations americanos estão elevados quando comparados a outros mercados. Isso ajuda a explicar seu interesse crescente por mercados internacionais e emergentes.

Emergentes negociam, em geral, com múltiplos significativamente inferiores aos Estados Unidos. Mas essa não é uma simples troca de EUA por emergentes.

Taiwan e Coreia do Sul, por exemplo, estão no centro da cadeia mundial de semicondutores. TSMC, Samsung e SK Hynix também dependem diretamente da continuidade do ciclo de investimentos em IA. Portanto, uma correção americana poderia se transmitir rapidamente para outras economias.

Revisão das expectativas → queda dos valuations → redução dos investimentos em IA → menor demanda por chips e data centers → pressão sobre fornecedores → desaceleração do investimento produtivo.

Isso não significa que uma crise seja inevitável. Nem significa que seja necessário abandonar o mercado americano.

Significa apenas que o investidor deveria voltar a considerar algo que períodos prolongados de valorização costumam fazer esquecer: preço importa.

Empresas extraordinárias podem ser investimentos ruins quando compradas a preços excessivos. E mercados considerados menos atraentes podem produzir bons retornos quando as expectativas incorporadas aos preços são suficientemente baixas.

A inteligência artificial provavelmente será uma das maiores transformações econômicas das próximas décadas. Mas foi exatamente em torno de transformações verdadeiras — ferrovias, eletrificação, telecomunicações e internet — que algumas das maiores bolhas da história também se formaram.

A revolução pode permanecer. O capital é que pode mudar de mãos.

A pergunta relevante, portanto, não é mais: “A inteligência artificial vai transformar o mundo?” Provavelmente vai.

A pergunta econômica mais importante é: quanto dessa transformação já está incorporado aos preços atuais — e o que acontecerá com os mercados se os resultados chegarem mais lentamente do que hoje se espera?