Inteligência artificial entra na era da redistribuição de valor

A nova fase da inteligência artificial começa a alterar não apenas a dinâmica tecnológica do setor, mas também a distribuição econômica de seus ganhos. Análise dos especialistas do Banco Safra aponta que o mercado de IA caminha para uma compressão estrutural das margens na camada de modelos fundacionais, ao mesmo tempo em que amplia a captura de valor por empresas de infraestrutura, nuvem e integração corporativa.

Segundo o relatório “The Redistribution of AI Economics”, assinado pelo analista Guilherme Bellizzi Motta, o avanço acelerado de modelos mais baratos e próximos do estado da arte já provoca uma dissociação entre volume de uso e rentabilidade no setor.

Embora modelos abertos e de menor custo já representem grande parte dos tokens processados globalmente, os maiores lucros ainda permanecem concentrados em poucos laboratórios de fronteira.

Essa concentração, porém, pode não durar.

Competição pressiona margens dos modelos

O estudo argumenta que a diferenciação entre modelos de IA tende a diminuir à medida que alternativas mais acessíveis alcançam desempenho competitivo em tarefas complexas, como programação, raciocínio multimodal e agentes autônomos.

Na última semana, o mercado assistiu a uma nova onda de lançamentos, incluindo o GPT-5.6, da OpenAI, o Grok 4.5, da SpaceXAI, e o Muse Spark 1.1, da Meta. O Safra destaca que alguns desses modelos passaram a oferecer desempenho próximo aos líderes do setor com custos significativamente inferiores.

Os dados compilados mostram que modelos como DeepSeek V4 Pro e Muse Spark 1.1 operam com preços por milhão de tokens muito abaixo dos praticados pelas plataformas premium. Enquanto o GPT-5.6 Sol aparece com custo estimado em US$ 1,04 por milhão de tokens, alternativas chinesas e open-weight já operam abaixo de US$ 0,30.

Para o Safra, essa tendência reduz o poder de precificação da camada de modelos e altera a lógica econômica da IA.

“O modelo fundacional passa a ser apenas um componente dentro de uma pilha maior de IA corporativa”, afirma o relatório.

Valor migra para infraestrutura e nuvem

Na avaliação do banco, o principal efeito dessa transformação será a migração da captura de valor para empresas que controlam infraestrutura computacional, armazenamento de dados, redes e plataformas de nuvem.

AWS, Microsoft Azure e Google Cloud aparecem como os maiores beneficiários estruturais desse movimento. Isso porque o treinamento complementar, a inferência e a orquestração de aplicações tendem a ocorrer dentro dos ambientes onde já estão armazenados os dados proprietários das empresas.

Hyperscalers ganham relevância estratégica

O relatório mostra que os investimentos em infraestrutura continuam acelerando. As projeções do Safra indicam forte expansão dos gastos de capital (“capex”) entre hyperscalers até 2030, impulsionados pela demanda crescente por data centers, GPUs e memória de alta performance.

A leitura do banco é que a queda no preço da inteligência artificial não reduz a necessidade de infraestrutura — ao contrário, amplia o consumo.

“Modelos mais baratos tornam economicamente viáveis tarefas antes inviáveis, gerando demanda incremental por processamento”, diz o documento.

Nesse contexto, empresas como NVIDIA, TSMC, Samsung, SK Hynix e Micron permanecem no centro da cadeia de valor da IA.

Superciclo da memória ganha força

O Safra chama atenção para o superciclo global de memória, considerado um dos principais reflexos econômicos da corrida da IA.

Os preços de DRAM DDR5 acumulam altas superiores a 200% em alguns contratos corporativos em 2026, enquanto determinados segmentos de NAND avançam mais de 90% no ano. O relatório cita que a demanda por HBM (High Bandwidth Memory) e memória para servidores de IA segue pressionando a cadeia global de semicondutores.

A Samsung projetou lucro operacional recorde no segundo trimestre, equivalente a aproximadamente US$ 58 bilhões, impulsionado justamente pela explosão dos preços de memória e armazenamento ligados à IA.

Já a SK Hynix realizou a maior estreia de uma companhia estrangeira na bolsa americana, levantando US$ 26,5 bilhões para ampliar capacidade produtiva.

China avança com modelos mais baratos

Outro vetor relevante apontado pelo Safra é a rápida ascensão dos modelos chineses de IA.

Dados do OpenRouter citados no relatório indicam que modelos chineses já representam mais de 30% do uso corporativo de tokens nos Estados Unidos, impulsionados por preços até 90% inferiores aos praticados por líderes americanos.

Empresas como Tencent, Alibaba, DeepSeek e MiniMax aceleram investimentos em modelos open-weight e chips próprios, em um movimento que amplia a competição global e pressiona ainda mais as margens dos laboratórios ocidentais.

Ao mesmo tempo, o avanço chinês aumenta o componente geopolítico da IA, com Washington e Pequim avaliando restrições cruzadas sobre acesso a modelos avançados.

Mercado aposta na expansão da demanda

Apesar da crescente competição, o Safra avalia que o mercado global de IA ainda está em fase inicial de expansão.

O consumo semanal de tokens monitorado pelo OpenRouter saltou de 6,4 trilhões em janeiro para 48,7 trilhões em julho de 2026, alta superior a 770% no acumulado do ano.

Além disso, o estudo mostra que os modelos mais avançados continuam ampliando rapidamente sua capacidade operacional. Segundo dados da METR, o horizonte de tarefas executadas autonomamente por modelos de IA avançou de segundos em 2020 para múltiplas horas em 2026.

Para o banco, esse avanço sustenta uma visão estruturalmente positiva para infraestrutura digital, semicondutores e plataformas de nuvem, mesmo diante da provável commoditização dos modelos fundacionais.

Valuation ainda sustenta gigantes de tecnologia

Mesmo com maior volatilidade recente, os múltiplos das principais empresas de IA continuam elevados em relação à média histórica.

A NVIDIA negocia a cerca de 21 vezes lucro projetado para 2026, enquanto a Broadcom aparece acima de 33 vezes. Já Microsoft, Alphabet e Amazon mantêm múltiplos considerados robustos diante da expectativa de expansão do mercado de IA corporativa.

O relatório também destaca que setores diretamente ligados ao ciclo de infraestrutura — como memória, semicondutores e data centers — lideram o desempenho global em 12 meses.

As ações ligadas ao segmento de memória acumulam valorização superior a 700% em alguns casos monitorados pelo banco.

Conclusão

A análise do Banco Safra indica que a inteligência artificial entra em uma etapa de maturidade econômica marcada menos pela escassez tecnológica e mais pela escala de distribuição, integração e infraestrutura.

A tendência, segundo o estudo, não aponta para desaceleração do setor, mas para uma redistribuição estrutural dos ganhos ao longo da cadeia produtiva da IA — dos modelos para a infraestrutura.

Nesse novo ciclo, hyperscalers, fabricantes de chips, operadores de data centers e empresas capazes de integrar IA aos fluxos corporativos tendem a capturar parcela crescente do valor gerado pela tecnologia.