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Por mais de uma década, economistas conviveram com uma versão moderna do Paradoxo de Solow: a inteligência artificial estava em toda parte, menos nas estatísticas de produtividade. Essa era acabou. Os dados mais recentes do Bureau of Labor Statistics americano sugerem que os Estados Unidos entraram na fase de colheita do ciclo da IA — e as implicações para o equilíbrio global de poder são profundas.
Em artigo publicado no Financial Times, em 15 de fevereiro, Erik Brynjolfsson, diretor do Digital Economy Lab de Stanford, apresentou uma análise que deveria tirar o sono de qualquer formulador de política pública fora do eixo Washington-Seul-Taipei: a produtividade americana cresceu aproximadamente 2,7% em 2025 — quase o dobro da média anêmica de 1,4% que caracterizou a última década.
O número ganha ainda mais força quando se observa o mecanismo por trás dele. A revisão anual do Bureau of Labor Statistics mostrou que o crescimento do emprego em 2025 foi ajustado para baixo em cerca de 403 mil vagas em relação às estimativas preliminares. Ao mesmo tempo, dados do Bureau of Economic Analysis indicaram que o PIB real permaneceu robusto, com crescimento anualizado de 3,7% no quarto trimestre. Essa dissociação — manter o produto elevado com significativamente menos trabalho do que se supunha — é a assinatura clássica de um ciclo de ganhos de produtividade.
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Brynjolfsson chama isso de “curva J” da produtividade: tecnologias de propósito geral, do motor a vapor ao computador, não entregam ganhos imediatos. Exigem um período de investimento maciço em capital intangível, como reorganização de processos, retreinamento da força de trabalho e desenvolvimento de novos modelos de negócio. Durante essa fase, a produtividade medida é suprimida. Os dados de 2025 sugerem que os EUA estão saindo dessa fase de investimento e entrando na fase de colheita.
A Evidência Física: Escassez de Memória
Se os dados de produtividade representam o lado abstrato da confirmação, a escassez global de chips de memória é o lado físico — tangível, mensurável e implacável.
Segundo a Bloomberg, o custo de determinados tipos de DRAM chegou a subir mais de 70% em um único mês, com distribuidores alterando preços quase diariamente. O termo “RAMageddon” deixou de ser exagero e passou a descrever a dinâmica de mercado.
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Líderes como Elon Musk e Tim Cook alertaram publicamente sobre o impacto em seus negócios. A Micron chamou o gargalo de “sem precedentes”. A IDC, em relatório de fevereiro de 2026, projetou a maior queda da história do mercado global de smartphones: contração de 12,9% em 2026, com embarques caindo para 1,12 bilhão de unidades — o menor nível em mais de uma década. O segmento de smartphones abaixo de US$ 100, representando 171 milhões de dispositivos, tornou-se “permanentemente antieconômico” segundo a IDC.
As três empresas que dominam a produção global de memória avançada — Samsung Electronics, SK Hynix e Micron Technology — estão redirecionando capacidade para HBM (High Bandwidth Memory), essencial para IA. Estimativas indicam que o HBM consumirá cerca de 20% a 23% da capacidade global de wafers de DRAM já em 2026.
Executivos do setor projetam que o desequilíbrio entre oferta e demanda pode se estender até o fim da década, consolidando um superciclo estrutural de memória impulsionado pela IA.
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A escassez não é apenas um fenômeno de mercado. É uma arma geopolítica que opera por alocação, não por sanção.
O oitavo pilar da Fortaleza Americana
Em análises anteriores, identifiquei sete pilares da dominância estrutural americana: tecnologia, energia, capacidade militar, sistema financeiro, demografia, geografia e institucionalidade. Os eventos das últimas semanas sugerem a emergência de um oitavo pilar: o controle da cadeia global de memória.
Em fevereiro, a Samsung atingiu máxima histórica na bolsa de Seul — alta de 5,4% para 190.900 won — após o jornal Chosun Ilbo reportar que a empresa está negociando o preço do HBM4, seu chip de memória de próxima geração para IA, a cerca de US$ 700 por unidade: entre 20% e 30% acima do HBM3E da geração anterior. As margens operacionais implícitas, segundo a Bloomberg Intelligence, são de 50% a 60%. Não é um semicondutor. É um ativo de monopólio com pricing power de commodity escassa.
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Os números do primeiro trimestre ilustram a escala: analistas projetam lucro operacional combinado de aproximadamente 60 trilhões de won (US$ 44 bilhões) para Samsung e SK Hynix — potencialmente recordes trimestrais para ambas as empresas.
Diferentemente do gap de chips — que a China consegue contornar parcialmente com soluções domésticas como o Ascend, da Huawei, inferior, mas funcional — não existe “truque de software” que elimine a necessidade de memória. Todo modelo de IA, seja de treinamento ou inferência, de fronteira ou eficiente, precisa de memória para operar. O DeepSeek R1 precisa de memória. O Ascend 910C precisa de HBM. Todo smartphone, automóvel e data center chinês precisa de DRAM.
E as três empresas que controlam essa cadeia — Samsung e SK Hynix (sul-coreanas, aliadas) e Micron (americana) — estão vendendo cada wafer disponível para Meta, Google, Amazon, Microsoft e Apple a preços premium. Não sobra nada para a Huawei comprar no mercado aberto. E as sanções específicas miram a exportação de HBM para a China.
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Quando a Samsung precifica HBM4 a US$ 700 com margem de 60%, não está apenas vendendo um componente. Está exercendo poder de monopólio sobre o insumo mais crítico da era da inteligência artificial.
A cascata é implacável: sem HBM avançado, os chips Ascend não escalam; o treinamento de IA chinês é estrangulado não por computação, mas por falta de capacidade de memória; modelos que exigem janelas de contexto maiores, cadeias de raciocínio mais longas e mais parâmetros ficam estruturalmente limitados. O gap de modelos, que havia se estreitado para 6 a 12 meses, começa a se ampliar novamente à medida que os modelos americanos escalam com HBM4 e a China permanece presa no HBM2E/HBM3.
Em paralelo, a Anthropic denunciou ao Congresso americano que a DeepSeek, a Moonshot AI e a MiniMax criaram mais de 24 mil contas fraudulentas para extrair dados do modelo Claude por meio de destilação sistemática — totalizando mais de 16 milhões de interações. A OpenAI fez acusações semelhantes. Parte da eficiência chinesa em modelos foi construída sobre extração sistemática de propriedade intelectual americana. A implicação para a segurança nacional é imediata: modelos destilados alimentam sistemas militares e de inteligência. É provável que as sanções se estendam de hardware para software e APIs.
A escala do compromisso
Em fevereiro, a Nvidia anunciou um acordo multianual com a Meta Platforms para o fornecimento de chips de inteligência artificial, incluindo GPUs das gerações Blackwell e Rubin, CPUs Grace e Vera e switches de rede Spectrum-X. O CEO da Meta, Mark Zuckerberg, afirmou que a parceria reforça o objetivo de “entregar superinteligência pessoal para todos no mundo.”
Semanas depois, a AMD firmou com a Meta um acordo de 6 gigawatts avaliado em mais de US$ 100 bilhões, incluindo GPUs customizados MI450 otimizados para inferência e warrants de 160 milhões de ações a US$ 0,01 — permitindo à Meta adquirir até 10% da AMD. É um dos maiores acordos de fornecimento de semicondutores da história.
A Meta também firmou contrato de longo prazo com a Vistra Corp. para mais de 2.600 megawatts de energia nuclear livre de carbono — o maior contrato nuclear corporativo da história americana — assegurando fornecimento estável para a crescente demanda energética de seus centros de processamento.
No GTC de março de 2026, Jensen Huang, CEO da Nvidia, projetou um mercado endereçável de US$ 1 trilhão em data centers no período 2025–2027, com 60% do negócio vindo de hyperscalers.
As projeções de mercado indicam que os maiores hyperscalers americanos — Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft e Oracle — podem direcionar mais de US$ 700 bilhões em investimentos de capital em 2026, segundo estimativas do UBS, que projeta o número podendo chegar a US$ 770 bilhões.
Esse nível de capex representa um salto significativo em relação aos anos anteriores — cerca de US$ 360 bilhões em 2025 e US$ 217 bilhões em 2024 — e reflete que o ciclo de construção de capacidade em torno da IA se tornou um dos maiores programas de investimento corporativo em infraestrutura da história da tecnologia.
Onde o valor se acumula
A revolução da IA não é um fenômeno genérico. Ela se materializa em camadas específicas de infraestrutura, cada uma com dinâmica competitiva e estrutura de margens distintas. Um investidor que compreende essas camadas pode posicionar-se ao longo de toda a cadeia de valor.
Fabricação avançada. A TSMC fabrica 100% dos chips de IA de fronteira do mundo. Opera com utilização acima de 95% e margem bruta em expansão para 63–65%. Sua receita cresceu 30% nos dois primeiros meses de 2026. Anunciou investimento de US$ 165 bilhões nos EUA — o maior investimento direto estrangeiro da história americana. Analistas projetam crescimento de EPS de 40% em 2026.
Chips customizados e networking. A Broadcom desenha ASICs sob medida para Google, Meta e outros hyperscalers, além de fornecer soluções de networking e interconexão óptica para clusters de GPUs. À medida que o mercado bifurca entre training e inference, a demanda por chips customizados de inference cresce — e a Broadcom é quem os desenha.
Aceleradores diversificados. A AMD emergiu como alternativa crível à Nvidia em inference, com o deal Meta de US$ 100 bilhões, warrants que alinham incentivos, e parcerias soberanas com Tata na Índia. O fato de a Nvidia ter comprado a Groq por US$ 20 bilhões para competir em inference valida que a AMD ameaça de verdade nesse segmento.
Energia de base. Contratos nucleares de 20 anos com receita garantida por décadas, imunes a ciclos econômicos e tarifas. A demanda de energia por IA aparece em toda previsão séria de eletricidade e gás natural até 2030.
Hyperscalers. A Meta gera US$ 116 bilhões de fluxo de caixa livre, financia infraestrutura com caixa próprio e não com dívida, possui a maior base de usuários do mundo e está construindo o supply chain de chips mais diversificado de qualquer empresa de tecnologia — Nvidia para training, AMD para inference, chips in-house para recomendação, tudo fabricado pela TSMC.
Um investidor posicionado ao longo dessa cadeia captura o ciclo de múltiplas direções — sem depender de um único nome e sem pagar o múltiplo mais esticado do setor.
O medo e a oportunidade
A pesquisa mais recente do Bank of America Global Fund Manager Survey indica que uma parcela relevante dos gestores continua acreditando que as empresas estão “investindo demais”. Uma fatia significativa ainda cita uma possível “bolha de IA” como principal risco de cauda.
Ao mesmo tempo, a desk de Market Intelligence do JPMorgan publicou nota afirmando que “estamos nos aproximando do fim da narrativa de ‘obsolescência por IA’”, sugerindo uma oportunidade de compra na baixa em MegaCap Tech.
Howard Marks, co-chairman da Oaktree Capital, publicou em fevereiro de 2026 um memorando intitulado “AI Hurtles Ahead” no qual conclui que o potencial da IA é “mais provavelmente subestimado do que superestimado”. Marks observa que os preços dos hyperscalers enormemente lucrativos provavelmente não se revelarão “ruinosamente excessivos” e que o capex atual de inference é resposta a demanda real, não especulação.
A contradição é reveladora: os gestores temem o investimento, mas os dados corporativos confirmam que ele está funcionando. É a definição de uma oportunidade contrária.
O que o Brasil está perdendo
O Citi Wealth publicou recentemente uma entrevista cujo título resume a visão: “Nunca aposte contra os EUA — nem contra a IA.” O Citi mantém os hyperscalers como posição core de longo prazo e projeta um ciclo global de investimento agressivo.
Stanley Druckenmiller revelou em seu relatório 13F uma posição relevante no iShares MSCI Brazil ETF. Ao mesmo tempo, ampliou substancialmente sua exposição à Alphabet. Druckenmiller está fazendo duas apostas simultâneas: na economia americana e no Brasil.
Mas a aposta no Brasil vem com uma condição implícita que deveria incomodar qualquer brasileiro: estrategistas globais recomendam que investidores locais diversifiquem fora do país, e fora do real.
A razão é estrutural. O Brasil não possui estratégia nacional robusta de semicondutores, não dispõe de infraestrutura relevante de memória, não abriga fábricas avançadas de chips nem desenvolveu política energética orientada para sustentar a expansão da IA. O país produz as commodities que alimentam a revolução — minério de ferro, cobre, energia — mas não participa da etapa da cadeia de valor que captura a maior parte da riqueza.
A fase de colheita da IA já está gerando empregos reais em comunidades americanas reais. A TSMC comprometeu US$ 165 bilhões no Arizona — o maior investimento direto estrangeiro da história dos EUA. A Micron anunciou US$ 200 bilhões em Nova York, Idaho e Virgínia. A Samsung investiu US$ 45 bilhões no Texas. A Intel destina até US$ 100 bilhões em Ohio, Arizona e Oregon. São mais de US$ 500 bilhões em investimentos em fábricas de semicondutores em solo americano, com potencial de criar mais de um milhão de empregos diretos e indiretos.
Gastos com construção de data centers nos EUA ultrapassaram gastos com escritórios pela primeira vez no fim de 2025, segundo a Bloomberg. A construção desses centros criará aproximadamente 4,7 milhões de empregos temporários de construção, segundo a American Edge Project.
É a resposta industrial às “mortes por desespero” documentadas por Angus Deaton e Anne Case — fenômeno que ajudou a moldar a turbulência política da última década nos Estados Unidos. Comunidades que perderam fábricas agora recebem infraestrutura de IA. Trabalhadores que perderam o propósito passam a constituir a espinha dorsal física da era da inteligência artificial.
A fortaleza e a fratura
O quadro que emerge é de uma aceleração estrutural, não conjuntural. A produtividade confirma. A demanda física é tão intensa que cria escassez em componentes fundamentais. Os compromissos corporativos são multigeracionais, não trimestrais. A geografia econômica está sendo redesenhada em torno de quem controla chips, memória e energia.
A China não está parada. Demis Hassabis, do Google DeepMind, estima que o gap entre os modelos americanos e chineses seja de apenas 6 a 12 meses. A Huawei planeja ampliar significativamente a produção do chip Ascend 910C em 2026.
A DeepSeek demonstrou que é possível construir modelos competitivos com menos recursos computacionais. Mas há diferença entre competitividade em modelos e dominância em infraestrutura.
O país pode vencer batalhas táticas de eficiência, mas dificilmente vencerá uma guerra de arquitetura quando não controla a produção de chips de memória avançados, a fabricação de ponta ou a cadeia energética que sustenta todo o sistema.
A fortaleza americana não é apenas militar ou financeira. É arquitetônica. Todo o stack de IA — chips de processamento, fabricação avançada, memória de alta largura de banda, energia, redes de comunicação e software — está concentrado em empresas dos EUA e de seus aliados. A fratura chinesa não é um evento futuro; está embutida nas decisões de alocação de wafers que estão sendo tomadas agora.
Para o Brasil, a janela de oportunidade é real, mas está se estreitando. Participar da próxima era exigirá reforma institucional, estratégia de infraestrutura e um governo que compreenda que a competição global não espera. A colheita começou. A questão é de que lado da mesa cada país estará sentado.
