Não há dúvidas de que as gigantes americanas de tecnologia estão em um rali impressionante. E nem é preciso ser um investidor para conhecer algumas das empresas do seleto grupo “magnificent seven”.
Quem são as magnificent seven?
Para quem não está tão familiarizado, as magnificent seven são as sete maiores empresas de tecnologia dos Estados Unidos:
- Apple
- Microsoft
- Amazon
- Nvidia
- Alphabet (dona do Google)
- Meta
- Tesla
O grupo das magnificent seven se destaca pelos resultados operacionais robustos, impulsionados pela promessa de que a Inteligência Artificial continuará sendo o tema central das próximas décadas.
As ações dessas empresas têm impulsionado os mercados norte-americanos nos últimos dois anos e, em 2024, elevaram os principais índices, como o S&P 500 e o Nasdaq Composite, a níveis históricos.
Nvidia e o domínio no setor de IA
Um exemplo é a Nvidia, referência no setor de IA, que acumulou uma valorização superior a 3.000% nos últimos cinco anos. Fundada em 1993, a empresa foi pioneira no desenvolvimento de unidades de processamento gráfico (GPUs) e hoje domina o mercado de chips de inteligência artificial, com mais de 80% de participação.
Fonte: Google Finance, em 09/09/2024.
Vale lembrar que, em junho de 2024, a Nvidia se tornou a empresa mais valiosa do mundo, superando a Microsoft e a Apple – patamar que não se manteve por, vale dizer, detalhes.
Hoje, a Apple segue no topo, com US$ 3,34 tri em valor de mercado. A Microsoft vem logo atrás, com US$ 3,02 tri. Ambas apostaram pesado em IA no último ano.
Apesar das incertezas macroeconômicas que rondam o mercado, a tese de IA segue firme para a grande maioria.
A tecnologia é considerada tão revolucionária que parte dos analistas de mercado consideram que o impacto dessa revolução tecnológica pode ser ainda maior do que a revolução industrial e que vai se prolongar por muitos anos.
Além disso, muitos acreditam que a Nvidia tem uma enorme chance de voltar ao topo – e se manter lá – já que seus chips são essenciais para o mundo inteiro, e ela praticamente detém o monopólio dessa tecnologia. O nível de inovação é tão avançado que não é algo facilmente replicável.
A Supermicro e o crescimento explosivo
Isso, claro, sem falar de algumas empresas “desconhecidas” que vêm surfando no próprio rali da Nvidia. A Supermicro é um desses casos.
A Supermicro investe em IA há cerca de 20 anos. Isso a preparou para aproveitar ao máximo o atual interesse no setor. No entanto, o crescimento explosivo da empresa no último ano também se deve à sua forte parceria com a Nvidia.
O que ninguém esperava é que a Supermicro crescesse mais que a Nvidia no ano. Depois de uma alta de mais de 700% no ano passado, a Supermicro já valoriza mais de 40% no acumulado do ano.
Seria ela uma futura Nvidia? 🤔
Mas como qualquer rali, tudo – ou quase tudo – é passageiro.
O impacto dessas companhias nas bolsas americanas, no ano passado, é difícil superar. O índice de retorno de preço das magnificent seven mais que dobrou em 2023, contribuindo para um ganho de 54% no índice Nasdaq 100.
O cenário das empresas de tecnologia nos Estados Unidos é dinâmico. Embora despertem grande interesse, também levantam dúvidas sobre o futuro. Conseguirão manter o ritmo de crescimento? Serão capazes de se adaptar aos novos desafios globais?
O custo energético da IA generativa
De um desses desafios quase ninguém tem falado: o problema energético da IA generativa.
As origens da inteligência artificial podem ser rastreadas há mais de 60 anos. A própria Nvidia foi criada há três décadas, como comentei. Mas a explosão de produtos de IA generativa como o ChatGPT ou o Midjourney, nos últimos dois anos, levou a tecnologia a um novo nível de popularidade.
A grande questão é que essa popularidade tem um alto custo de energia, uma realidade das operações hoje que muitas vezes é ignorada e não dita.
Alex de Vries, um candidato a Ph.D. na VU Amsterdam, publicou um relatório há algum tempo em que analisou tendências no uso de energia por IA. Em The growing energy footprint of artificial intelligence, ele previu que a tecnologia atual de IA poderia estar a caminho de consumir anualmente tanta eletricidade quanto todo o país da Irlanda (29,3 terawatts-hora por ano).
Para entender melhor o funcionamento dos Large Language Models (LLMs), é importante saber que eles são modelos de aprendizado de máquina que utilizam algoritmos de aprendizado profundo para processar e interpretar a linguagem natural. Esses modelos são treinados em grandes volumes de dados textuais, o que lhes permite identificar padrões e compreender as relações entre diferentes elementos do idioma, tornando-os capazes de gerar, traduzir e responder a textos de forma altamente precisa.
Os LLMs se tornaram extremamente famosos nos últimos anos, revolucionando o campo da inteligência artificial. À medida que cresciam em tamanho e capacidade, também expandiam seu consumo de energia, já que o treinamento desses modelos massivos requer vastos recursos computacionais.
É nesse ponto que entram os principais alertas:
➡️ Há um largo impacto ambiental nesse processo. Os data centers, onde esses modelos são treinados, consomem grandes quantidades de eletricidade, grande parte gerada por fontes não renováveis.
➡️ O custo econômico virou um grande problema, porque o custo financeiro da energia consumida durante os treinamentos de LLMs é enorme.
➡️ E à medida que a IA continua a se integrar em vários setores, a falta de sustentabilidade dessas tecnologias se torna crítico. O uso eficiente de energia não apenas ajudaria na redução de custos, como também se alinharia com os esforços para minimizar impactos ambientais.
O futuro das magnificent seven e da IA
Conforme a tecnologia de IA continue a evoluir, o foco na otimização dos processos de treinamento e inferência devem se tornar ainda maiores. Caso contrário, o rali das big techs americanas pode terminar muito antes do que se imaginava.
Essas empresas precisam continuar entregando uma performance muito positiva para corresponder aos preços de mercado e, consequentemente, gerar lucros aos seus acionistas. Se o custo para domar esses problemas for muito alto e não estiver alinhado com as expectativas do mercado, alguns investidores vão se decepcionar bem rápido.
