Nvidia sofre grande queda na quota, onde estão as oportunidades na nova fase da revolução AI? Este é o nono artigo da série de 100 textos sobre investimento em IA.

Nos artigos anteriores, analisamos Intel, AMD e ARM. Nos últimos anos, o preço das ações dessas empresas aumentou bastante — AMD dobrou, Intel triplicou, ARM também atingiu níveis históricos. Após esse crescimento, surge uma questão simples:
Ainda é possível manter as ações que já subiram? Há oportunidades nas que ainda não subiram?
Para responder a essa questão, não há como escapar de uma palavra-chave — raciocínio. Nas análises anteriores, o crescimento dessas empresas, o que aparece repetidamente, são esses dois termos.
Então: qual o tamanho do mercado de raciocínio? Em que estágio estamos atualmente? Quais empresas se beneficiarão? Quais já estão precificadas pelo mercado, quais ainda não?
Este é o nono artigo da série de 100 textos sobre investimento em IA, com cerca de 15 mil palavras, conteúdo rico e de fácil leitura, recomenda-se guardar para consultar depois.
1. Quão grande é o mercado
O treinamento de modelos é como "programar", o raciocínio é "o processo diário de invocação desse programa". Após o treinamento do GPT, milhões de pessoas o usam diariamente para fazer perguntas, e cada interação consome poder de cálculo de raciocínio. Claude Code executa uma tarefa, um agente roda cem vezes, cada rodada é raciocínio.
Diversas pesquisas de setor e mídia apontam na mesma direção: após o modelo entrar em produção, o raciocínio se tornará a maior parte do custo de ciclo de vida, estimativas comuns variam entre 80-90%. Ou seja, na futura era da IA, a conta de poder de processamento terá 8 reais de cada 10 gastos em raciocínio.
Porém, nos últimos três anos, o mercado discutiu quase exclusivamente o treinamento, pois ele é considerado uma história mais "sedutora" — quem tem mais H100, quem tem mais parâmetros, quem treinou a próxima geração de modelos primeiro. O raciocínio era visto como uma tarefa secundária após o treinamento.
Essa percepção está sendo revertida, e essa é a razão fundamental pela qual as empresas de semicondutores dessa última ano foram reprecificadas.
Então, o mercado de raciocínio é grande, mas qual o seu tamanho exato? Pode ser avaliado de cinco perspectivas.
Primeiro, número de usuários. ChatGPT tem 900 milhões de usuários semanais, 50 milhões de assinantes pagos. Na China, a comparação é mais direta — o volume diário de chamadas de tokens passou de 100 bilhões no início de 2024 para 140 trilhões em 2026, um aumento de 1400 vezes. Ainda não há saturação nesse aspecto.
Segundo, intensidade de uso. O volume de tokens processados pela OpenAI era de 6 bilhões por minuto em outubro de 2025, atingiu 15 bilhões em abril de 2026 — um aumento de 2,5 vezes em seis meses. A receita de versões empresariais representa mais de 40%, e o uso por clientes corporativos é dezenas de vezes maior que por consumidores.
Terceiro, comprimento das conversas. O comprimento do contexto passou de algumas centenas de tokens no início para 1 milhão de tokens na API DeepSeek V4 Pro / Flash, com saída máxima de 384 mil. Quanto maior o texto, maior o consumo de memória e poder de cálculo por raciocínio.
Quarto, os próprios modelos estão cada vez mais exigentes em poder de processamento. Modelos como OpenAI o1, DeepSeek R1, Claude Thinking, que realizam raciocínio, antes de responder, "pensam" internamente milhares ou dezenas de milhares de tokens. Jensen Huang, CEO da Nvidia, citou o DeepSeek R1 como exemplo, dizendo que modelos de raciocínio podem precisar de uma quantidade de cálculo muito maior, até cem vezes mais.
Antes, ao fazer uma pergunta à IA, ela respondia imediatamente; agora, ao fazer uma questão difícil, ela pensa meio minuto antes de responder. Esse "pensar meio minuto" é o novo consumo de poder de cálculo.
Quinto, os agentes. Uma tarefa de um agente geralmente requer 10 a 100 chamadas ao modelo. O volume semanal de uso do OpenAI Codex já ultrapassou 4 milhões de usuários ativos (até 22 de abril de 2026) — isso é apenas um produto de uma empresa. Um especialista do setor estima que o consumo total de poder de cálculo de IA inteligente pode ser mais de 10 vezes maior do que o de grandes modelos de linguagem com parâmetros semelhantes.
Multiplicando esses cinco fatores, a demanda total por raciocínio deve expandir em várias ordens de magnitude nos próximos três a cinco anos, não é uma narrativa exagerada, mas uma avaliação cada vez mais próxima do mainstream.
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