Mapa de Investimento em Ações de IA nos EUA em 2026: Dos chips às aplicações, as escolhas vencedoras

Três camadas de oportunidades na onda de IA

Na era da popularização rápida da IA generativa e do computação de borda, os investidores enfrentam já não a dúvida de “a IA pode mudar o mundo”, mas sim “como encontrar os verdadeiros vencedores nesta revolução tecnológica”. Segundo dados da Gartner, os gastos globais com IA devem atingir US$ 2,53 trilhões em 2026, uma quantia que está a transformar o panorama de toda a indústria tecnológica.

Seja nos mercados dos EUA ou de Taiwan, a lógica de investimento em ações de conceito de IA já evoluiu de pura especulação para aplicações concretas e implementação industrial. Essa mudança significa que, para ter sucesso em 2026, é fundamental dominar as três camadas da cadeia de valor da IA, que serão essenciais para uma estratégia vencedora nos mercados americanos e asiáticos.

As três camadas da cadeia de valor: dominar o ritmo de investimento

Primeira camada: Processamento e design de chips — a barreira de entrada da infraestrutura

Toda inovação em computação de IA depende das tecnologias mais avançadas de fabricação de chips. TSMC (2330.TW), com seu processo de 2nm e tecnologia de embalagem CoWoS, tornou-se uma fornecedora indispensável na produção global de chips de IA. Nos EUA, NVIDIA (NVDA) e AMD lideram o mercado de GPUs, enquanto Broadcom (AVGO) e Marvell (MRVL) fortalecem sua competitividade com ASICs personalizados.

Essa camada apresenta um ritmo de crescimento relativamente estável, embora suas avaliações já estejam elevadas. Em comparação com a volatilidade das ações de empresas de infraestrutura, essas companhias são mais adequadas como núcleo de uma carteira de longo prazo, garantindo ganhos consistentes com a tendência de crescimento da IA.

Segunda camada: Integração de sistemas e fabricação de servidores — os beneficiários diretos do aumento de demanda

À medida que aplicações de IA evoluem de chips individuais para sistemas completos, racks, máquinas inteiras e até data centers, a capacidade de integração de sistemas e a eficiência na produção tornam-se fatores críticos de competitividade. Quanta (2382.TW) e Foxconn (2317.TW), através de subsidiárias como QCT, já conquistaram posições na cadeia de fornecimento de grandes data centers e serviços de nuvem nos EUA, atendendo clientes como NVIDIA e gigantes globais de cloud.

O investimento nesta camada é altamente sensível ao ciclo de capital dos clientes. Quando provedores de cloud e grandes corporações aumentam seus investimentos em infraestrutura de IA, as fabricantes de sistemas podem experimentar crescimento acelerado; caso contrário, podem sofrer oscilações significativas. Para investidores nos EUA, essas empresas geralmente são acessadas via ADRs ou ações de grande peso.

Terceira camada: Dissipação de calor, energia e gestão de eletricidade — a linha de frente mais estratégica para 2026

Com o aumento do consumo de energia dos servidores de IA, que já ultrapassou o limite de kilowatts, as soluções tradicionais de refrigeração a ar atingiram seus limites. A refrigeração líquida tornou-se uma necessidade, com empresas como Delta Electronics (2308.TW) e Hanwha (3324.TW) posicionando-se nesta tendência de upgrade. Além disso, a Constellation Energy (CEG), com seu vasto portfólio de energia nuclear, tornou-se uma aposta estratégica no mercado de energia e fornecimento de eletricidade nos EUA.

Essa camada reflete a necessidade de uma atualização estrutural na indústria de IA, com demanda clara de crescimento, embora muitas vezes as empresas envolvidas não sejam tão conhecidas quanto os fabricantes de chips, o que pode levar à sua negligência pelos investidores.

Da “treinamento” à “inferência” na computação de IA

A maior mudança na indústria até 2026 será a transferência do foco de computação do treinamento de modelos para a inferência. Nos últimos anos, gigantes de tecnologia investiram pesadamente na aquisição de GPUs para treinamento, mas agora o foco desloca-se para o processamento de inferência na borda, ou seja, em dispositivos finais como smartphones e laptops.

Para os investidores, isso significa que a vantagem de custo dos GPUs genéricos está diminuindo, enquanto chips ASIC personalizados para tarefas específicas começam a dominar o mercado. Empresas como MediaTek (2454.TW) e Qualcomm, capazes de executar operações de NPU de forma eficiente em dispositivos finais, serão beneficiadas. Nos EUA, empresas altamente customizáveis como Broadcom e Marvell também terão mais oportunidades de pedidos devido a essa mudança.

O valor da aplicação concreta na era de validação

2026 será o ano em que a IA enfrentará de fato o teste de mercado. Investidores e empresas não comprarão mais apenas o slogan de “implementação de IA”, mas questionarão: a IA realmente ajuda a reduzir custos ou aumentar receitas?

Nesse processo de avaliação, as empresas que sobreviverem serão aquelas que possuem ativos de dados difíceis de serem replicados, mais do que apenas modelos avançados. Fornecedores que apenas oferecem APIs de GPT, por exemplo, podem ser rapidamente descartados. As empresas competitivas serão aquelas que acumulam dados de alta qualidade em setores específicos, como imagens médicas, documentos jurídicos ou automação industrial.

Assim, ao escolher ações de IA nos EUA, deve-se priorizar empresas com aplicações concretas e receitas comprovadas, como a Microsoft (MSFT), que tem expandido sua presença no mercado corporativo com o Copilot e a plataforma Azure AI, ao invés de startups de IA ainda em estágio inicial.

Líderes na cadeia de valor de IA nos EUA

Chips e aceleradores

NVIDIA (NVDA) continua sendo o motor principal da computação de IA global, com sua GPU e plataforma CUDA padrão do setor. Com o aumento da demanda por inferência em data centers, AMD com sua linha Instinct MI300 está se tornando uma segunda fonte de fornecimento, oferecendo alternativas de custo-benefício.

Broadcom (AVGO) consolidou sua posição em interconexões de chips de IA e ASICs personalizados, enquanto Marvell (MRVL) foca em oferecer serviços completos, desde arquitetura até produção. O potencial de crescimento dessas empresas muitas vezes é subestimado pelo mercado.

Plataformas de nuvem e aplicações

Microsoft (MSFT) é, sem dúvida, a maior beneficiária da transformação de IA empresarial. Com parcerias exclusivas com OpenAI, integração profunda do Azure AI e do Copilot em produtos como Windows, Office e Teams, que atendem a mais de 1 bilhão de usuários, a Microsoft construiu um ecossistema completo de nuvem e dispositivos finais. Essa vantagem torna a empresa uma das opções mais seguras na onda de adoção de IA corporativa.

Infraestrutura de rede

À medida que os clusters de IA crescem, a eficiência na transmissão de dados torna-se uma nova fronteira. Arista Networks (ANET), com sua arquitetura de rede de alta velocidade e baixa latência, é uma das principais beneficiadas na substituição do InfiniBand pelo padrão Ethernet.

Energia e infraestrutura

Constellation Energy (CEG), com seu portfólio de energia nuclear, pode fornecer energia estratégica para data centers de IA que requerem operação 24 horas, grande escala e baixo carbono. Com a crescente demanda global por energia de computação de IA, o valor estratégico dessas empresas supera a simples comparação de tarifas de eletricidade.

Vantagens competitivas das ações de IA de Taiwan

Na onda global de IA, Taiwan deixou de ser apenas uma fábrica de manufatura para se tornar um centro de infraestrutura de IA. Desde a líder em processos, TSMC, até fabricantes de sistemas como Quanta e Foxconn, passando por fornecedores de refrigeração como Delta e Hanwha, as empresas taiwanesas cobrem várias etapas essenciais da cadeia de valor.

Quanta (2382.TW) e Vanguard-KY (3661.TW), com sua entrada direta em data centers de grande porte nos EUA e no design de chips personalizados, são alvos importantes para investimentos em IA. Delta Electronics (2308.TW), com soluções de energia e refrigeração eficientes, posiciona-se na cadeia de fornecimento de servidores de IA. A atuação da MediaTek (2454.TW) em chips de IA de borda também oferece soluções locais para aplicações finais.

Lições do passado: estratégia de investimento em fases, aprendendo com a história da internet

Ao planejar investimentos em IA, é importante refletir sobre a experiência da era da internet. A primeira ação de equipamentos de rede, Cisco (CSCO), atingiu US$ 82 em 2000, no auge da bolha, mas caiu para cerca de US$ 8 após o estouro. Mesmo após mais de 20 anos de gestão sólida, seu valor de mercado nunca voltou ao pico histórico.

Essa história ensina que, mesmo empresas de infraestrutura com fundamentos sólidos, podem sofrer quedas acentuadas durante bolhas. Uma abordagem mais realista é adotar uma estratégia de investimento em fases, ao invés de “comprar e manter” de forma contínua.

Investidores devem monitorar sinais como a desaceleração do desenvolvimento tecnológico, a capacidade de monetização das aplicações e o ritmo de crescimento dos lucros das empresas. Somente quando esses fatores estiverem alinhados, as ações de conceito de IA continuarão a receber suporte do mercado.

Estratégias práticas para investir em IA nos EUA

Seleção direta de ações versus fundos e ETFs

Para quem deseja investir em IA, o mercado americano oferece várias opções. Comprar ações como NVIDIA ou Microsoft oferece maior flexibilidade e menor custo de transação, mas concentra o risco em uma única empresa. Alternativamente, fundos de ações ou ETFs temáticos, como o Taiwan AI ETF (00851.TW) ou o Global AI ETF (00762.TW), proporcionam diversificação, embora com custos de gestão e transação mais elevados.

Investimento periódico e alocação de capital

Dado que os ativos relacionados à IA estão atualmente com avaliações elevadas, a estratégia de dollar-cost averaging (DCA) — ou seja, investir periodicamente — ajuda a reduzir o risco de entrada em um momento de pico. Além disso, os investidores devem distribuir seus recursos entre ativos de infraestrutura (como TSMC, NVIDIA), líderes de aplicações (Microsoft, Google) e oportunidades emergentes (setores de energia, refrigeração), de acordo com seu perfil de risco.

Riscos a considerar em 2026 e além

Incertezas setoriais e rápida evolução

Apesar de a IA ter décadas de história, sua adoção em massa só ocorreu recentemente, o que mantém o setor em rápida transformação. Mesmo investidores experientes podem ter dificuldades em acompanhar o ritmo de inovação, levando a oscilações de mercado impulsionadas por especulação.

Avaliações elevadas e riscos de lucros

Com avaliações já elevadas na maioria das ações de IA nos EUA, qualquer desaceleração no crescimento de lucros pode gerar ajustes significativos nos preços.

Mudanças regulatórias e políticas

Governos ao redor do mundo apoiam a IA, mas questões de privacidade, viés algorítmico, direitos autorais e ética estão levando a regulações mais rígidas. Mudanças súbitas na legislação podem impactar o valor de mercado e os modelos de negócio de algumas empresas.

Ambiente macroeconômico e fluxo de capital

As ações de IA reagem fortemente às notícias macroeconômicas, como mudanças na política de juros do Fed ou surgimento de novos temas de investimento. No curto prazo, espera-se alta volatilidade.

Perspectivas de investimento para 2026 e além

A longo prazo, a IA promete transformar a vida e a produção humanas de forma semelhante à revolução da internet, criando enormes oportunidades econômicas. Segundo previsão da Gartner, os gastos globais com IA devem subir de US$ 2,53 trilhões em 2026 para US$ 3,33 trilhões em 2027.

No curto prazo, fornecedores de chips e hardware como NVIDIA, AMD e TSMC continuarão a se beneficiar. No médio e longo prazo, aplicações em setores como saúde, finanças, manufatura e veículos autônomos irão gerar receitas reais para as empresas, consolidando o ecossistema de IA.

De modo geral, entre 2026 e 2030, o investimento em IA terá um perfil de “crescimento de longo prazo com volatilidade de curto prazo”. Para participar dessa onda de crescimento, investidores devem focar em fornecedores de infraestrutura, como chips e servidores aceleradores, ou em empresas com aplicações concretas e receitas comprovadas. Investir via fundos temáticos e ETFs também ajuda a diversificar e reduzir riscos específicos.

O mais importante é manter uma rotina de revisão e ajuste de estratégias. O sucesso no investimento em IA nos EUA não depende de um momento perfeito de entrada, mas de identificar continuamente empresas que realmente criam valor, acompanhando a transformação do setor e garantindo retornos sustentáveis a longo prazo.