Resumo executivo

Uma manchete recente chamou atenção do mercado: um dos fundos globais de tecnologia com melhor desempenho, com cerca de US$ 12 bilhões sob gestão, vem reduzindo exposição a software e alertando que parte do setor enfrenta uma ameaça “existencial” com a popularização da IA. A ideia parece contraintuitiva — afinal, software foi o grande vencedor da última década. Mas há uma lógica econômica por trás: quando uma tecnologia vira “camada universal” (como a IA generativa), ela pode comoditizar funcionalidades, diminuir poder de precificação, encurtar ciclos de produto e transferir valor para quem controla infraestrutura (chips, rede, data centers, energia, nuvem) e para software com moat mais difícil de replicar (dados proprietários, distribuição, missão crítica, integração profunda). Some a isso um mundo de juros mais altos, que penaliza múltiplos longos, e o resultado é uma rotação: sai “software de aplicação genérico”, entra “picks & shovels” de IA. Neste artigo, explicamos o que está mudando, quais segmentos de software ficam mais vulneráveis, quais podem sair fortalecidos, como ler sinais em balanços e guidance, e como montar um playbook de alocação (pessoa física e tesouraria) com disciplina. Fechamos com um checklist prático, FAQ e CTAs para você comparar cenários e estruturar sua carteira com método.

O que a rotação “software → infraestrutura” está dizendo sobre o ciclo

Quando um gestor que vem batendo a média do mercado decide reduzir software, ele não está “descobrindo” que software é ruim. Ele está dizendo que, no preço atual e no ambiente competitivo atual, o risco-retorno mudou. Para entender, pense em três forças simultâneas:

• IA como commoditizador: funcionalidades que antes exigiam times grandes e roadmap longo podem virar “feature” de um modelo. Se a diferenciação era interface e automação superficial, a IA pode nivelar por baixo.
• Distribuição e bundling: grandes plataformas (nuvem, produtividade, CRM, colaboração) têm canal e base instalada para empacotar IA, reduzindo espaço para soluções menores cobrarem caro.
• Juros e duração do fluxo: software com crescimento distante (lucro “lá na frente”) sofre mais quando o mercado exige retorno agora. Em juros altos, o “desconto” do futuro fica mais caro.

O resultado é uma pergunta que virou central em comitês: quem captura o lucro incremental da IA? Em muitos casos, a resposta de curto prazo pende para infraestrutura (chips, memória, rede, data centers) porque a IA exige CAPEX e potência computacional. Há estimativas amplamente discutidas por casas de pesquisa sugerindo que empresas de IA podem investir centenas de bilhões de dólares em infraestrutura nos próximos anos, com números acima de US$ 500 bilhões em 2026 em determinados cenários de capex agregado de players. O ponto para o investidor é: quando o “ciclo” vira capex e infra, o mercado tende a pagar mais pelos fornecedores dessa cadeia — ao menos até a próxima fase, quando a monetização no software ficar mais clara.

Quais softwares ficam mais vulneráveis (e por quê)

Nem todo software é igual. O “risco existencial” citado por alguns gestores costuma mirar, principalmente, três tipos de negócios:

1. Software de aplicação “fácil de replicar”: produtos com baixa profundidade, pouco dado proprietário e processos que a IA consegue automatizar com modelos generalistas. Se o cliente pode trocar sem dor, a precificação cai.
2. SaaS com alto churn e baixo lock-in: quando o custo de troca é baixo, a IA acelera a substituição. A empresa vira refém de CAC (custo de aquisição) e descontos para reter.
3. Ferramentas horizontais sem distribuição: mesmo que sejam boas, podem ser engolidas por “bundling” de plataformas maiores que oferecem algo “bom o suficiente” dentro do pacote.

O mecanismo é econômico: se a percepção de diferenciação cai, o mercado passa a enxergar o produto como serviço mais próximo de commodity. E commodity tem duas consequências: margem menor e múltiplo menor. Não é que a receita some; é que o valor por unidade de receita pode cair.

Quais softwares podem sair mais fortes

Ao mesmo tempo, há classes de software que podem se beneficiar. Em geral, são negócios onde a IA aumenta valor, mas não destrói o “moat”:

• Software mission-critical: ERP, gestão financeira, risco, compliance, core bancário, saúde e sistemas que rodam a operação. O custo de troca é alto, e a IA entra como produtividade, não substituição.
• Dados proprietários e efeitos de rede: quando a vantagem competitiva é o dataset, integrações ou o ecossistema, o concorrente não copia em seis meses.
• Cybersecurity: ataques ficam mais sofisticados com IA; defesa também. Aqui, o “arms race” pode sustentar demanda e orçamento.
• Dev tools e infraestrutura de software (observabilidade, data pipelines, MLOps): a IA aumenta complexidade e eleva a necessidade de controle, auditoria e produtividade do ciclo de desenvolvimento.

Em linguagem de investidor: a IA tende a comprimir o “meio do caminho” (soluções medianas), mas pode ampliar vencedores com distribuição e diferenciação real. É o clássico “winner takes more”.

Por que a infraestrutura virou a “bola da vez”

Treinar e rodar modelos grandes exige uma cadeia física: chips, memória, rede, armazenamento, refrigeração, energia e data centers. Isso puxa receitas em setores que, por anos, foram considerados “menos sexy” que SaaS. A rotação faz sentido quando:

• O capex acelera: se a prioridade do setor é construir capacidade, fornecedores de infraestrutura capturam demanda.
• O gargalo é físico: energia e data centers podem se tornar limitantes; quem resolve gargalos captura margem.
• O software ainda não monetizou: muitas empresas adicionam IA como “feature” sem cobrar o suficiente para pagar o custo computacional. Isso pressiona margem no curto prazo, enquanto infra ganha.

Esse último ponto é crucial: IA custa dinheiro para rodar. Se a empresa não consegue repassar, a margem sofre. Já quem vende “pás e picaretas” cobra pelo capex e pelo consumo.

Como ler sinais no balanço: 8 perguntas práticas

1. O cliente está pagando pela IA? Procure por linhas de “AI add-on”, “seat expansion” e aumento de ticket médio. Se a IA só aumenta custo, cuidado.
2. Gross margin está caindo? Queda persistente pode indicar custo computacional não repassado ou competição por preço.
3. Net retention (ou expansão em clientes) está firme? Se a retenção cai, o “moat” pode estar cedendo.
4. Churn e descontos aumentaram? Desconto recorrente é sinal de comoditização.
5. R&D e capex subiram muito sem retorno? Pode ser corrida armamentista improdutiva.
6. Distribuição: a empresa tem canal “próprio” ou depende de marketplace/plataforma concorrente?
7. Dados proprietários: existe vantagem de dataset ou integração profunda com processos do cliente?
8. Guidance: a narrativa é “AI melhora eficiência” (bom) ou “AI ameaça pricing” (alerta)?

O impacto para investidores brasileiros: como isso conversa com bolsa, dólar e juros

Para o investidor no Brasil, esse tema não é “apenas lá fora”. Ele chega por três vias:

• Exposição internacional: ETFs e fundos de tecnologia globais podem sofrer/ganhar com a rotação, mudando o perfil de risco da sua carteira.
• USD/BRL: tecnologia global costuma ser sensível a juros dos EUA e apetite a risco. Em stress, o dólar pode subir e “amortecer” perdas em reais — mas também pode amplificar volatilidade.
• Juros locais: em Selic elevada, o custo de oportunidade aumenta. O investidor exige prêmio maior para manter duration longa em ações de crescimento.

Ou seja: a decisão de “ter tecnologia” deve ser tomada com clareza de moeda, horizonte e tolerância a drawdown. E, se a tese é IA, talvez faça sentido não concentrar apenas em software: a cadeia de valor é ampla.

Playbook: como adaptar a alocação sem cair em modismos

A rotação não é convite para “zerar software” e comprar “qualquer chip”. É convite para processo. Um playbook simples para 2026:

1) Defina o objetivo da sua exposição a tecnologia

• Crescimento de longo prazo (10+ anos)? Você aguenta volatilidade e pode manter peso estrutural.
• Tática de 6–18 meses? Você precisa de disciplina de entrada/saída e proteção de moeda.

2) Refaça o “mapa” de tecnologia em 4 baldes

• Infra de IA: semicondutores, redes, data centers, energia e refrigeração.
• Plataformas com distribuição: nuvem, produtividade, ecossistemas com base instalada.
• Software mission-critical: ERP, finanças, segurança, compliance, saúde.
• Aplicações “genéricas”: maior risco de comoditização; tamanho menor ou seleção rigorosa.

3) Crie regras de rebalanceamento (sem emoção)

• Bandas: se um balde ultrapassa X% do alvo, rebalanceie.
• Gatilhos: se gross margin cai Y pontos por Z trimestres, reduza exposição.
• Moeda: decida se a posição é “hedge de dólar” ou se você quer travar FX.

4) Evite a armadilha do “yield de tecnologia”

Quando o mercado gira, aparecem narrativas de “ações baratas”. Barato não é múltiplo baixo; barato é capacidade de sustentar pricing e crescimento. Se a IA destrói pricing, múltiplo baixo pode ser “value trap”.

5) Transforme risco em número

Se você é empresa ou investidor sofisticado, compare custo de oportunidade: CDI alto versus renda variável global. Decidir alocação sem quantificar o custo de capital é caminhar no escuro.

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Checklist rápido: “software sob ameaça” ou “software com moat”?

• Moat vem de dados, integração e missão crítica? (bom)
• Cliente paga incremental pela IA? (bom)
• Há bundling agressivo de plataformas maiores no mesmo nicho? (alerta)
• Margem bruta e retenção líquida estão estáveis? (bom)
• Descontos e churn aumentaram? (alerta)
• Empresa tem canal próprio e distribuição? (bom)
• Produto é facilmente substituível por “agente” genérico? (alerta)

FAQ — dúvidas rápidas

Isso significa que “software morreu”?

Não. Significa que uma parte do software pode perder poder de precificação e virar commodity. Ao mesmo tempo, software mission-critical e segurança podem ficar mais fortes. A questão é seleção, não rótulo.

Por que a IA ameaça mais “aplicação” do que “infra” no curto prazo?

Porque o custo e o gargalo estão na infraestrutura agora: modelos exigem capex e computação. Já a monetização no software ainda está se ajustando: muitas empresas entregam IA como benefício sem cobrar o suficiente, pressionando margens.

Como evitar comprar “infra” no topo?

Use bandas e rebalanceamento, compare valuation com ciclo de capex, e evite concentração. Infra pode ser cíclica; o que importa é disciplina de peso e horizonte.

Qual o papel do dólar nessa história para brasileiros?

Dólar pode amortecer volatilidade quando há aversão ao risco, mas também aumenta a oscilação do patrimônio em reais. Defina se sua exposição é para crescimento, para diversificação ou para hedge cambial.

Eu tenho empresa. Isso muda algo para minha tesouraria?

Sim: tecnologia e IA podem elevar produtividade, mas também puxam capex global e mexem com juros e dólar. Se sua empresa é importadora de hardware/serviços em USD, considere mapear exposição e orçamento por buckets.