Reivindicações do mercado de IA em 2026 versus registros da SEC: Análise da Linkmate
O mercado de IA é apenas conversa fiada de relações públicas ou há cálculos matemáticos mais complexos por trás disso? Confira esta análise de mercado de uma empresa de software de IA. Linkmate (anteriormente Linkomo), para descobrir.
A matemática dos empréstimos por trás do hype da IA
De acordo com o eBook da Digibee Estado do Mercado de AgentesO uso da IA atinge os estágios finais de maturidade. Em termos simples, significa que o mercado deixa de tratar a IA como uma solução mágica e passa a utilizá-la como uma ferramenta real para resolver problemas empresariais básicos.
A narrativa predominante é que a IA está disruptando o mercado de trabalho, mas ela está sendo usada como bode expiatório.Um dos principais motivos para a desaceleração do mercado de trabalho é a combinação dos empréstimos concedidos durante a pandemia de COVID-19 com os aumentos das taxas de juros pelo FED (Federal Reserve).
Em 2019, as grandes empresas de tecnologia despertaram para uma nova realidade: por que pagar por quatro andares de escritórios em Nova York ou no Vale do Silício, se não precisam? Isso trouxe à tona a primeira forma de redução de custos. A crise do lockdown também levou a um aumento nos empréstimos corporativos, o que significa que as empresas começaram a emprestar mais dinheiro a taxas menores.
Entre 2019 e 2020, a taxa de juros do Federal Reserve atingiu 0.05%, tornando os empréstimos mais baratos do que nunca em mais de 70 anos. De acordo com declarações oficiais do Federal Reserve e dados do FRED, os empréstimos corporativos em 2020 foram 0.25%O que significava, em termos gerais, que cada dólar emprestado valia apenas 0.25 centavos; não 25 centavos, mas 0.25 centavos.
A análise da Linkmate sugere que os empréstimos corporativos não foram contraídos com a moderação usual. Normalmente, em momentos críticos, as empresas contraem pequenos empréstimos e os quitam rapidamente. Mas esse não foi o caso: em poucos anos, o total de empréstimos corporativos cresceu de modestos US$ 2 trilhões para US$ 3.1 trilhões no primeiro semestre de 2020. Desde então, em 2022, esse valor diminuiu apenas US$ 0.6 trilhão (ou US$ 600 bilhões), chegando a US$ 2.4 trilhões, para depois voltar a subir e continuar crescendo.
Em todos os ciclos de mercado, as empresas encontraram uma maneira de obter mais lucros e escapar da pressão dos empréstimos. Durante o 2023 OpenAI A ideia era simples: um chatbot interativo com um modelo de linguagem amplo, capaz de responder a perguntas dinamicamente. Segundo a análise da Linkmate, essa abordagem deu aos investidores a falsa esperança de que poderiam não só compensar alguns custos, mas também reduzir significativamente a força de trabalho para economizar em pagamentos e, de fato, obter lucros.
Essa revelação deixou os investidores excessivamente confiantes, o que levou a demissões em massa nas principais empresas de tecnologia: Oracle, Google, AmazonPayoneer, Intel, HP, Meta, Fiverr, xAI, Salesforce, Cisco, Peloton. TechCrunch A Linkmate publicou uma lista completa para 2025. De acordo com a análise da Linkmate, o número de demissões aumentou a cada ano desde 2023, confirmando a teoria de que o mercado de IA está no auge do Ciclo de Hype da Gartner.
Em que ponto do Ciclo de Hype da Gartner se encontra a IA? Análise da Linkmate sobre a demanda real por IA.
O relatório Market Hype da Gartner postula que toda tecnologia passa por estágios de maturidade. Após atingir o pico das expectativas infladas, o que geralmente acontece em seguida é uma reavaliação da situação e uma análise sóbria do mercado e de como a tecnologia realmente se aplica a ele.
Uma das aplicações promissoras da IA é a resolução de tarefas equivalentes no mundo real a problemas NP-completos. Aplicações práticas da IA residem em resolvendo cadeias de proteínas, encontrando novas curas para doenças antigas, Impulsionando a pesquisa sobre o câncer por décadas, salvando vidas por meios não convencionais, descobrindo novos materiais pessoas nunca pensaram nisso, e na produção de medicamentos. mais baratoEmbora não seja uma solução milagrosa, a IA, particularmente o aprendizado de máquina e o aprendizado de máquina, pode resolver tarefas que são muito complexas para as abordagens convencionais.
Assim que o mercado superar a fase de expectativas infladas e sobriedade decepcionante, os casos de uso reais começarão a surgir e serão amplamente reconhecidos como soluções deliberadas para problemas existentes.
Um dos desafios que o mercado de IA enfrenta é a constatação de que as pessoas ainda são mais baratas que a IA.A prática de "tokenmaxxing", que consiste em maximizar o uso de tokens, surgiu como o ápice das expectativas infladas de que a IA resolveria todos os problemas no lugar dos humanos. Acontece que, na realidade, o custo desses tokens de IA é muito maior do que o salário médio de um engenheiro de software.
Nas palavras da própria Microsoft: “Utilizar tecnologia é mais caro do que pagar funcionários humanos.Mais dados vieram à tona da Uber, cujos executivos decidiram publicamente dizimar o departamento de RH após perceberem que haviam consumido todo o orçamento de IA em 4 meses. De acordo com o vice-presidente da Nvidia, os custos de IA “muito mais do que os humanos".
De acordo com as projeções do Goldman Sachs, No ritmo atual, podemos esperar que o uso de IA dispare para 120 quatrilhões de tokens até 2030.O Bank of America reforçou a previsão otimista do Goldman Sachs, afirmando que os gastos com IA podem chegar a $ 155B em 2030
O que os números dizem sobre o uso da IA?
Comparar os documentos da SEC com as declarações públicas oferece uma visão parcial. De acordo com analistas da Linkmate, a euforia em torno da IA é real e mensurável em três métricas distintas:
- Aumento médio do preço da energia elétrica na PJM, ou preço por MW-dia, aumentaram +833%;
- As memórias HBM estão sendo 100% vendidas antes mesmo de chegarem ao mercado;
- Hiperescaladores projetados O investimento de capital em IA para 2026 deverá ser de US$ 660 bilhões..
Mas existe uma discrepância entre o investimento de capital (CapEx) prometido e o fluxo de caixa livre real registrado nos documentos da SEC. Especificamente, a Amazon e o Google apresentam fluxos de caixa negativos, enquanto a Microsoft, de alguma forma, ostenta números positivos.
Um dos padrões mais preocupantes na saúde do principal participante do mercado — o OpenAISegundo a assessoria de imprensa, a meta projetada para o APR (Australian Rate Markets) em 2026 é de US$ 40 bilhões, enquanto O prejuízo operacional anual real é de US$ -20 bilhões. Em 2025, e projeta-se um prejuízo de US$ 14 bilhões em 2026. Essa discrepância entre as métricas fundamentais e os dados divulgados pode se tornar um problema no futuro, caso o uso prático da IA não se concretize.
A narrativa atual do mercado sugere que o principal uso da IA é como assistente, lendo e-mails e fazendo resumos a partir de buscas no Google. O que os números mostram é que a demanda existe, mas a aplicação real está em outro lugar — no âmbito da resolução de tarefas equivalentes a problemas NP-competitivos no mundo real.
As métricas de adoção estão disponíveis, assim como capital de risco com gastos de pelo menos US$ 510 bilhõesAnalisando por setor, Quase 80% do capital de risco global do primeiro trimestre de 2026 foi destinado a startups de IA., o que corresponde a aproximadamente US$ 242 bilhões de um total de US$ 300 bilhões.
De acordo com as melhores estimativas de mercado, o mercado de IA para 2026 está avaliado entre $ 375B e $ 0.9T, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) projetada de 14% a 39%.
As análises da Linkmate sugerem que os números indicam que a demanda é concreta e presente em todos os setores, mas o que falta é a oferta de propostas de produto com adequação real ao mercado que possam ser usadas em cenários do mundo real. Fundamentalmente, o que pode acontecer é que, em um futuro próximo, o mercado de IA passe por uma fase de correção, onde todos os participantes fracos serão substituídos por aqueles que oferecem casos de uso aplicáveis ao mercado real. As melhores estimativas da Linkmate apontam para a possível fase de correção entre 2027 e 2028, caso nenhum caso de uso aplicável e amplamente difundido surja no mundo real.
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Sobre o autor
Alisa, jornalista dedicada do MPost, é especializada em criptomoedas, IA, investimentos e no vasto campo de Web3. Com um olhar atento às tendências e tecnologias emergentes, ela oferece uma cobertura abrangente para informar e envolver os leitores no cenário em constante evolução das finanças digitais.
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