John Zito, da Apollo, falando na Morgan Stanley US Financials Conference, defendeu que métricas baseadas em tokens estão a distorcer a economia da inteligência artificial ao seguirem o throughput em vez do valor de negócio. A sua avaliação reconfigura os tokens como subprodutos e não como indicadores de produtividade, deslocando o foco para o custo por unidade de “inteligência útil”. Nessa ótica, o preço da IA é descrito como estando a cair, mesmo quando as narrativas de manchete continuam centradas nas contagens de tokens.

Custos unitários mais baixos, porém, não se traduzem automaticamente em menor despesa: a utilização em forte aceleração pode, ainda assim, aumentar as faturas globais e levar os CFO a apertarem a governação. As empresas estão a afastar-se da fase do “bufete grátis” e a avançar para limites, alertas, encaminhamento de modelos e controlos de custo mais rigorosos. A pricing premium deverá persistir nos modelos de fronteira, onde o ROI é claro, enquanto tarefas de menor valor migram para opções mais baratas. A negociação mais ampla em torno da IA pode continuar, mas os múltiplos de valorização estão sob escrutínio à medida que os mercados separam a verdadeira alavancagem de inteligência dos ganhos impulsionados por consumo de computação sem controlo.

Eficiência em vez de Crescimento: A Nova Narrativa de Investimento em IA

Vemos que o mercado começa a perceber que a história da IA está a mudar de uma narrativa simples de crescimento para uma de eficiência. A ideia de que a despesa em IA é um comboio desgovernado está a ser posta em causa, uma vez que as empresas estão agora focadas no retorno do investimento dessa despesa. Isto significa que a compra indiscriminada de tudo o que esteja relacionado com IA deverá estar a chegar ao fim.

Esta mudança já se reflete nos dados. Os resultados do 1T de 2026 de grandes fornecedores de cloud indicaram que, embora o consumo global de IA esteja a subir, o crescimento das APIs mais caras, de modelos de fronteira, abrandou de 60% para 45% em termos homólogos. Em contrapartida, a utilização de modelos mais pequenos e open-source nas suas plataformas mais do que triplicou, confirmando que os clientes estão ativamente à procura de alternativas mais baratas para tarefas menos críticas.

Para nós, isto aponta para um aumento significativo da volatilidade nos grandes players de infraestrutura de IA. Os resultados de julho de 2026 de um nome como a NVIDIA serão um teste crítico, e acreditamos que os mercados de opções estão a subestimar o risco de uma revisão de guidance com base neste impulso corporativo de eficiência. Comprar straddles ou strangles antes desse relatório pode ser uma forma prudente de jogar o potencial de um grande movimento de preço em qualquer direção.

Já vimos este padrão antes, em particular no início dos anos 2000, quando o mercado passou de valorizar “eyeballs” para valorizar lucros efetivos. O custo por unidade útil de inteligência está a colapsar, numa tendência semelhante à Lei de Moore, mas o mercado continua a recompensar empresas com base no volume bruto de computação que vendem. Uma análise recente mostra que o custo de uma query de programação complexa caiu mais de 90% nos últimos 18 meses — um forte vento deflacionista contra empresas que vendem capacidade de processamento bruta a preço premium.

Estratégias de Trading e Implicações de Mercado

Esta situação cria oportunidades claras para pair trades. Estamos a considerar posições long em empresas que fornecem as “picaretas e pás” para a gestão de custos e eficiência em IA, enquanto tomamos posições short em fornecedores de computação “pure-play” cujos múltiplos não refletem a compressão de margens que se aproxima. Por exemplo, uma empresa como a ServiceNow, ao anunciar no mês passado uma nova plataforma de controlo de custos de IA, é exatamente o tipo de nome que beneficia desta nova fase de escrutínio corporativo.

O mercado mais amplo parece complacente, com o VIX a oscilar perto de um mínimo de 14 apesar destas mudanças fundamentais sob a superfície. Isto sugere que as estratégias de hedge estão relativamente baratas neste momento. Acreditamos que comprar puts sobre cestos de empresas de software de IA em forte valorização, que simplesmente incorporam modelos caros de terceiros, é uma forma eficiente em termos de custo de se posicionar para a “auditoria” que se aproxima aos múltiplos de IA.

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