Esta semana, o lobo do "AI que revoluciona tudo" finalmente chegou

O mercado finalmente percebeu que a disrupção pela IA não é mais uma ameaça distante.

Em 14 de fevereiro, de acordo com o Wind Trading Desk, o Morgan Stanley afirmou em seu mais recente relatório que, à medida que os modelos de IA avançam de forma não linear e acelerada, o mercado começa a precificar o risco de disrupção de forma semelhante a uma reação em cadeia:

Apenas um mês atrás, o mercado acreditava que cerca de 4% do peso do índice MSCI Europe estava ameaçado pela disrupção da IA; uma semana antes, essa proporção subiu para 7%; e em 13 de fevereiro, esse número já havia saltado para 24% (incluindo o setor bancário).

O relatório aponta que o Morgan Stanley acredita que, com a quebra de limites na capacidade dos modelos de IA de ponta — o GPT-5.2 já atingiu ou superou o nível de especialistas humanos em 71% das tarefas profissionais — os investidores precisam reavaliar a lógica de alocação de ativos.

O Morgan Stanley mudou sua postura de neutra para cautelosa em relação às ações cíclicas e defensivas, destacando que o mercado de crédito europeu oferece oportunidades baratas de proteção contra a queda, com foco em utilidades, semicondutores, defesa e tabaco, considerados os refúgios mais resilientes.

A instituição enfatiza que, é necessário reavaliar quais ativos não podem ser “copiados” pela IA — esses se tornarão os âncoras de valor na nova era. Em uma época em que inteligência e força de trabalho podem ser infinitamente replicadas, o verdadeiro valor retornará àqueles elementos que não podem ser copiados — ativos físicos, barreiras regulatórias, efeitos de rede, experiências humanas, dados proprietários.

O avanço surpreendente da capacidade da IA: 71% das tarefas profissionais já conquistadas

Os humanos não são bons em compreender mudanças não lineares, e o progresso dos modelos de IA é um exemplo clássico de aceleração não linear.

O Morgan Stanley afirma que os dados mostram uma velocidade de avanço impressionante: o Grok 4, lançado em julho de 2025, obteve uma pontuação de 24% no teste GDPVal, indicando que esse modelo consegue atingir ou superar o nível de especialistas humanos em 24% das tarefas profissionais reais; e, apenas cinco meses depois, em 12 de dezembro de 2025, a pontuação do GPT-5.2 disparou para 71%.

O que é o GDPVal? Trata-se de um indicador que mede o desempenho de modelos de IA em tarefas do mundo real relacionadas ao conhecimento, abrangendo tarefas de profissionais experientes de diversos setores. Pesquisas da OpenAI mostram que modelos de ponta realizam essas tarefas cerca de 100 vezes mais rápido e a cerca de 100 vezes menor custo do que especialistas do setor.

O relatório destaca que o que é ainda mais impressionante é a próxima grande ruptura. Se a lei de escala para o treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs) continuar válida em 2026 — e a Morgan Stanley acredita que é bastante provável — espera-se que, na primeira metade de 2026, sejam lançados vários LLMs de ponta nos EUA, com capacidades muito superiores às atuais. A razão é simples: os cinco principais desenvolvedores de LLMs nos EUA atualmente treinam modelos com cerca de 10 vezes mais capacidade computacional do que os modelos atuais.

Efeito dominó da disrupção: de software a bancos

A velocidade de mudança na percepção do mercado é igualmente surpreendente.

A análise do Morgan Stanley mostra que, inicialmente, o mercado apenas começou a questionar se o crescimento da receita do setor de software nos próximos anos poderia desacelerar drasticamente, mas logo essa preocupação se espalhou como uma reação em cadeia para riscos mais amplos de disrupção econômica — mudanças na dinâmica competitiva, impacto no emprego, pressões deflacionárias, entre outros.

Isso lembra a evolução do sentimento do mercado no início de 2020, com a pandemia de COVID-19: em janeiro, eram apenas riscos de demanda e cadeia de suprimentos; em fevereiro, expandiu-se para setores de lazer, industrial e bancário; até março, resultou em uma venda generalizada no mercado, levando a ações de políticas públicas de emergência.

Atualmente, o Morgan Stanley estima que cerca de 10% do peso do índice MSCI Europe (excluindo bancos) seja considerado pelo mercado como ameaçado por uma disrupção substancial da IA, e esse percentual sobe para 24% se incluir o setor bancário. As preocupações com bancos são relativamente novas, concentrando-se em uma possível deflação mais ampla na economia, impacto no emprego e, de forma mais leve, preocupações relacionadas à competição por depósitos com IA.

Vale notar que essas “ações de disrupção debatidas no mercado” já caíram do pico de múltiplo de 24 vezes em 2025 para hoje 16,4 vezes. Mas o Morgan Stanley alerta que, ao observar a trajetória de avaliação dessas “ações de disrupção indiscutível” (que caíram de 24,7 para 11,1 vezes), há espaço para uma nova queda nos múltiplos.

Quem sobrevive na era da IA?

Diante dessa tempestade de disrupção, o Morgan Stanley oferece uma estrutura de avaliação que combina cinco dimensões para julgar a resiliência de setores e ações:

Grau de exposição à IA: se são os disruptores, “alvos de disrupção no debate de mercado”, habilitadores ou protegidos

Natureza do negócio: prestação de serviços, ativos físicos, commodities ou capacidade computacional

Cíclicos: ações cíclicas, defensivas ou outros

Posição dos investidores: nível atual de alocação

Momentum das ações: fatores de fundamentação combinados

Com base nesse framework, o Morgan Stanley acredita que os setores mais resilientes são, nesta ordem: utilidades, semicondutores, defesa, tabaco e bens de consumo e cuidados pessoais.

O Morgan afirma que as empresas de utilidades na Europa quase lideram o ranking de resistência à disrupção. Essas companhias oferecem infraestrutura física que a IA não consegue replicar, são setores defensivos e, no cenário atual, estão relativamente subponderadas.

Por outro lado, setores de software, serviços comerciais, mídia e entretenimento, turismo, transporte, finanças diversificadas e bancos são considerados os mais expostos ao risco de disrupção.

Oito categorias de ativos que a IA não consegue copiar

Ao mesmo tempo, o Morgan Stanley reforça que, uma vez que a IA atinja um nível de transformação, esses ativos que não podem ser copiados por ela terão seu valor aumentado. Essa é uma chave para entender a alocação de ativos no futuro:

A. Escassez física: imóveis, ativos de energia e eletricidade, infraestrutura de transporte, data centers, minerais metálicos, recursos hídricos, licenças de cassinos em jurisdições restritas, terrenos de parques temáticos, portos de cruzeiro, espectro de frequência, redes de fibra óptica, etc.

B. Capacidade de precificação por adotantes de IA: capacidade de demonstrar poder de precificação crescente.

C. Bens de luxo, imóveis e serviços exclusivos.

D. Efeito de rede: grandes plataformas tecnológicas, mercados online, negócios de saúde com relacionamento com pacientes.

E. Experiências humanas autênticas: marcas fortes em mídia, ativos esportivos/equipes, música e outros eventos que valorizam o elemento humano.

F. Escassez regulatória: negócios com licenças, aprovações e direitos exclusivos protegidos.

G. Dados e marcas proprietários: adotantes de IA com conjuntos de dados e IP exclusivos.

H. Diversas categorias de semicondutores: como processos avançados, litografia EUV da ASML, especialização de fabricação da TSMC, processamento de minerais raros para chips.

Mercado de crédito: proteção barata contra a queda

Apesar de os riscos de disrupção pela IA começarem a afetar alguns mercados de crédito, especialmente o de empréstimos alavancados, o spread de títulos de grau de investimento na Europa ainda permanece próximo aos níveis baixos pós-crise financeira global. Mesmo com a volatilidade implícita nas ações em alta, a volatilidade do mercado de crédito permanece anormalmente baixa.

Porém, se a preocupação com a disrupção pela IA se espalhar para mais setores (junto com a aceleração esperada de emissões de títulos), isso poderá desafiar a resiliência do mercado de crédito.

O Morgan Stanley acredita que o mercado de opções de crédito oferece boas oportunidades de entrada para se preparar para uma expansão dos spreads. Considerando a baixa exposição tecnológica na Europa, o retorno geral ainda elevado, o apoio de políticas e a resiliência do crescimento econômico, esses instrumentos de hedge apresentam uma relação custo-benefício especialmente atraente.

Gap de demanda por capacidade computacional: uma crise invisível de oferta

Por outro lado, há uma demanda insana por infraestrutura de capacidade computacional. Diversos dados indicam que a velocidade de crescimento da demanda por capacidade de processamento está muito acima das previsões atuais de oferta:

• Executivos do Google recentemente afirmaram que a empresa pode precisar dobrar sua capacidade de processamento a cada 6 meses, chegando a um aumento de 1000 vezes em 4-5 anos. Em comparação, o Morgan Stanley projeta uma taxa de crescimento anual composta de cerca de 210% nas vendas de capacidade da Nvidia entre 2025 e 2028; ao longo de cinco anos, isso equivale a um aumento de aproximadamente 300 vezes — muito abaixo do que o Google estima ser necessário.

• Dados do OpenRouter mostram que, de novembro de 2024 a novembro de 2025, a demanda semanal média por tokens cresceu mais de 2200%. O uso de tokens é um indicador direto da demanda por capacidade computacional.

• Mais importante, a intensidade de cálculo de uma única consulta a um LLM está crescendo rapidamente. Pesquisadores do METR apontam que o tempo médio de trabalho de uma consulta de IA a cada cliente dobra a cada 7 meses.

Segundo o relatório, mesmo com o número de clientes permanecendo constante, esse crescimento implica que a demanda por capacidade de processamento aumentará muito mais rápido do que a previsão de crescimento anual de cerca de 120% da Nvidia.

O Morgan Stanley afirma que esse desequilíbrio entre oferta e demanda já se manifesta no mercado:

A CoreWeave consegue renovar seus contratos de GPU Nvidia Hopper ao preço de 95% do valor original, muito acima da depreciação econômica dos chips ao longo do tempo;

A operação de leasing de “caixas de energia” garantida pelo Google para a Anthropic e a FluidStack oferece retorno de capital sem alavancagem de cerca de 18,5%, equivalente a um prêmio de acesso à energia de aproximadamente 300%.

Todo esse conteúdo de destaque foi extraído do Wind Trading Desk.

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