No início de 2024, a ameaça existencial da IA ao software transformou‐se em tema dominante nos corredores de Wall Street. O gestor Nick Evans, da Polar Capital, resolveu agir antes da multidão: liquidou praticamente todas as posições em aplicações corporativas tradicionais, reforçou apostas em semicondutores e ergueu um alerta sonoro para quem ainda procura barganhas no setor.
O movimento provocou surpresa porque o fundo Global Technology da casa britânica, com quase US$ 12 bilhões, lidera o ranking de rentabilidade em um, três e cinco anos. Quando o investidor mais bem‐sucedido da categoria passa a evitar um segmento inteiro, o mercado para, respira fundo e tenta entender o que está acontecendo.
Por que o Polar Capital virou as costas ao software de aplicação
O pilar da decisão está na percepção de que os avançados modelos de IA generativa — como o Claude Cowork, da Anthropic — já são capazes de replicar, adaptar e até superar grande parte das funcionalidades das suites empresariais disponíveis no mercado. Para Evans, isso significa uma elevação súbita da concorrência: além das startups focadas em IA, os próprios clientes corporativos conseguem hoje construir soluções internas de baixo custo, apoiando‐se em modelos pré‐treinados.
Segundo o gestor, a barreira de entrada tecnológica, que sempre foi o principal escudo das companhias de software as a service (SaaS), está ruindo em ritmo acelerado. O cenário, portanto, deixa de ser apenas competitivo e assume contornos de disrupção estrutural — a tão falada ameaça existencial da IA ao software.
Evans cita exemplos concretos que embasam a leitura. Ferramentas de codificação assistida por IA já completam trechos inteiros de código, corrigem bugs em tempo real e sugerem atualizações de versão em segundos. Ao mesmo tempo, plataformas como AutoGPT demonstram que é possível orquestrar múltiplas tarefas complexas — desde o planejamento até a implementação de um módulo de software — com pouquíssima intervenção humana.
IA generativa: de promessa a risco concreto
Boa parte dos relatórios divulgados entre 2021 e 2022 descrevia a IA generativa como uma força auxiliar, destinada a ampliar a produtividade das equipes de desenvolvimento. O discurso mudou de tom quando pesquisadores começaram a exibir, em publicações acadêmicas, que os grandes modelos conseguem não apenas sugerir, mas produzir aplicações completas em linguagem Python, Rust ou Go.
Em 2023, o MIT publicou um estudo indicando que, para rotinas padrão, a automação via IA reduz em até 40% o tempo de desenvolvimento e corta em 30% os erros. No início de 2024, a OpenAI apresentou casos em que o GPT-4 Turbo entrega protótipos de software empresarial em horas, enquanto consultorias tradicionais levariam semanas. Para Evans, esses números selam a narrativa: o ciclo de vida do software clássico — licenciar, atualizar e cobrar anuidade — tornou-se frágil.
Impactos imediatos nas ações de tecnologia em 2024
O reflexo mais visível da ameaça existencial da IA ao software está nas cotações. O iShares Expanded Tech-Software ETF, passivo que replica um amplo espectro de companhias listadas nos Estados Unidos, acumula queda de 22% até o fechamento de fevereiro. Enquanto isso, o Philadelphia Semiconductor Index (SOX) avança 18% no mesmo intervalo, puxado por Nvidia, Broadcom e Taiwan Semiconductor.
A disparidade não é mero ruído estatístico. Gestores relatam saída líquida de capital dos fundos especializados em SaaS desde dezembro. Entre as mais afetadas, aparecem nomes que, até pouco tempo, figuravam como histórias de crescimento incontestável: Adobe, ServiceNow, HubSpot e SAP recuaram dois dígitos, algumas delas derrapando mais de 30% em questão de semanas.
O contraste com o boom dos semicondutores
Se o software encara ventos contrários, os chips vivem seu melhor momento em décadas. A arquitetura de IA generativa demanda conjuntos robustos de GPUs, ASICs dedicados e memórias de alta largura de banda, além de redes ópticas de baixa latência. O resultado é um salto imediato na procura por hardware, beneficiando empresas de todo o ecossistema, da fase de projeto de circuitos à manufatura avançada em 3 nm.
No portfólio da Polar Capital, sete das dez maiores posições pertencem justamente ao segmento. A participação de quase 10% em Nvidia tornou-se o principal motor de alfa, seguida por alocações relevantes em ASML, AMD e Lam Research. Evans argumenta que, enquanto um modelo de linguagem pode tornar obsoleta uma linha de código, nenhum algoritmo funciona sem energia computacional — e isso assegura demanda física por semicondutores, fibras óticas e infraestrutura elétrica para data centers.
Infraestrutura e cibersegurança: bolsões de resistência
Embora adote visão cética sobre aplicações empresariais, Evans não descartou todo o espectro de software. O fundo reforçou posições em Cloudflare e Snowflake, exemplos de provedores de infraestrutura em nuvem que operam na camada basal da internet. Os resultados trimestrais de Datadog e Fastly sustentam a tese: o tráfego digital cresce 20% ano a ano e exige plataformas capazes de monitorar, roteiar e armazenar dados em tempo real.
Cibersegurança, por sua vez, continua essencial. Analistas apontam que cada nova ferramenta de IA eleva também a superfície de ataque. Empresas como Palo Alto Networks, CrowdStrike e Zscaler reportaram mais contratos plurianuais, reforçando a ideia de que a digitalização acelerada não prescinde de proteção.
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Desafios trabalhistas e de fluxo de caixa nas empresas de software
O baque nos preços de ações traz consequências que vão além da capitalização de mercado. O modelo de remuneração do Vale do Silício prevê parte relevante do salário via stock options. Quando as opções “ficam fora do dinheiro”, as companhias precisam reajustar pacotes e, em última instância, pagar mais em espécie. Isso pressiona o cash flow livre — métrica que muitos investidores utilizam para valorar negócios de assinatura.
Ao mesmo tempo, a corrida para comprar startups de IA, com valuations múltiplos acima da média histórica, pode corroer ainda mais as margens. Uma aquisição malsucedida, alerta Evans, tende a agravar um quadro já delicado: receita desacelerando, churn de clientes sensíveis a custo e despesa operacional crescente.
O debate em Wall Street: recuperação ou declínio estrutural?
Nem todos concordam com o pessimismo. Analistas do JPMorgan divulgaram nota defendendo que a retração abre portas a um rally de recuperação. Segundo eles, as big techs — em especial Microsoft e ServiceNow — possuem ecossistemas amplos, fortes canais de distribuição e musculatura financeira para incorporar IA sem danificar margens.
O dilema concentra-se na precificação do “valor terminal”. Ao projetar fluxo de caixa num horizonte de dez anos, pequenas mudanças no crescimento residual provocam grandes variações no preço‐alvo. É aqui que a ameaça existencial da IA ao software exerce maior influência, pois adiciona incerteza não linear: ninguém sabe qual solução se tornará irrelevante em dois ou três ciclos de inovação.
O que investidores brasileiros podem aprender
A B3 não conta com uma grande safra de companhias puramente SaaS — Totvs e Locaweb são exceções. Mesmo assim, os gestores locais acompanham o debate porque ele afeta fundos globais, índices internacionais e, por tabela, o humor dos investidores. Quem aplica em ETFs como o IVVB11 — espelho do S&P 500 — carrega, indiretamente, a volatilidade dos gigantes de software americanos.
Para analistas, a primeira lição é revisar premissas de crescimento que pareciam inquestionáveis. A segunda envolve diversificação: alocar parte do portfólio em semicondutores, eletrificação de data centers e fibras óticas pode funcionar como contrapeso aos riscos das aplicações finais. Por fim, vale observar como as empresas locais de ERP e e-commerce estão incorporando IA. Quanto maior a adoção de modelos proprietários, menor a dependência de terceiros e maior a resiliência competitiva.
Perspectivas para 2025-2030: sobrevivência dos mais adaptáveis
Olhar além do horizonte imediato ajuda a separar ruído de tendência. Pesquisas da McKinsey estimam que, até 2030, a IA generativa pode injetar US$ 4 trilhões em produtividade global, porém metade desse valor virá de ganho operacional, não necessariamente de novas licenças de software. Isso sugere que os vencedores serão os provedores que conseguirem monetizar eficiência, talvez cobrando pelo engine de IA em vez do produto final.
O raciocínio se estende a startups. Em vez de replicar planilhas ou sistemas de RH, os novos entrantes podem atacar nichos onde ainda existe fricção, como compliance regulatório ou integração de dados clínicos. Empresas que nascerem nativas em IA terão vantagem de custo estrutural — menos equipe de desenvolvimento, ciclo iterativo mais rápido e entrega contínua.
Conclusão: tempo de reavaliar o portfólio
A trajetória do Polar Capital serve de bússola: se o fundo mais premiado da última década decidiu reduzir drasticamente a exposição ao software de aplicação, talvez seja hora de o investidor comum reavaliar premissas. A ameaça existencial da IA ao software não é apenas manchete, e sim uma mudança de paradigma que redistribui valor entre camadas da cadeia tecnológica.
Nesse novo tabuleiro, hardware de alto desempenho, redes de baixa latência e infraestrutura de segurança tornam-se peças centrais, enquanto aplicações tradicionais precisam provar diariamente sua relevância. Manter o radar ligado, diversificar e analisar cada tese com ceticismo construtivo são atitudes que podem fazer a diferença entre surfar a próxima onda e ser engolido por ela.
Com informações de Infomoney
