É a pergunta que está na mente e na boca de todos: estamos em uma bolha de IA?
É a pergunta errada. A verdadeira questão é: Qual Estamos na bolha da IA e quando cada uma delas estourará?
O debate sobre se a IA representa uma tecnologia transformadora ou uma bomba-relógio económica atingiu um nível febril. Até mesmo líderes tecnológicos como o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, reconheceram evidências de uma bolha financeira instável se formando em torno da IA. O CEO da OpenAI, Sam Altman, e o cofundador da Microsoft, Invoice Gates, veem uma clara dinâmica de bolha: investidores superexcitados, avaliações espumosas e muitos projetos condenados – mas ainda acreditam que a IA acabará por transformar a economia.
Mas tratar a “IA” como uma entidade monolítica única destinada a um colapso uniforme é fundamentalmente equivocado. O ecossistema de IA consiste, na verdade, em três camadas distintas, cada uma com diferentes perfis de economia, defensibilidade e risco. Compreender essas camadas é elementary, porque elas não aparecerão todas de uma vez.
Camada 3: As empresas de embalagem (primeiras a cair)
O segmento mais vulnerável não é construir IA – é reembalá-la.
Essas são as empresas que usam a API da OpenAI, adicionam uma interface elegante e alguma engenharia imediata e depois cobram US$ 49/mês pelo que equivale a um wrapper ChatGPT glorificado. Alguns alcançaram um rápido sucesso inicial, como Jasper.ai, que atingiu aproximadamente US$ 42 milhões em receita recorrente anual (ARR) em seu primeiro ano ao agrupar modelos GPT em uma interface amigável para profissionais de advertising.
Mas as rachaduras já estão aparecendo. Essas empresas enfrentam ameaças de todas as direções:
Absorção de recursos: A Microsoft pode incluir sua ferramenta de escrita de IA de US$ 50/mês no Workplace 365 amanhã. O Google pode tornar seu assistente de e-mail AI um recurso gratuito do Gmail. A Salesforce pode construir sua ferramenta de vendas de IA nativamente em seu CRM. Quando grandes plataformas decidem que seu produto é um recurso, não um produto, seu modelo de negócios evapora da noite para o dia.
A armadilha da comoditização: As empresas de wrapper estão essencialmente apenas passando entradas e saídas. Se o OpenAI melhorar o immediate, essas ferramentas perderão valor da noite para o dia. À medida que os modelos básicos se tornam mais semelhantes em capacidade e os preços continuam a cair, as margens são reduzidas a zero.
Custos de mudança zero: a maioria das empresas de wrapper não possui dados proprietários, fluxos de trabalho incorporados ou integrações profundas. Um cliente pode mudar para um concorrente ou diretamente para o ChatGPT em minutos. Não há fosso, nem aprisionamento, nem defensibilidade.
O mercado de IA de marca branca exemplifica esta fragilidade. As empresas que usam plataformas de marca branca enfrentam riscos de dependência de fornecedores devido a sistemas proprietários e limitações de API que podem dificultar a integração. Essas empresas estão construindo em terrenos alugados e o proprietário pode alterar os termos ou demolir a propriedade a qualquer momento.
A exceção que confirma a regra: A Cursor se destaca como uma rara empresa de camada wrapper que construiu uma defesa genuína. Ao integrar-se profundamente aos fluxos de trabalho dos desenvolvedores, criar recursos proprietários além de simples chamadas de API e estabelecer fortes efeitos de rede por meio de hábitos de usuário e configurações personalizadas, o Cursor demonstrou como um wrapper pode evoluir para algo mais substancial. Mas empresas como a Cursor são atípicas, não a norma – a maioria das empresas de wrapper não possui esse nível de integração de fluxo de trabalho e aprisionamento do usuário.
Linha do tempo: Espere falhas significativas neste segmento até o ultimate de 2025 até 2026, à medida que grandes plataformas absorvem funcionalidades e os usuários percebem que estão pagando preços premium por recursos comoditizados.
Camada 2: Modelos de fundação (o meio termo)
As empresas que constroem LLMs – OpenAI, Anthropic, Mistral – ocupam uma posição mais defensável, mas ainda precária.
O investigador económico Richard Bernstein aponta a OpenAI como um exemplo da dinâmica da bolha, observando que a empresa fez cerca de 1 bilião de dólares em negócios de IA, incluindo um projecto de construção de centros de dados de 500 mil milhões de dólares, apesar de estar previsto gerar apenas 13 mil milhões de dólares em receitas. A divergência entre investimento e lucros plausíveis “certamente parece borbulhante”, observa Bernstein.
No entanto, estas empresas possuem fossos tecnológicos genuínos: experiência em formação de modelos, acesso à computação e vantagens de desempenho. A questão é se estas vantagens são sustentáveis ou se os modelos serão comoditizados ao ponto de serem indistinguíveis – transformando os fornecedores de modelos básicos em empresas de serviços públicos de infra-estruturas com margens baixas.
A engenharia separará vencedores de perdedores: À medida que os modelos básicos convergem em termos de capacidades básicas, a vantagem competitiva virá cada vez mais da otimização de inferência e da engenharia de sistemas. As empresas que puderem dimensionar a parede de memória por meio de inovações como arquiteturas de cache KV estendidas, alcançar um rendimento de token superior e fornecer um tempo de geração do primeiro token mais rápido, obterão preços premium e participação de mercado. Os vencedores não serão apenas aqueles com os maiores treinamentos, mas também aqueles que conseguirem tornar a inferência de IA economicamente viável em escala. Avanços técnicos em gerenciamento de memória, estratégias de cache e eficiência de infraestrutura determinarão quais laboratórios de fronteira sobreviverão à consolidação.
Outra preocupação é a natureza round dos investimentos. Por exemplo, a Nvidia está injetando US$ 100 bilhões na OpenAI para financiar knowledge facilities, e a OpenAI está então enchendo essas instalações com chips da Nvidia. A Nvidia está essencialmente subsidiando um de seus maiores clientes, potencialmente inflando artificialmente a demanda actual de IA.
Ainda assim, estas empresas contam com um enorme apoio de capital, capacidades técnicas genuínas e parcerias estratégicas com os principais fornecedores e empresas de nuvem. Algumas se consolidarão, outras serão adquiridas, mas a categoria sobreviverá.
Linha do tempo: Consolidação em 2026 a 2028, com 2 a 3 gamers dominantes emergindo enquanto fornecedores de modelos menores são adquiridos ou fechados.
Camada 1: Infraestrutura (construída para durar)
Aqui está a opinião contrária: a camada de infraestrutura – incluindo Nvidia, knowledge facilities, provedores de nuvem, sistemas de memória e armazenamento otimizado para IA – é a parte menos borbulhante do growth da IA.
Sim, as estimativas mais recentes sugerem que as despesas globais de capital em IA e os investimentos em capital de risco já ultrapassam os 600 mil milhões de dólares em 2025, com a Gartner a estimar que todas as despesas relacionadas com a IA em todo o mundo pode chegar a US$ 1,5 trilhão. Isso soa como território de bolha.
Mas a infra-estrutura tem uma característica crítica: retém valor independentemente do sucesso das aplicações específicas. Os cabos de fibra óptica instalados durante a bolha das pontocom não foram desperdiçados – eles permitiram o YouTube, o Netflix e a computação em nuvem. Há vinte e cinco anos, a bolha pontocom unique rebentou depois de o financiamento da dívida ter construído cabos de fibra óptica para um futuro que ainda não tinha chegado, mas que esse futuro acabou por chegar, e a infra-estrutura estava lá à espera.
Apesar da pressão das ações, a Nvidia 3º trimestre do ano fiscal de 2025 a receita atingiu cerca de US$ 57 bilhões, um aumento de 22% em relação ao trimestre anterior e 62% ano a ano, com a divisão de knowledge heart sozinha gerando cerca de US$ 51,2 bilhões. Estas não são métricas de vaidade; representam uma procura actual por parte de empresas que fazem investimentos genuínos em infra-estruturas.
Os chips, knowledge facilities, sistemas de memória e infraestrutura de armazenamento que estão sendo construídos hoje impulsionarão quaisquer aplicações de IA que tenham sucesso, sejam os chatbots de hoje, os agentes autônomos de amanhã ou aplicações que ainda nem imaginamos. Ao contrário do armazenamento comoditizado apenas, a infraestrutura moderna de IA abrange toda a hierarquia de memória – desde GPU HBM até DRAM, até sistemas de armazenamento de alto desempenho que servem como depósitos de tokens para cargas de trabalho de inferência. Esta abordagem integrada à memória e ao armazenamento representa uma inovação arquitetónica elementary, e não um jogo de mercadorias.
Linha do tempo: O excesso de construção a curto prazo e a engenharia preguiçosa são possíveis (2026), mas espera-se a retenção de valor a longo prazo à medida que as cargas de trabalho de IA se expandem durante a próxima década.
O efeito cascata: por que isso é importante
O atual growth da IA não terminará com uma queda dramática. Em vez disso, veremos uma cascata de fracassos, começando pelas empresas mais vulneráveis, e os sinais de alerta já estão aqui.
Fase 1: As empresas de embalagem e de marca branca enfrentam compressão de margens e absorção de recursos. Centenas de startups de IA com pouca diferenciação serão fechadas ou vendidas por centavos de dólar. Mais de 1.300 startups de IA agora têm avaliações de mais de US$ 100 milhões, com 498 IA “unicórnios” avaliados em US$ 1 bilhão ou mais, muitos dos quais não justificam essas avaliações.
Fase 2: Consolidação do modelo básico à medida que o desempenho converge e apenas os participantes mais capitalizados sobrevivem. Espere de 3 a 5 grandes aquisições à medida que os gigantes da tecnologia absorvem empresas modelo promissoras.
Fase 3: Os gastos com infraestrutura normalizam, mas permanecem elevados. Alguns knowledge facilities ficarão parcialmente vazios por alguns anos (como os cabos de fibra ótica em 2002), mas eventualmente ficarão cheios à medida que as cargas de trabalho de IA realmente se expandirem.
O que isso significa para os construtores
O risco mais significativo não é ser um invólucro – é permanecer como tal. Se você possui a experiência em que o usuário opera, você possui o usuário.
Se você estiver construindo na camada de aplicação, precisará mover a pilha imediatamente:
Do wrapper → camada de aplicação: Pare de apenas gerar resultados. Controle o fluxo de trabalho antes e depois da interação com IA.
Do aplicativo → SaaS vertical: Crie camadas de execução que forcem os usuários a permanecer dentro do seu produto. Crie dados proprietários, integrações profundas e propriedade de fluxo de trabalho que tornam a mudança dolorosa.
O fosso de distribuição: Sua verdadeira vantagem não é o LLM, é como você consegue usuários, os mantém e expande o que eles fazem dentro da sua plataforma. As empresas vencedoras de IA não são apenas empresas de software program – são empresas de distribuição.
O resultado ultimate
É hora de parar de perguntar se estamos na “bolha” da IA. Estamos em múltiplas bolhas com características e prazos diferentes.
As empresas de embalagens aparecerão primeiro, provavelmente dentro de 18 meses. Os modelos de base serão consolidados nos próximos 2 a 4 anos. Prevejo que os actuais investimentos em infra-estruturas acabarão por se revelar justificados a longo prazo, embora não sem algumas dificuldades de construção excessiva a curto prazo.
Isto não é motivo para pessimismo, é um roteiro. Compreender em qual camada você está operando e em qual bolha você pode ser pego é a diferença entre se tornar a próxima vítima e construir algo que sobreviva ao abalo.
A revolução da IA é actual. Mas nem todas as empresas que aproveitam a onda conseguirão chegar à costa.
Val Bercovici é CAIO da WEKA.
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