Mapa de Investimento em Ações de IA 2026: Guia Completo de Disposição desde Chips até Aplicações

O foco dos mercados de capitais globais está claramente direcionado para uma direção — a inteligência artificial está a passar do laboratório para uma aplicação comercial em larga escala. Para aproveitar esta oportunidade, primeiro é preciso entender quais são as principais oportunidades de investimento em ações de IA. Desde chips básicos até aplicações na nuvem, todo o ecossistema está a amadurecer rapidamente, e a questão central para os investidores é: nesta transformação industrial, onde deve investir?

Lógica de investimento em ações de IA: por que vale a pena prestar atenção agora

As ações de IA representam, essencialmente, um investimento na próxima geração de infraestrutura. Ao contrário de outros investimentos tecnológicos, a cadeia de valor da IA cobre três níveis principais: hardware, software e aplicações, cada um oferecendo diferentes oportunidades de investimento.

Segundo dados da Gartner, os gastos globais com IA devem atingir 2,53 trilhões de dólares em 2026, subindo para 3,33 trilhões de dólares em 2027. Este número não é apenas uma estatística, mas um reflexo do setor a acelerar a sua entrada na fase de implantação em escala. Diferente da era da internet, o ciclo de investimento em infraestrutura de IA é mais longo e mais abrangente, envolvendo desde fornecimento de energia até sistemas de refrigeração e design de chips, cada etapa tornando-se uma fonte de lucro crucial.

O apelo de investir em ações de IA reside na sua certeza estrutural — independentemente de qual empresa vença a corrida, a procura por fabricantes de chips upstream, integradores de servidores e fornecedores de soluções energéticas continuará a crescer. Em outras palavras, não é necessário apostar no vencedor, mas sim investir na infraestrutura que sustenta toda a jogada.

Três grandes tendências industriais que estão a remodelar a cadeia de abastecimento

Para compreender verdadeiramente o valor de investimento em ações de IA, é preciso entender as três principais mudanças que ocorrerão até 2026.

Primeira mudança: a transição histórica de “treinamento” para “inferência”.

Nos últimos anos, as grandes empresas de tecnologia investiram quantidades astronómicas em treinar modelos de IA, com a aquisição de GPUs e construção de data centers a dominar os gastos de capital. Mas em 2026, o foco do setor está a mudar radicalmente — empresas e desenvolvedores começam a concentrar-se em como fazer os modelos de IA operarem eficientemente em ambientes reais, deixando de apenas acumular capacidade de processamento para treinar.

Essa mudança resulta diretamente na descentralização do processamento, que começa a migrar da nuvem para dispositivos de borda. PCs de IA, smartphones de IA, entre outros dispositivos finais, estão a tornar-se novos campos de batalha. GPUs genéricas de alto custo estão a ser substituídas por ASICs (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) feitos sob medida para tarefas específicas, abrindo um enorme mercado para empresas como a Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), Chipex, entre outras de chips personalizados. Ao mesmo tempo, fabricantes como Qualcomm e MediaTek, com NPUs (Unidades de Processamento Neural) de alta eficiência, também enfrentam novas oportunidades de crescimento.

Segunda mudança: energia e refrigeração a assumirem o papel principal.

Este pode ser o ponto mais facilmente negligenciado, mas também o mais crítico, na trajetória de investimento até 2026. Os servidores de IA consomem várias vezes mais energia do que os servidores tradicionais, e à medida que os modelos aumentam de escala, os data centers enfrentam uma pressão sem precedentes — não conseguem dissipar calor nem fornecer energia suficiente.

A tecnologia de refrigeração líquida deixou de ser uma opção e tornou-se uma necessidade. Os sistemas de refrigeração por ar tradicionais já não conseguem lidar com o calor extremo gerado pelos chips de IA, enquanto a refrigeração imersiva e líquida direta está a tornar-se padrão nos data centers. Isso gera uma demanda estrutural para líderes em soluções de refrigeração, como a Dual Hong (DuoHong). Além disso, a energia limpa e a atualização das redes elétricas também ganham destaque, com empresas como a Constellation Energy, que possui ativos de energia nuclear em grande escala, a elevar sua posição estratégica.

Terceira mudança: a IA deve realmente criar valor comercial.

2026 marca a fase de decisão na aplicação prática da IA. Investidores e empresas já não compram a narrativa de “implementação de funcionalidades de IA”, mas avaliam diretamente: a IA consegue realmente economizar custos ou aumentar receitas? Empresas que apenas aplicam APIs de ChatGPT, por exemplo, podem ser rapidamente eliminadas, enquanto aquelas que possuem dados essenciais em setores específicos — como imagens médicas, jurisprudência ou automação na manufatura — podem construir uma barreira difícil de ser replicada.

Como as empresas de Taiwan podem posicionar-se na infraestrutura global de IA

Nesta onda de IA, Taiwan já ultrapassou o papel de mera fabricante por contrato, tornando-se um fornecedor central de infraestrutura de IA global. Compreender a posição de Taiwan na cadeia de valor ajuda os investidores a escolherem ações de IA com maior precisão.

Primeiro nível: tecnologia de processo — a base insubstituível.

Seja a NVIDIA, AMD ou qualquer fabricante de chips, todos os chips de alta performance para IA dependem de processos de fabricação avançados. Tecnologias de 2nm e embalagens avançadas como CoWoS tornaram-se padrão, e a TSMC (2330) detém exclusividade nessas tecnologias. Isso garante à TSMC uma posição de preço estável a longo prazo, além de seu papel como uma infraestrutura fundamental na ecologia de IA, mais do que uma beneficiária de ciclos econômicos. Em comparação com empresas de crescimento elevado e alta volatilidade, a lógica de investimento na TSMC é mais próxima de “posse de uma infraestrutura”.

Segundo nível: integração de sistemas — a verdadeira capacidade de produção em massa.

À medida que a IA evolui de chips individuais para sistemas completos, racks e data centers, o foco não está apenas na capacidade de componentes, mas na força de integração, controle de qualidade na produção em massa e estabilidade de prazos. Empresas como Foxconn (2317) e Quanta (2382) desempenham papéis-chave aqui. A Quanta, através da sua subsidiária Quanta Cloud Technology (QCT), já entrou na cadeia de fornecimento de servidores de IA para grandes provedores de nuvem globais. O desempenho dessas empresas está altamente correlacionado com os ciclos de capital expenditure (Capex) dos clientes de nuvem, apresentando maior resiliência durante fases de expansão, mas maior volatilidade quando o Capex diminui.

Terceiro nível: soluções de refrigeração e energia — um setor emergente de alta resiliência.

Com o aumento do consumo energético dos servidores de IA, a lucratividade de empresas de refrigeração e energia também cresce. Empresas como ChingHwa (3017) e Dual Hong (3324), líderes em tecnologia de refrigeração líquida, além da Delta Electronics (2308), especializada em fontes de alimentação e soluções térmicas, estão em fase de transformação tecnológica com demanda estrutural crescente.

Além disso, empresas como MediaTek (2454), com seus processadores de IA (APUs) e soluções de edge computing, estão a abrir novos espaços de crescimento na parte mais baixa da cadeia de chips de IA. Empresas como SeChips-KY (3661), focada em ASICs personalizados, já entraram na cadeia de fornecimento de grandes provedores de nuvem globais. Essas empresas representam a evolução de Taiwan de uma posição de “subcontratante passivo” para uma de “design ativo” na cadeia de IA.

Domínio do ecossistema de IA pelos gigantes tecnológicos americanos

No mercado dos EUA, as ações de IA apresentam uma lógica de investimento diferente — de fornecedores de hardware a gigantes do software na camada de aplicações, formando um ecossistema completo.

A NVIDIA (NVDA) continua a ser o núcleo deste ecossistema. Seus GPUs e a plataforma de software CUDA tornaram-se padrão na formação e inferência de IA, conferindo-lhe uma posição dominante em toda a cadeia, do chip ao software. No entanto, o foco do mercado está a mudar de “quem tem o chip mais rápido” para “quem consegue fazer a IA mais rápida e eficiente em consumo de energia”.

Broadcom (AVGO) e Marvell Technology (MRVL) representam oportunidades de investimento distintas. Com os custos e consumo de energia dos GPUs genéricos a aumentarem, ASICs feitos sob medida para cargas de trabalho específicas tornam-se mais atraentes. Ambas as empresas possuem capacidades completas de design e produção, sendo parceiros essenciais para grandes provedores de nuvem.

A AMD, por sua vez, atua como desafiante e inovadora na área de computação de alta performance, com sua série de aceleradores Instinct MI300 e arquitetura CDNA 3 oferecendo alternativas à NVIDIA, influenciando decisões de compra.

A Microsoft (MSFT) lidera na camada de aplicações. Com parcerias exclusivas com a OpenAI, integração do Azure AI e do copiloto empresarial, está a incorporar a IA de forma fluida nos fluxos de trabalho corporativos globais. Com o Copilot integrado no Windows, Office e Teams, atingindo mais de 1 bilhão de usuários, sua capacidade de monetização acelera-se, sendo vista por muitos como o beneficiário mais certo na onda de popularização da IA empresarial.

Arista Networks (ANET) e Constellation Energy (CEG) representam segmentos muitas vezes negligenciados, mas cruciais. À medida que os clusters de IA aumentam de escala, o gargalo não está apenas na capacidade de processamento, mas na transmissão e sincronização de dados em tempo real. Redes de alta velocidade e baixa latência são essenciais para liberar todo o potencial da IA, e a Arista, com sua tecnologia Ethernet, é uma das principais beneficiárias na substituição progressiva do InfiniBand. A Constellation, com ativos de energia nuclear, pode fornecer energia estável e de baixo carbono 24 horas por dia para data centers de IA, seu valor estratégico sendo cada vez mais reconhecido pelo mercado.

Perspectivas de longo prazo e riscos potenciais das ações de IA

Para avaliar se as ações de IA valem a pena manter a longo prazo, não se pode ignorar um caso histórico — a Cisco (CSCO).

Esta “primeira ação de equipamentos de rede” atingiu um pico de 82 dólares em 2000, no auge da bolha da internet. Mas após o estouro da bolha, o preço caiu mais de 90%, chegando a 8,12 dólares. Mesmo após mais de duas décadas de gestão sólida, o valor das ações da Cisco nunca voltou ao pico de então. Este episódio serve de lembrete: empresas de infraestrutura, mesmo com fundamentos sólidos, podem ser mais adequadas para estratégias de alocação faseada do que para manutenção de posições de longo prazo.

Não significa que empresas de infraestrutura não sejam investimentos válidos, mas sim que o momento de entrada e a estratégia de manutenção são essenciais. Fabricantes de chips e integradores de servidores, que estão na parte superior da cadeia, tendem a ser os primeiros a se beneficiar na fase inicial, com crescimento de receita e lucros mais acelerado. Contudo, esse crescimento elevado e o entusiasmo do mercado geralmente não se sustentam por muito tempo, e uma vez que a infraestrutura esteja consolidada, o ritmo de crescimento diminui.

As empresas de nível inferior podem ser divididas em duas categorias: aquelas que oferecem tecnologia e serviços de IA diretamente, e aquelas que aumentam significativamente a eficiência operacional com IA. As últimas tendem a ter um modelo de negócio mais sustentável, podendo beneficiar-se a longo prazo do desenvolvimento da IA. Mas mesmo os líderes de mercado, como Microsoft e Google, podem experimentar quedas acentuadas em momentos de pico de mercado, levando tempo para recuperar os valores anteriores ou até superá-los.

Isso demonstra uma verdade fundamental: o sucesso no investimento em ações de IA depende mais do timing do que de uma estratégia de compra e manutenção contínua.

Estratégias de investimento em ações de IA para reduzir riscos

Diante da alta volatilidade e incerteza das ações de IA, investidores inteligentes adotam abordagens mais refinadas.

Além de comprar ações individuais, diversificar através de fundos de índice, ETFs ou fundos temáticos é uma estratégia eficaz para reduzir riscos. Exemplos incluem o Fundo de Indústria de Robótica e Automação de IA da First Capital, o ETF de IA Global da Taishin (00851) e o ETF de IA Global da Yuan Da (00762), que oferecem combinações selecionadas a custos relativamente baixos.

A implementação de uma estratégia de investimento periódico (dollar-cost averaging) ajuda a distribuir as compras ao longo do tempo, evitando entrar em picos de mercado. Além disso, revisar periodicamente a carteira garante que se mantenha alinhada com as tendências do setor. Como demonstrado pelas mudanças na carteira do Bridgewater Associates, embora a IA ainda esteja em rápido desenvolvimento, os fatores positivos não estão concentrados em uma única empresa; algumas ações podem já refletir totalmente as expectativas de valorização, sendo necessário acompanhar as evoluções para maximizar os retornos.

Ferramentas de investimento diferentes têm vantagens distintas: ações individuais têm custos baixos, mas risco concentrado; fundos oferecem uma seleção de ativos, com custos moderados; ETFs têm custos baixos, mas podem apresentar descontos ou prêmios de cotação. Os investidores devem escolher de acordo com seu perfil de risco e horizonte de tempo.

Perspectivas futuras e riscos potenciais das ações de IA

No curto prazo, com o avanço de grandes modelos de linguagem, IA generativa e multimodal (voz, imagem, texto), a demanda por capacidade de processamento, data centers, plataformas na nuvem e chips dedicados continuará a crescer. NVIDIA, AMD, TSMC e outros fornecedores de hardware serão os principais beneficiários.

No médio e longo prazo, aplicações de IA em diagnóstico médico, gestão financeira, automação industrial, veículos autônomos e varejo inteligente irão se consolidar, transformando receitas e vantagens competitivas das empresas, impulsionando o crescimento geral das ações de IA.

Por outro lado, as avaliações de mercado de ações de IA já estão elevadas em 2026, e os movimentos de preço podem ser influenciados por fatores macroeconômicos. Decisões do Federal Reserve e outros bancos centrais, novas tendências em energias renováveis, podem causar deslocamentos de capital e oscilações de curto prazo. Assim, “otimismo de longo prazo com volatilidade de curto prazo” é uma característica típica das ações de IA.

Políticas e regulações também são variáveis importantes. Governos ao redor do mundo veem a IA como setor estratégico, podendo aumentar subsídios e investimentos em infraestrutura, beneficiando o setor. Contudo, regulações mais rígidas sobre privacidade de dados, viés de algoritmos, direitos autorais e ética podem desafiar a avaliação e os modelos de negócio de algumas empresas de IA.

Ao investir em ações de IA, é importante estar atento a riscos específicos, como:

Incerteza setorial devido à rápida evolução tecnológica — mesmo investidores experientes podem ter dificuldades em acompanhar todas as mudanças. Especulações em torno de avanços podem gerar volatilidade significativa.

Empresas não testadas — embora gigantes como NVIDIA e Microsoft participem do desenvolvimento de IA, há muitas startups ou empresas novas com pouco histórico, apresentando riscos maiores.

Potenciais perigos da IA — especialistas alertam para riscos associados à expansão do uso da IA, incluindo questões sociais, regulatórias e éticas, que podem impactar o desempenho das ações de forma imprevisível.

Resumindo, entre 2025 e 2030, o cenário de ações de IA tenderá a apresentar uma combinação de “crescimento de longo prazo” com “estratégias de alocação faseada”. Para participar dos benefícios, os investidores devem focar em fornecedores de chips, servidores e aplicações com dados exclusivos, além de diversificar com ETFs de IA para reduzir riscos de volatilidade de uma única ação.

A decisão final deve basear-se na monitorização contínua de indicadores-chave, como velocidade de desenvolvimento do setor, capacidade de monetização das aplicações e crescimento de lucros das empresas. Somente assim, o valor de investimento em ações de IA poderá ser sustentado pelo mercado.