Estrategistas do Morgan Stanley avaliam que a recente queda das ações ligadas à inteligência artificial (IA) representa uma oportunidade de compra para investidores. Em um relatório de estratégia global, o banco reafirma sua visão positiva para todo o ecossistema de infraestrutura de IA e argumenta que a demanda por capacidade computacional deve superar a oferta por muitos anos, sustentando um novo ciclo de investimentos em tecnologia, energia e data centers.
Correção técnica e realização de lucros
Segundo os estrategistas, parte relevante da correção recente observada em ações do setor foi motivada por fatores técnicos e realização de lucros, e não por uma deterioração dos fundamentos. O relatório revisita algumas das principais preocupações dos investidores — como o avanço dos modelos chineses, limites de gastos corporativos com IA, gargalos de energia e possíveis restrições regulatórias — e conclui que nenhuma delas altera a tese estrutural de crescimento da infraestrutura necessária para sustentar a expansão da inteligência artificial.
A principal convicção do banco é que a procura por computação continuará crescendo em ritmo acelerado à medida que os modelos se tornam mais poderosos. Para os analistas, a melhoria contínua das capacidades dos modelos de IA aumenta o valor econômico da chamada “inteligência digital”, estimulando investimentos em chips, data centers, energia e redes de transmissão.
Gastos corporativos ainda baixos
O Morgan Stanley também rebate uma preocupação crescente no mercado de que empresas venham a limitar o uso de IA por funcionários para controlar despesas com tokens. Segundo os estrategistas, os gastos corporativos atuais ainda são muito baixos em relação ao benefício econômico gerado pelas aplicações de IA. O relatório cita estimativas segundo as quais uma tarefa corporativa pode gerar economia de US$ 55 para a empresa a um custo de apenas US$ 2 a US$ 5 em processamento.
Outro debate abordado no estudo envolve a rápida evolução dos modelos chineses de inteligência artificial. Embora reconheça o avanço competitivo de plataformas como o Kimi K3 e outros modelos de código aberto da China, o banco argumenta que isso não reduz a necessidade de investimentos em computação. Pelo contrário: quanto mais eficientes forem os modelos, mais aplicações surgirão, ampliando o consumo total de recursos computacionais — fenômeno que os analistas relacionam ao chamado Paradoxo de Jevons, segundo o qual ganhos de eficiência tendem a aumentar a demanda total por um recurso.
Energia se torna o principal gargalo
Se a demanda por IA segue robusta, o desafio passa a ser construir a infraestrutura necessária para atendê-la. O Morgan Stanley vê três obstáculos principais para a expansão dos data centers: escassez de mão de obra especializada, dificuldades de acesso à rede elétrica e resistência política em algumas regiões dos Estados Unidos.
O banco estima um déficit potencial de 38 gigawatts de energia para atender os data centers norte-americanos até 2028, o que fortalece a tese de investimento em empresas ligadas à geração e armazenamento de energia, além de soluções que acelerem o acesso à eletricidade. Entre elas estão turbinas a gás, células de combustível, projetos nucleares e reaproveitamento de áreas anteriormente usadas por mineradoras de bitcoin.
Na visão dos analistas do banco, esse cenário transforma a energia em uma das peças mais valiosas da cadeia de inteligência artificial. O banco destaca que os chamados “powered shells” — estruturas preparadas para abrigar data centers e já conectadas a fontes de energia — podem gerar retornos significativamente superiores aos observados em projetos tradicionais de infraestrutura energética.
Brasil entra na tese da IA
Embora a América Latina não esteja na linha de frente do desenvolvimento dos modelos de IA, a região aparece no relatório como beneficiária importante do novo ciclo de investimentos globais. Para o Morgan Stanley, a exposição latino-americana à inteligência artificial ocorre principalmente por meio do fornecimento de minerais, energia e infraestrutura. O banco destaca que a região concentra cerca de 30% da produção mundial de cobre, 60% das reservas globais de lítio, além de abundantes recursos energéticos, insumos considerados fundamentais para a expansão da infraestrutura de IA.
Entre os nomes preferidos na América Latina estão Axia (AXIA3), Petrobras (PETR4), Vale (VALE3), Copel (CPLE3), Auren (AURE3) e WEG (WEGE3), além de empresas ligadas à geração de energia e mineração em outros países da região. O banco destaca especialmente o potencial das elétricas. Segundo os estrategistas, o crescimento dos data centers pode elevar a demanda por eletricidade ao longo dos próximos anos, favorecendo geradoras de energia em mercados com custos competitivos, como o Brasil. A tese também inclui empresas expostas à modernização da infraestrutura elétrica e à expansão de sistemas de transmissão.
Para a equipe do Morgan Stanley, o ciclo global de investimentos em IA pode representar para a América Latina um impulso semelhante ao observado durante o superciclo de commodities liderado pela China nos anos 2000, com efeitos positivos para crescimento econômico, fluxo de capitais e mercado acionário.
Gigantes de tecnologia continuam favoritas
Entre as big techs americanas, o banco mantém recomendação overweight (exposição acima da média, equivalente à compra) para Meta, Alphabet, Microsoft e Amazon, argumentando que essas empresas possuem escala suficiente para monetizar os elevados investimentos em IA e capturar retornos atrativos sobre o capital empregado. A instituição também segue otimista com Nvidia, considerada sua principal escolha no setor de semicondutores, além de Broadcom e Micron, diante da expectativa de que a demanda por chips e memória continue crescendo em ritmo superior à capacidade de oferta da indústria.
“A demanda por computação provavelmente excederá a oferta por muitos anos”, resume o banco, reforçando sua visão de que a recente correção abriu uma janela atrativa para investidores que buscam exposição ao ciclo estrutural de expansão da inteligência artificial.
