Agentes de IA impulsionam a segunda onda de crescimento da computação em nuvem! Grandes bancos de Wall Street analisam o boom da expansão do IaaS e a reavaliação do valor do PaaS. Quem está lucrando de verdade com a febre dos tokens?

De acordo com o aplicativo de notícias de mercado financeiro Zhihui Financeiro, a gigante de Wall Street Bernstein publicou recentemente um relatório de pesquisa indicando que o setor de computação em nuvem com IA está entrando em uma nova fase, marcada por uma "explosão de demanda por poder computacional devido à ascensão de agentes inteligentes de IA, atualização das cargas de inferência de IA e redistribuição de valor das plataformas". As oportunidades de investimento vão além do fornecimento de poder computacional via GPU, abrangendo líderes de nuvem que são fundamentais para operações de dados empresariais, processos operacionais centrais, integração de fluxos de trabalho de negócios e o desenvolvimento, implantação e operação abrangente de agentes inteligentes.

Segundo a Bernstein, a atual indústria global de computação em nuvem está vivenciando a mudança competitiva mais significativa desde que a ascensão do Microsoft Azure desafiou a Amazon AWS: a demanda por treinamento levou à expansão dos data centers centrados em GPU, abrindo o mercado de infraestrutura IaaS para novos provedores de nuvem como a CoreWeave; à medida que as cargas de inferência de IA adentram ambientes de produção corporativos, cresce a demanda por operações colaborativas entre CPU, GPU, bancos de dados, armazenamento e plataformas de software; OpenAI e Anthropic estão migrando de fornecedores de grandes modelos de IA para fornecedores de plataformas de desenvolvimento de agentes inteligentes, contribuindo com maiores encomendas de infraestrutura para as empresas de nuvem parceiras e começando a disputar o acesso ao software, relações com clientes e espaço de lucro dos provedores de PaaS.

A equipe de analistas da Bernstein, portanto, está ainda mais otimista em relação à Microsoft, Oracle e MongoDB, mas permanece cautelosa quanto à competitividade de longo prazo de novas empresas de nuvem que apenas alugam infraestrutura de IA baseada em GPU. O julgamento central da instituição é que o crescimento na demanda por recursos de poder computacional de IA pode ampliar o mercado de aluguel de nuvem de IA, mas não concederá a todas as empresas de nuvem o mesmo poder de precificação e retornos de capital robustos na era da IA. Esse julgamento corrobora dados recentes da indústria: no relatório financeiro de julho, a Microsoft revelou que a receita trimestral do Azure e outros serviços em nuvem cresceu 43%, com a demanda ainda superando a capacidade disponível; em setembro, a Oracle anunciou que a receita trimestral de IaaS cresceu 121%, alcançando US$ 7,4 bilhões, com obrigações de execução remanescentes de US$ 664 bilhões, mostrando que a demanda está se convertendo em receita e contratos de longo prazo.

Como agentes inteligentes de IA expandem progressivamente a demanda por computação em nuvem? Combinando o relatório de pesquisa da Bernstein e projeções de engenharia de inferência de IA, as mudanças representadas por Muse e Astra consistem na expansão de uma pergunta e resposta para um processo de tarefas que inclui planejamento, busca, uso de ferramentas, execução, verificação e reintentos: a Meta revelou que o Muse opera em uma máquina virtual segura e dedicada com navegador, podendo continuar processando tarefas mesmo após o usuário fechar o aplicativo; a OpenAI informou que a Astra aprimora as operações de computador e a competência para trabalhos especializados de múltiplos passos, embora esse progresso não signifique necessariamente que a AGI já tenha sido alcançada.

À medida que a escala de uso aumenta, chamadas de modelos ampliam a carga de inferência em GPU, a execução de navegadores, códigos e ferramentas eleva a demanda por CPU, contextos longos e sessões simultâneas aumentam a necessidade de memória e cache, o acesso a conhecimentos empresariais e estados contínuos intensifica as demandas por bancos de dados e armazenamento, e a implementação em ambientes de produção impulsiona ainda mais serviços PaaS como identidade, segurança, monitoramento e orquestração de fluxos de trabalho. O acordo de sete anos entre Anthropic e Akamai, no valor de US$ 11,6 bilhões, focado explicitamente em cargas de trabalho de CPU, exemplifica a diversificação da demanda de IA para além das GPUs; a colaboração da empresa com a Amazon AWS, Google Cloud/Broadcom, Microsoft Azure e a plataforma de aluguel de nuvem de IA da SpaceX também reflete configurações de infraestrutura multi-fornecedorias.

Quanto aos potenciais vencedores de IaaS/PaaS no setor de computação em nuvem de IA, diante da ascensão de novos players como a CoreWeave, a Bernstein atribui à Microsoft (MSFT.US), Oracle (ORCL.US) e MongoDB (MDB.US) a classificação mais otimista de "outperform" (superar o mercado), com os preços-alvo atuais sugerindo potencial de valorização de aproximadamente 28,7%, 135% e 35%, respectivamente, nos próximos 12 meses. Para a Snowflake (SNOW.US), líder em data warehouses de nuvem de IA e bancos de dados corporativos em nuvem, a classificação é "market perform" (em linha com o mercado), com potencial de valorização de cerca de 10%.

Não há dúvidas de que a nuvem de IA continua sendo uma direção importante para o investimento de capital industrial e expectativas de lucro, e o capital de ações está selecionando os elos capazes de reter a lucratividade. A OpenAI busca novo financiamento com uma avaliação de cerca de US$ 1,4 trilhão e a Anthropic almeja um IPO avaliado em mais de US$ 2 trilhões, refletindo as altas expectativas do mercado de capitais globais para o espaço de geração de receitas relacionadas à IA. Em comparação com a narrativa de avaliação de IA em aplicações, a cadeia de fornecimento de poder computacional para inferência de IA já tem fundamentos mais sólidos de demanda: fontes da mídia informam que a Anthropic planeja comprometer cerca de US$ 518 bilhões em infraestrutura nos próximos dez anos, dos quais cerca de 80% são contratos irrevogáveis ou de pagamento garantido, a receita prevista para 2025 seria 12 vezes maior que a do ano anterior, perto de US$ 4,6 bilhões, com prejuízo operacional superior a US$ 8 bilhões, gastos em poder computacional e infraestrutura de US$ 7,33 bilhões — três vezes a de 2024 e cerca de 58% do total de despesas operacionais de US$ 12,65 bilhões; a Coreia do Sul exportou US$ 60,3 bilhões em semicondutores em setembro, um crescimento anual de 262,8%, e autoridades apontam aumento no volume e no preço dos contratos de exportação de memórias.

Fatura de computação só aumenta: crescimento e diferenciação na onda de expansão do IaaS

A lógica de investimento da Bernstein para o IaaS na era da IA é que o crescimento contínuo da computação em nuvem tradicional somado à explosão de demanda por poder computacional de IA gera um fortíssimo incremento incremental. A previsão da Gartner, citada no relatório, mostra que o mercado global de IaaS crescerá de cerca de US$ 223 bilhões em 2025 para US$ 287 bilhões em 2026, e US$ 662 bilhões em 2030; desse total, o IaaS tradicional passa de US$ 201 bilhões para US$ 488 bilhões, enquanto o IaaS otimizado para IA de US$ 22 bilhões para US$ 174 bilhões.

Segundo os cálculos dos gráficos do relatório da Bernstein, a taxa composta de crescimento anual de todo o mercado, de 2025 a 2030, é de cerca de 24,3%, enquanto para a parcela otimizada para IA é de 51,2%, com sua participação subindo de 9,9% para 26,3%. A equipe de analistas da Bernstein assinala que isso significa que a IA não só cria uma infraestrutura de computação em nuvem altamente dinâmica e nova, como também que a migração de computação, armazenamento e aplicações empresariais tradicionais para nuvem ainda gera um incremento brutal em termos absolutos.

No tocante à estrutura competitiva, em 2025, os dados da Gartner estimam uma fatia de IaaS de 35% para AWS, 24% para Microsoft, 10% para Google e 8% para Alibaba; a IDC estima 41%, 16%, 8% e 4%, respectivamente, e ambas atribuem cerca de 2% de share à CoreWeave. As diferenças se concentram na segmentação de receitas entre IaaS e PaaS; por exemplo, a IDC inclui mais receitas da Oracle em PaaS, o que impede a concatenação direta dos shares das diferentes instituições em um mesmo mapa competitivo.

O relatório da Bernstein também levanta uma questão relevante para investidores: como harmonizar os US$ 174 bilhões previstos para receitas de IaaS otimizado para IA em 2030 com o volume de investimentos trilionários em GPU discutidos no mercado? Isso pode estar relacionado a implantação própria por parte das empresas, parte do investimento sendo monetizado via PaaS, ou previsões industriais excessivamente otimistas, enquanto as previsões básicas da Gartner e outras consultorias podem estar subestimadas.

A vantagem faseada das novas nuvens resulta da escassez de poder computacional, mas a competitividade de longo prazo para inferência empresarial exige um conjunto completo de software e sistemas de dados. O relatório da Bernstein divide a evolução sectorial em três etapas integradas: primeiramente, clusters de treinamento em GPU exigem níveis mais elevados de energia, refrigeração e redes de alta largura de banda e baixa latência, demandando adaptação ou reconstrução dos data centers tradicionais; esta lacuna de oferta cria oportunidades para novas empresas de nuvem e para a Oracle. Em segundo lugar, os gastos com IA migram do treinamento para a inferência; Bernstein estima que os gastos anuais com inferência podem atingir de 5 a 20 vezes os do treinamento, embora sem definir exatamente quando. Por fim, a inferência empresarial precisa estar conectada ao negócio real, de modo que a infraestrutura suporte computação de modelos, execução de aplicações em CPU e acesso a dados corporativos.

Segundo Bernstein, a tendência de "gravidade dos dados" acarretará atração de parte das cargas de IA para plataformas nas quais as empresas já possuem bancos de dados, sistemas de permissões e aplicações instaladas. O relatório aponta cinco restrições para as novas empresas de nuvem: dificuldade de superar o IaaS baseado em GPU; grandes clientes podem migrar cargas de volta para suas próprias infraestruturas assim que a oferta for suficiente; uso de bancos de dados open source e ferramentas de desenvolvimento não cria diferenciação automática; migração de dados corporativos enfrenta resistência; o atual desbalanceamento entre oferta e demanda pode melhorar nos próximos dois anos.

Para Bernstein, o verdadeiro teste de longo prazo para investidores é se as novas empresas de nuvem conseguirão converter vantagem de entrega de curto prazo em retenção de clientes, alta utilização e retorno de caixa em longo prazo; ao mesmo tempo, considera que a Oracle, devido à sua oferta de nuvem soberana, nuvem privada e data centers de IA, pode se aproximar do primeiro escalão de infraestrutura de computação em nuvem de IA, atualmente ocupado por Microsoft, Amazon e Google.

Quem controla o acesso aos agentes inteligentes compartilha lucros da nuvem: PaaS passa por reavaliação de valor

Os laboratórios de IA estão se tornando concorrentes importantes no setor de PaaS, embora a classificação das receitas ainda esteja em consolidação. De acordo com dados do relatório da Bernstein, em 2025 o mercado global de PaaS chegará a cerca de US$ 225,2 bilhões segundo a Gartner, e US$ 227,5 bilhões segundo a IDC; baseando-se nos dados de 2024, isso representa um crescimento anual de aproximadamente 25,8% e 42,3%, respectivamente. Segundo a IDC, a Microsoft lidera com 21% de participação, seguida por AWS (12%), Google (9%), OpenAI (6%), Salesforce (5%), Oracle (4%) e Anthropic, Snowflake, Databricks (cerca de 2% cada); já a Gartner, ao somar PaaS tradicional e de IA, atribui liderança à AWS (19%), seguida por Microsoft (15%), Google (10%), OpenAI (2%) e Anthropic (menos de 2%).

Embora mais significativo seja o fato de que, nos mesmos critérios, a fatia dos laboratórios de IA está crescendo: a IDC estima que a OpenAI salta de 2,1% em 2024 para 5,7% em 2025, e a Anthropic de 0,4% para 1,9%; a Gartner, de 1,0% para 1,7% e de 0,3% para 1,1%, respectivamente.

Ainda não há consenso quanto à delimitação da medição de receitas geradas por API de modelos, ferramentas de desenvolvimento, produtos de codificação e software de agente inteligente, mas já estão claras as direções de ampliação das plataformas dos dois laboratórios de IA. A Bernstein prevê que suas participações podem chegar a dígitos altos de um dígito ou até dois dígitos baixos em 2026, dependendo da classificação dessas receitas e do ritmo de crescimento do mercado de PaaS — uma perspectiva ainda especulativa.

Migrar de modelo para plataforma significa que laboratórios de IA passam a disputar o ponto de entrada para o desenvolvimento e execução de software corporativo. O relatório da Bernstein sustenta que a Anthropic expandiu de seu modelo Claude para o Claude Code, ingressando, subsequentemente, no desenvolvimento de automatização e aplicações de agentes inteligentes; a OpenAI, além do ChatGPT e produtos de busca e pesquisa, acelera o desenvolvimento de Codex e ferramentas de agentes inteligentes. Essas ferramentas auxiliam tanto na construção de aplicações de IA quanto aumentam a eficiência no desenvolvimento, teste e manutenção de software tradicional. A plataforma aumenta a integração dos fluxos de trabalho e a fidelização dos clientes, mitigando a competição de modelos open source ou de pesos abertos, bem como a pressão pela queda dos preços de token nos negócios centrados apenas em modelo.

Segundo dados do relatório da Gartner citados por Bernstein, a receita corporativa da OpenAI em 2025 deve ser de cerca de US$ 5 bilhões, sendo 57% oriunda de modelos generativos básicos, 4% de modelos dedicados, 15% de plataformas de desenvolvimento de IA e 24% de outros softwares aplicacionais; na Anthropic, receita de cerca de US$ 3,3 bilhões, com 70% de modelos básicos, 7% de dedicados e 23% de outras aplicações. Contudo, tais dados são estimativas de segmentos corporativos e não equivalem à receita total da empresa ou sua taxa de execução anualizada.

No mesmo período, o mercado de plataformas de desenvolvimento de aplicações de IA somava cerca de US$ 6,8 bilhões, com Microsoft, AWS e Google abocanhando respectivamente 24%, 14% e 14%; já a OpenAI detinha 11%, cerca de US$ 750 milhões. No mercado de modelos generativos básicos, OpenAI, Anthropic e Google controlavam, respectivamente, 25%, 20% e 18% — totalizando 63%. Esses números indicam que as camadas de competição entre modelo e plataforma já acontecem simultaneamente. Bernstein prevê, inclusive, que a receita das plataformas de desenvolvimento poderá superar a dos modelos em 2026, mas ainda falta clareza sobre se produtos de codificação serão classificados como PaaS ou SaaS; a maior oportunidade estratégica está em ser uma plataforma base para outras empresas de software, ao invés de conquistar verticalmente cada domínio, como CRM, HCM, entre outros. Os laboratórios de IA possuem a vantagem na compreensão dos modelos, enquanto os gigantes da nuvem e fornecedores tradicionais de SaaS dominam os dados dos clientes, semântica de negócios, implantação, segurança e gerenciamento, fazendo com que a competição se estenda a toda a capacidade de entrega empresarial.

A estratégia de escolha de ações da Bernstein no segmento de nuvem de IA reside em empresas capazes de converter uso de IA em receita recorrente, retenção de clientes e lucros. A vantagem da Microsoft está em atender simultaneamente OpenAI, Anthropic, vários modelos de terceiros e seus próprios, além de atrair mais consumo de IA via um extenso ecossistema de ferramentas e sedimentação de dados corporativos; a Oracle cobre data centers de IA, nuvem pública OCI Gen2, nuvem privada, IaaS/PaaS white label (Alloy) e nuvem soberana, e o progresso da OpenAI em plataformas fortalece demandas de clientes-chave, ao passo que, neste estágio, a plataforma de IA não substitui os produtos centrais de banco de dados da empresa — o relatório nota crescimento de três dígitos recentemente impulsionado por parcerias multicloud.

A lógica da MongoDB, segundo Bernstein, é ainda mais direta — aplicações de IA, tanto atuais quanto agentes em larga escala penetrando diversos setores, sempre demandarão persistência de dados, consultas e gerenciamento de estados, o que pode estimular o uso de bancos de dados, sendo que, até o momento, laboratórios de IA e novos players de nuvem não focam diretamente nesse mercado. Em contrapartida, o movimento da Snowflake em direção a plataformas de IA a coloca em competição direta tanto com laboratórios de IA quanto grandes provedores de nuvem.

Bernstein enfatiza que investidores devem buscar a realização de receitas olhando para as capacidades de entrega do IaaS, acesso de desenvolvimento via PaaS e infraestrutura de dados empresarial, avaliando sempre o fluxo de caixa livre após depreciação, energia, financiamento e custos competitivos; em termos de risco, observa ainda que a Microsoft enfrenta risco de competição de preços em nuvem e segurança, a Oracle precisa gerenciar concentração de clientes, materialização de demanda de IA e risco de crescimento do segmento de nuvem, enquanto a MongoDB deve estar atenta à desaceleração no crescimento de nuvem e aumento dos custos e despesas de infraestrutura.