O mercado subestimou? O "ponto de inflexão do modelo" impulsiona o surgimento de agentes de IA, desbloqueando rapidamente cenários de aplicação empresarial

A onda de IA está passando por um ponto de inflexão crucial: o rápido avanço das capacidades dos modelos está acelerando a transição dos projetos-piloto empresariais do ano passado para a implantação em produção, enquanto o mercado ainda subestima sistematicamente a profundidade e velocidade dessa transformação.

Segundo Hard AI, a equipe do analista Heath Terry do Citi afirmou em seu relatório mais recente que as aplicações empresariais estão avançando da fase piloto para a produção em larga escala, e a velocidade de melhoria dos modelos é maior do que nunca, elevando dramaticamente a curva de demanda do setor.

O Citi elevou sua previsão de receita total do setor de IA de 2026–2030 de US$ 2,8 trilhões para US$ 3,3 trilhões, e a previsão de despesas de capital para o mesmo período de US$ 8,0 trilhões para US$ 8,9 trilhões. Segundo sua avaliação: O mercado segue focado nos riscos de construção de data centers, pressão de financiamento e intensificação da concorrência, mas ignora os altos retornos que esses investimentos estão gerando, além de um ciclo produtivo impulsionado por empresas que está tomando forma.

Para o setor de software, este é um momento mais perigoso do que a maior parte percebe. À medida que as empresas nativas de IA experimentam uma rápida ascensão nas receitas, os tradicionais fornecedores de software começam a ver seus antigos pilares — alto custo de mudança, forte poder de precificação e altos obstáculos de entrada — sendo reprecificados pela tecnologia de IA. Essa reprecificação já é visível nas ações: nos últimos 12 meses, o movimento dos valuations dos papéis de software se desvinculou claramente dos ativos ligados à infraestrutura de IA — mas o Citi acredita que as previsões de consenso para lucros ainda não refletem totalmente o impacto final.

No segmento de infraestrutura, especialmente memória, armazenamento, CPU e energia, o Citi considera atualmente o melhor balanço entre risco e retorno. O desempenho relativamente fraco recente dos principais provedores de nuvem é visto como outra janela de oportunidade.

As capacidades dos modelos estão evoluindo com uma inclinação mais acentuada

GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro e Claude Sonnet 4.6, três modelos principais, foram lançados em menos de três semanas, com avanços muito superiores aos de qualquer ciclo anterior. Segundo a pontuação ARC-AGI-2, o Gemini 3.1 Pro melhorou 1,5 vez em relação à versão anterior de três meses atrás; o GPT-5.3-Codex é o primeiro modelo da OpenAI a gerar seu próprio código — um marco difícil de ignorar.

O mais relevante é que o avanço das capacidades dos modelos veio acompanhado de aumento no preço dos tokens. Os modelos de inferência usam técnicas como Mixture of Experts (MoE) e Reinforcement Learning com recompensas verificáveis (RLVR), consumindo mais tokens a cada resposta. Embora o preço do Gemini 3.1 Pro permaneça estável em relação à geração anterior, sua pontuação de inteligência dobrou.

O Citi acredita que esses dois fatores combinados indicam um potencial estrutural de aumento na receita por unidade dos provedores de IA. O avanço das capacidades já impacta decisões empresariais concretas. No anúncio recente de demissões do Block, a influência da IA foi explicitamente citada, sinalizando a expansão da tecnologia para áreas operacionais além do desenvolvimento — um indício inicial dessa difusão.

A transição das empresas da fase piloto para a produção está mais rápida que o previsto

Os integradores de sistemas são os principais motivadores dessa aceleração. Empresas de consultoria de destaque estão reformulando suas operações internas e, ao mesmo tempo, auxiliando empresas tradicionais a implantar rapidamente soluções de empresas como Anthropic e OpenAI, atuando como “capilares” na difusão da IA. Pesquisas de campo do Citi junto a CIOs, CTOs e integradores mostram que a força central por trás da aceleração é a pressão competitiva — ninguém quer ficar atrás dos concorrentes.

Os números apoiam essa tese: AWS, GCP, Azure e CoreWeave tiveram, no quarto trimestre de 2025, aumento acumulado de pedidos em atraso de 100%, enquanto o crescimento da receita foi de apenas 30% e o aumento do CAPEX foi de 70%.

Sobre preocupações externas quanto à qualidade desse backlog (alta concentração de clientes em laboratórios de IA), a conclusão do Citi é que o crescimento já está amplamente distribuído entre empresas tradicionais. O provedor de aluguel de data centers DLR afirmou que o lançamento do Claude Opus 4.6 impulsionou nova demanda por locação — uma cadeia de transmissão que há um ano era praticamente inimaginável.

O mercado ainda subestima sistematicamente o tamanho do CAPEX

Em 2024 e 2025, as estimativas de consenso para os investimentos dos grandes provedores de nuvem estão fortemente subestimadas. O Citi prevê que isso continuará nos próximos cinco anos.

Em 2026, os planos de CAPEX dos grandes provedores de nuvem serão cerca de 70% maiores do que em 2025. O Citi elevou sua previsão de CAPEX conjunto para Amazon (AWS), Google, Meta, Microsoft (Azure) e Oracle em 2026 para US$ 678 bilhões, e o total global de CAPEX relacionado à IA (incluindo nuvens privadas, novos provedores e o gasto soberano em IA) para US$ 770 bilhões. Até 2030, esse valor pode chegar a cerca de US$ 2,9 trilhões, com taxa de crescimento composta anual de 47,5%.

Não apenas o preço dos equipamentos está elevando os custos — o aumento nos preços de memória e armazenamento é fator importante — mas também a capitalização da energia. Os provedores de nuvem de grande escala estão cada vez mais transferindo gastos com geração de energia do operacional para o capital, precisando abastecer projetos com infraestrutura própria. O compromisso não vinculativo de “usinas próprias” (BYOPP) firmado por Google, Microsoft, Meta, Oracle, xAI, OpenAI e Amazon reflete diretamente essa mudança estrutural. Por isso, o Citi ajustou para cima em cerca de 30% suas estimativas de CAPEX por GW de data center em 2026–2027; a estimativa comum de mercado de cerca de US$ 50 bilhões/GW pode estar subestimada.

“Ninguém faz SAP usando vibe coding” — o Citi reconhece, com essa frase, que de fato há limites para a difusão tecnológica: os ganhos de produtividade na área de desenvolvimento de código não podem ser extrapolados diretamente para toda a empresa. Mas isso não altera um ponto maior: a IA está substituindo, por uma tecnologia de custo marginal zero, ferramentas cujos custos crescem linearmente com o uso — uma reconstrução fundamental do modelo de negócios, e não apenas uma evolução funcional.

Para as empresas tradicionais de software, a pressão vem de duas vias: concorrentes nativos de IA (incluindo muitos novatos apoiados por VC) continuam conquistando fatias de mercado; e há redução de assentos e pressão sobre preços, já que a IA permite que menos usuários realizem mais tarefas.

O Citi considera que a lógica por trás dos valuations premium do setor de software — alto custo de transferência, forte poder de precificação e grandes barreiras — está sendo reavaliada, mas as previsões de lucro de consenso ainda não refletem totalmente esse impacto final. Pelo desempenho dos valuations, o mercado já está votando — mas esse voto ainda não está completo.

Além disso, em toda a pilha tecnológica da IA, o Citi avalia que o melhor equilíbrio entre risco e retorno está na camada de infraestrutura, nos gargalos de memória e armazenamento, interconexão óptica e rede, e equipamentos de energia. Os grandes provedores de nuvem, por terem ficado atrás do mercado recentemente, também são apontados como oportunidades a serem monitoradas.