A era de comprar tudo de IA passou, e as neoclouds estão pagando a conta

O caso mais citado é o da CoreWeave, americana que abriu capital na Nasdaq em março de 2025. Suas ações caíram cerca de 20% na semana anterior à reportagem, depois da revelação de uma dívida acumulada de US$ 50 bilhões. A empresa chegou perto de um valuation de US$ 90 bilhões no ano passado; hoje está avaliada em cerca de US$ 34 bilhões — uma queda de mais de 60% em relação ao pico.

Fora dos Estados Unidos, o padrão se repete com variações. Na Coreia do Sul, a Elice captou US$ 151 milhões em seu IPO, com demanda cerca de 400 vezes maior que a oferta disponível — um sinal de apetite forte do investidor de varejo —, mas as ações despencaram 32% no primeiro dia de negociação na Korea Exchange, evidenciando uma desconexão entre a demanda de IPO e a avaliação que o mercado secundário está disposto a pagar. Na Austrália, a Firmus buscava uma abertura de capital estimada em até US$ 5,5 bilhões, mas não conseguiu atrair investidores internacionais suficientes — a empresa agora explora uma rodada de captação privada com acionistas atuais, entre eles a própria Nvidia.

No Reino Unido, a Nscale também sente a reavaliação do mercado: investidores sugerem uma avaliação entre US$ 16 bilhões e US$ 19 bilhões, abaixo da meta inicial de US$ 30 bilhões — a empresa, segundo a reportagem, construiu ou arrendou menos de 1% da capacidade de data center citada em seu próprio prospecto de oferta, uma distância grande entre o que foi prometido a investidores e o que já está operacional. A SB Energy, criada pela SoftBank para infraestrutura de IA nos Estados Unidos, também tem suas negociações de IPO paralisadas.

O que está em jogo

A Nvidia aparece como investidora em três das empresas citadas — CoreWeave, Firmus e Nscale —, o que ilustra como a fabricante de chips de IA se tornou, nos últimos anos, não só fornecedora de hardware, mas também financiadora direta de boa parte da infraestrutura que consome seus próprios produtos. Essa estrutura de investimento cruzado é, em si, um ponto de atenção para analistas de mercado: quando o principal fornecedor de um setor também financia seus clientes, fica mais difícil distinguir demanda genuína de demanda sustentada artificialmente pelo próprio fornecedor.

Dados do Goldman Sachs citados na reportagem mostram que hedge funds reduziram posições em tecnologia, em cinco pregões até 15 de outubro, na maior proporção desde o início da série de dados, em 2016 — um movimento de desconfiança que atinge o setor de tecnologia de forma mais ampla, não só as neoclouds especificamente, mas que tem nessas empresas um dos sintomas mais visíveis.

Como isso funciona

A analista sênior da Vantage Global, Hebe Chen, resume a virada de humor do mercado: “A era de 'comprar tudo que envolva inteligência artificial' acabou”. Já Leonid Mironov, gestor da Gavekal Capital, oferece uma leitura mais cautelosa sobre o próprio movimento de desconfiança: “Quando o sentimento é extremamente otimista, ninguém se importa” — ou seja, no pico do entusiasmo por IA, poucos investidores questionavam se o fluxo de caixa das neoclouds sustentava as avaliações bilionárias. Para Mironov, o fator decisivo para avaliar essas empresas deveria ser o fluxo de caixa operacional, não o sentimento do mercado em um sentido ou outro — e ele alerta que um pessimismo excessivo agora também pode dificultar uma avaliação justa dos impactos fundamentais reais de cada negócio.

O problema estrutural comum entre Firmus e Nscale, segundo a reportagem, é que as duas companhias precisam converter carteiras de pedidos e demanda projetada em operações de fato funcionais — até agora, segundo a matéria, disponibilizaram apenas uma fração da capacidade de data center planejada em seus prospectos. É a diferença entre vender a promessa de capacidade computacional futura e efetivamente ter essa capacidade operando e gerando receita hoje.

Análise VEXIA

O padrão que conecta os casos de CoreWeave, Elice, Firmus e Nscale é a mesma pergunta aplicada a mercados e geografias diferentes: o quanto da capacidade de data center anunciada em prospectos e projeções de crescimento já está, de fato, operacional e gerando receita — versus o quanto ainda é promessa de expansão financiada por dívida ou por capital de investidores otimistas. Quando o mercado estava disposto a financiar qualquer coisa rotulada como "infraestrutura de IA", essa distância entre capacidade prometida e capacidade real importava menos. Com hedge funds reduzindo posição em tecnologia na maior proporção em uma década, segundo os dados do Goldman citados na reportagem, essa distância passa a ser exatamente o que o mercado está escrutinando.

Para empresas brasileiras que dependem de infraestrutura de nuvem para IA — desde startups que treinam modelos próprios até empresas que apenas consomem APIs de provedores internacionais —, o episódio é relevante por um motivo indireto: boa parte da capacidade computacional de IA disponível globalmente, incluindo a que eventualmente chega a clientes no Brasil via provedores internacionais, depende do financiamento saudável dessas neoclouds. Uma onda de reavaliação de risco nesse setor pode se traduzir, com defasagem, em custo mais alto ou disponibilidade mais restrita de capacidade de nuvem de IA — um fator de risco para qualquer empresa que baseia seu roadmap de produto na suposição de que computação de IA vai continuar ficando mais barata e mais disponível no mesmo ritmo dos últimos anos.

A presença da Nvidia como investidora em múltiplas neoclouds — ao mesmo tempo fornecedora de hardware e financiadora de clientes — também é um padrão que vale observar com atenção crítica: não é necessariamente um problema por si só, mas é o tipo de estrutura que tende a ficar mais visível e mais questionada justamente nos momentos em que o mercado, como agora, está procurando sinais de demanda artificialmente sustentada em vez de demanda orgânica.

O que muda na prática

• Empresas que dependem de capacidade de nuvem para IA devem monitorar sinais de reprecificação no setor de data centers especializados — uma onda de reavaliação de risco entre fornecedores de infraestrutura pode afetar custo e disponibilidade com alguma defasagem.
• Investidores em empresas de tecnologia ligadas a IA ganham, neste episódio, um critério prático de avaliação: a proporção entre capacidade de data center já operacional e capacidade apenas projetada em prospecto — uma distância grande entre as duas, como no caso da Nscale, é um sinal de alerta.
• Startups brasileiras de IA que buscam investimento devem estar preparadas para um ambiente de captação mais rigoroso sobre fluxo de caixa e capacidade operacional real, refletindo a mudança de humor descrita na reportagem para o setor globalmente.
• Empresas que avaliam parcerias com provedores de nuvem de IA menos estabelecidos (neoclouds) devem considerar a saúde financeira do fornecedor como parte do risco de continuidade do serviço, não só preço e performance técnica.

Cenários e próximos passos

Firmus e Nscale, segundo a reportagem, precisam agora demonstrar que conseguem converter capacidade projetada em operação real — um processo que deve ficar mais visível nos próximos resultados trimestrais dessas empresas e de seus pares no setor. O mercado, por sua vez, segue monitorando se a redução de posição em tecnologia por parte de hedge funds é um ajuste pontual ou o início de uma reavaliação mais ampla e duradoura do setor de infraestrutura de IA — uma resposta que só resultados financeiros subsequentes, não mais só expectativa de crescimento, poderão confirmar.

Fontes

• https://neofeed.com.br/negocios/a-era-de-comprar-tudo-de-ia-passou-e-as-neoclouds-estao-pagando-a-conta/