Visão geral da exploração de ações de IA em 2026: da lógica de investimento em chips às aplicações

Se acompanha o mercado de investimentos, não pode ignorar o desempenho explosivo das ações de IA este ano. De TSMC a NVIDIA, de MediaTek a Microsoft, as oscilações dessas empresas mexem com os nervos dos investidores globais. Mas as ações de IA realmente valem a pena? Como aproveitar de forma eficaz essa onda para lucrar de verdade? Este artigo irá aprofundar a lógica de investimento em ações de IA.

Por que as ações de IA se tornaram o tema de investimento mais quente em 2026

Primeiro, é preciso entender o que são ações de IA. Elas não são apenas empresas de software, mas incluem toda a cadeia produtiva, como design de chips, fabricação de servidores, resfriamento, plataformas em nuvem, entre outros. Simplificando, qualquer empresa cujo negócio esteja profundamente ligado à inteligência artificial, desde fabricantes de chips de IA, fornecedores de servidores, até plataformas em nuvem e serviços de software, enquadra-se em ações de IA.

Segundo a previsão mais recente da Gartner, os gastos globais com IA alcançarão US$ 2,53 trilhões em 2026, crescendo significativamente em relação a 2025. Este número não é só um dado — representa uma demanda real da indústria, investimentos contínuos de capital e expansão do espaço de lucro das empresas. Os fundos institucionais reagem rapidamente, com investimentos estrangeiros em ativos de IA na China atingindo recordes históricos, e a recuperação das ações de IA nos EUA impulsiona toda a tecnologia asiática.

Mais importante ainda, as ações de IA evoluíram de uma mera “especulação de conceito” para uma fase de “aplicação prática e competição por custo-benefício”. Aplicações como ChatGPT, condução autônoma, geração de imagens e diagnósticos com IA estão saindo do laboratório para cenários comerciais, indicando que os investidores não estão mais apenas apostando no futuro, mas participando de uma revolução industrial que já está acontecendo.

Três grandes tendências que estão reformulando a lógica de investimento em ações de IA

De “treinamento” para “inferência”: mudança fundamental na arquitetura de computação

Nos últimos anos, gigantes de tecnologia compraram GPUs em massa, com o objetivo principal de treinar modelos cada vez maiores. Mas em 2026, o foco da indústria mudará claramente para “inferência” — ou seja, fazer a IA realmente funcionar em cenários reais, respondendo perguntas, gerando conteúdo, processando dados.

Essa mudança tem um significado de investimento: o processamento não ficará mais concentrado apenas em centros de dados na nuvem, mas será gradualmente descentralizado para dispositivos móveis, laptops, etc. Para as empresas, isso reduz significativamente os custos de aluguel de nuvem a longo prazo, além de reforçar a privacidade de dados e a resposta em tempo real. Computadores com IA e smartphones com IA entrarão em uma fase de adoção massiva.

Para os investidores, isso significa que o domínio de GPUs genéricos será desafiado. ASICs (chips de aplicação específica) feitos sob medida para tarefas específicas se tornarão o padrão. Empresas capazes de oferecer serviços de design de chips altamente personalizados, como Broadcom, Marvell, além de Taiwan com empresas como GlobalWafers e Creative, terão oportunidades estruturais. Além disso, fornecedores de processadores que executam operações NPU de forma eficiente em smartphones ou laptops, como Qualcomm e MediaTek, também se beneficiarão dessa transformação.

Resfriamento líquido, energia elétrica e energia: novas necessidades essenciais das ações de IA

Este pode ser o principal tema de investimento em ações de IA em 2026, mas muitos investidores tendem a negligenciá-lo.

Servidores de IA consomem muito mais energia do que servidores tradicionais. Com o aumento do tamanho dos modelos, os data centers enfrentam pressões duplas de “calor insuportável” e “falta de energia”. Soluções de resfriamento a ar tradicionais já não são suficientes para dissipar o calor extremo gerado por chips de alta potência. Tecnologias de resfriamento imersivo e líquido estão se tornando padrão nos data centers.

Isso não é apenas uma questão de comprar mais equipamentos de resfriamento, mas de uma atualização sistêmica na infraestrutura de energia, fontes de energia e tecnologia de dissipação de calor. A Quanta (3324), com sua tecnologia de resfriamento líquido líder, já conquistou uma posição na cadeia global de fornecimento de servidores de IA. Com o lançamento de novos chips de maior consumo de energia, a penetração do resfriamento líquido aumentará rapidamente, e as empresas relacionadas podem continuar a ampliar sua lucratividade.

Ao mesmo tempo, energia limpa e gestão de redes elétricas também ganham destaque. A Constellation Energy, com seu grande portfólio de energia nuclear, consegue fornecer energia de baixa emissão de carbono de forma estável e a longo prazo, tornando-se parceira estratégica para data centers de IA. Isso reflete uma tendência importante: o valor de investimento em ações de IA não depende apenas da tecnologia, mas da integridade de todo o ecossistema.

A implementação prática é o teste final

2026 será o ano em que as ações de IA passarão pelo verdadeiro teste de mercado na aplicação prática. Investidores e empresas não comprarão mais só porque “implementamos funções de IA”, mas perguntarão: a IA realmente ajuda a economizar dinheiro? Pode gerar lucro para as empresas?

Empresas que apenas usam APIs de GPT serão rapidamente eliminadas. As que realmente têm vantagem competitiva são aquelas que possuem dados centrais de setores específicos — dados de imagens médicas, jurisprudência, automação industrial. Esses ativos de dados criam uma barreira difícil de copiar e determinam a capacidade de lucro de longo prazo dessas empresas.

Para o investimento em ações de IA, isso significa que você deve passar de “qual modelo essa empresa usa” para “que dados exclusivos ela possui”. Empresas de hardware e chips no topo da cadeia geralmente se beneficiam primeiro, mas esse crescimento alto e o entusiasmo de mercado tendem a ser difíceis de sustentar a longo prazo. Empresas na camada de aplicação, que possuem modelos de negócio reais e casos concretos, podem apresentar desempenho mais estável ao longo do tempo.

Mapa de ações de IA em Taiwan: uma lógica de investimento em três níveis

Taiwan, nesta onda de IA, evoluiu de um papel de OEM para uma posição central na infraestrutura global de IA. Podemos entender as oportunidades de investimento em ações de IA taiwanesas por três dimensões.

Primeiro nível: camada de processos (o núcleo absoluto)

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (2330) é a única escolha nesta camada. Independentemente de quem vencer a corrida de IA, todos os chips de alto desempenho precisarão de processos avançados e empacotamento de ponta. Tecnologias de processo de 2nm e empacotamento CoWoS tornaram-se padrão indispensável, garantindo vantagem tecnológica e poder de precificação a longo prazo para a TSMC.

Do ponto de vista de investimento, essa camada apresenta crescimento relativamente estável, com reações de preço menos voláteis. É mais adequada como núcleo de uma carteira de longo prazo, para garantir uma exposição segura à tendência de IA. Para investidores com menor tolerância ao risco, a TSMC é a melhor porta de entrada na onda de ações de IA.

Segundo nível: camada de sistemas completos

Quanta (2382) e Foxconn (2317) representam essa camada. Com a evolução da IA, de chips isolados para sistemas completos, até data centers inteiros, o diferencial não está mais só na capacidade de componentes, mas na integração de sistemas, na eficiência de produção e na gestão de prazos.

A Quanta, por exemplo, transformou-se de uma gigante mundial de OEM de notebooks para uma fornecedora de servidores e soluções em nuvem, atendendo a grandes data centers nos EUA e na cadeia de fornecimento de servidores de IA, com clientes como NVIDIA e provedores globais de nuvem. Essa camada é altamente sensível ao ciclo de investimentos de nuvem e IA, apresentando maior volatilidade conforme o ciclo de capex das empresas.

Terceiro nível: resfriamento e energia (crescimento estrutural)

Shuanghong (3324) e Chih Hsin (3017) são os principais players. Com o aumento do consumo de energia dos servidores de IA, o resfriamento líquido tornou-se uma necessidade, não uma opção. Essa área está em uma fase de mudança tecnológica clara, com demanda estruturalmente crescente.

A Shuanghong, com sua tecnologia de resfriamento líquido, já conquistou posição na cadeia global de servidores de IA. Com a chegada de chips de maior consumo de energia, a penetração do resfriamento líquido deve acelerar, beneficiando seus negócios. Assim, enquanto a demanda por servidores de IA continuar a subir, essas empresas podem ampliar sua lucratividade.

Além disso, empresas de energia limpa, como a Delta Electronics (2308), que fornece soluções de energia e resfriamento para data centers, e a MediaTek (2454), com seus chips de IA para dispositivos de borda, também são relevantes.

Como as gigantes de tecnologia dos EUA lideram o mercado de ações de IA

Fabricantes de chips e infraestrutura

NVIDIA (NVDA) continua sendo o núcleo do ecossistema de IA global. Mas o foco mudou de “quem tem o chip mais rápido” para “como fazer a IA mais rápida e eficiente em escala”.

Broadcom (AVGO) e AMD estão acelerando para alcançar. A Broadcom domina ASICs personalizados, switches de rede e chips de comunicação óptica, conquistando posições na cadeia de data centers de IA. A linha de aceleradores AMD Instinct MI300 fornece uma segunda fonte importante para provedores de nuvem e grandes empresas.

Marvell Technology (MRVL) é uma surpresa que vem ganhando destaque. Com a crescente conscientização de que GPUs genéricos têm limites de custo e consumo, ASICs específicos para cargas de trabalho se tornam mais atraentes. Marvell possui capacidade completa para ajudar clientes desde o projeto até a produção em massa.

Arista Networks (ANET) desempenha papel crucial na infraestrutura de rede. À medida que os clusters de IA aumentam de escala, o gargalo não é só o processamento, mas a transmissão e sincronização de dados. Redes de alta velocidade e baixa latência são essenciais, e a Arista, com sua tecnologia Ethernet, se beneficia na substituição gradual do InfiniBand.

Líderes na camada de aplicação

Microsoft (MSFT) lidera a transformação de IA empresarial. Com parceria exclusiva com OpenAI, plataforma Azure AI e integração do Copilot, a Microsoft consegue incorporar IA de forma fluida nos fluxos de trabalho corporativos globais. Com o Copilot integrado ao Windows, Office e Teams, sua monetização continuará a crescer. Os fundos veem a Microsoft como a beneficiária mais certa na onda de popularização de IA empresarial.

Constellation Energy (CEG) representa uma nova lógica de investimento em ações de IA. Não é uma empresa de tecnologia, mas possui um grande portfólio de energia nuclear, garantindo operação contínua de data centers de IA. Essa fonte de energia estratégica tem valor muito maior do que apenas o preço da eletricidade.

Investimento de longo prazo em ações de IA: uma visão histórica das fases

Muita gente pergunta: ações de IA são boas para investimento de longo prazo? A resposta é complexa.

O desenvolvimento da tecnologia de IA é inegável. Seu impacto na vida e na produção será tão grande quanto a revolução da internet, criando enorme valor econômico e oportunidades de transformação industrial. Mas “potencial tecnológico” e “valores de ações para manter por anos” nem sempre caminham juntos.

Na era da internet, um exemplo clássico é a Cisco. Foi a “primeira ação de infraestrutura de internet”. Em 2000, na bolha das pontocom, atingiu US$ 82 por ação. Mas após o estouro da bolha, caiu mais de 90%, chegando a cerca de US$ 8,12. Mesmo após décadas de bom desempenho, seu preço nunca voltou ao pico de 2000.

Essa história ensina que: empresas de infraestrutura, mesmo sólidas, podem ser mais adequadas para estratégias de entrada em fases específicas, do que para manter por longo prazo sem ajustes.

Para empresas de aplicação final, como Microsoft e Google, embora suas ações também sofram quedas em grandes ciclos de alta, sua diversificação e inovação contínua oferecem potencial de superar máximos históricos ao longo do tempo. Ainda assim, para aproveitar essas oportunidades, o investidor precisa fazer trocas estratégicas nos momentos de mudança de ciclo, o que é difícil para a maioria.

Uma abordagem mais prática é adotar uma estratégia de investimento faseado. Monitorar sinais como:

• A velocidade de desenvolvimento da IA está desacelerando?
• As aplicações estão realmente gerando receita?
• O crescimento de lucro das empresas está diminuindo?
• Os valuations já refletem o crescimento esperado?

Somente quando esses fatores estiverem alinhados, o investimento em ações de IA terá suporte de mercado sustentável.

Três formas inteligentes de alocar em ações de IA

Além de comprar ações individualmente, pode-se investir via fundos de ações ou ETFs, cada um com suas vantagens e desvantagens.

Investimento direto em ações: fácil de comprar e vender, baixo custo de transação, mas risco concentrado. Recomendado para quem conhece bem as empresas.

Fundos de ações: gestão profissional, diversificação, melhor relação risco-retorno, porém custos mais altos e menor liquidez. Ideal para quem prefere uma gestão especializada.

ETFs passivos: acompanham índices, custos baixos, alta liquidez, mas podem ter prêmios ou descontos em relação ao valor patrimonial. Boa opção para participação de baixo custo no mercado de IA.

Independente da escolha, investimento periódico (dollar-cost averaging) é uma estratégia recomendada. Comprando em várias etapas, reduz-se o risco de entrar no mercado no pico. Apesar de o crescimento ser de longo prazo, nem todas as empresas terão o mesmo desempenho, e o mercado pode já precificar muitos benefícios de IA. Assim, acompanhar o cenário e ajustar a carteira periodicamente maximiza os resultados.

No mercado de Taiwan, ações relevantes incluem: TSMC (2330.TW), Quanta (2382.TW), MediaTek (2454.TW), Shuanghong (3324.TW), além de ETFs como Taiwan AI ETF (00851) e Yuan Global AI ETF (00762). Nos EUA, destaque para NVIDIA, Microsoft e diversos ETFs temáticos de IA.

Quais os quatro principais riscos ao investir em ações de IA e como se proteger

Risco de incerteza setorial

Apesar de a IA existir há décadas, só recentemente entrou na fase de aplicação comercial em larga escala. Mudanças rápidas na tecnologia dificultam acompanhar tudo. Investidores podem acabar presos em especulações e oscilações de preço.

Como se proteger: Estudar continuamente o setor, estabelecer limites de perda, evitar ações em alta especulativa.

Risco de empresas sem histórico

Embora muitas grandes empresas de tecnologia estejam envolvidas em IA, há startups com pouco ou nenhum histórico operacional. Essas podem ter riscos maiores de gestão e sustentabilidade.

Como se proteger: Priorizar empresas com fluxo de caixa estável e modelos de negócio comprovados. Diversificar via fundos ou ETFs.

Risco de valuation excessivo

Em 2026, muitas ações de IA já estão com valuations elevados. Comprar no topo pode prejudicar o retorno futuro ou gerar perdas.

Como se proteger: Comparar múltiplos com o setor, evitar ações com valuation muito acima da média (PER, PBR).

Risco macroeconômico e regulatório

Políticas de juros, inflação, e regulações específicas de IA podem impactar o mercado. Mudanças rápidas podem gerar volatilidade. Regulamentações mais rígidas podem afetar negócios de IA.

Como se proteger: Acompanhar política monetária, avanços regulatórios, ajustar a carteira conforme o cenário.

Perspectivas de investimento em ações de IA de 2025 a 2030

Com base na análise, o cenário para os próximos cinco anos é de “otimismo de longo prazo com volatilidade de curto prazo”.

A rápida evolução de modelos de linguagem, IA generativa e multimodal continuará a impulsionar a demanda por capacidade de processamento, data centers, plataformas em nuvem e chips dedicados. A McKinsey estima que, até 2030, a IA contribuirá com US$ 15 trilhões para o PIB global — uma previsão conservadora, baseada na lógica de desenvolvimento da indústria.

No curto prazo, os principais beneficiados serão fabricantes de chips e fornecedores de infraestrutura, como NVIDIA, AMD, TSMC. A médio e longo prazo, aplicações em saúde, finanças, manufatura, veículos autônomos e varejo transformarão receitas de empresas, impulsionando o crescimento geral do setor de IA.

Porém, o mercado de ações de IA pode oscilar devido a fatores macroeconômicos, mudanças nas taxas de juros, entrada de novos temas ou recursos de mercado. Assim, é importante gerenciar riscos.

Para quem deseja participar do crescimento de IA, as prioridades são:

1. Prioridade máxima: focar em fornecedores de chips e infraestrutura, como TSMC, Quanta, NVIDIA, que têm maior certeza de benefício.

2. Prioridade secundária: selecionar empresas com aplicações concretas, como IA médica e fintechs, que apresentam modelos de negócio mais estáveis.

3. Diversificação via ETFs de IA, para reduzir riscos específicos de ações.

Por fim, é fundamental lembrar que o setor é altamente volátil. Aproveitar o crescimento de longo prazo exige estabelecer limites de risco, revisar periodicamente a estratégia e manter uma visão de longo prazo para obter ganhos consistentes na onda de IA.