a16z investimento retrospectivo: 86% das transações de VC fluem para IA, o banquete de trilhões de dólares está apenas começando

Autor: Z Potentials

Z Destaques

• A diferença entre o que os modelos podem fazer e como são realmente usados é exatamente o que me entusiasma tanto sobre a camada de aplicação.
• As empresas que estão no top 1% em gastos com ferramentas de IA têm um gasto mediano cerca de oito vezes maior do que as do top 10%.
• Para empresas lideradas por fundadores, o próprio fundador é uma classe de ativo.

Este artigo é uma compilação do podcast oficial da a16z, "IA, Infraestrutura e o Próximo Ciclo de Investimento". David George, Sarah Wang, Alex Immerman e Santiago "Santi" Rodriguez são quatro sócios do fundo de crescimento da a16z. Este episódio discute os lucros por trás da alta do mercado, a corrida armamentista de poder computacional entre grandes empresas, a baixa taxa de adoção nas camadas de modelo e aplicação, e as últimas observações sobre o consumo, o mercado de software público, IPOs e o mercado secundário, com base em 25 gráficos-chave do relatório anual State of Markets. O episódio foi lançado em 30 de setembro de 2026.

01 A tecnologia é "o ciclo de tudo"

David: Bem-vindos de volta ao podcast da a16z. Sou David George, e hoje estou acompanhado por meus colegas Sarah Wang, Alex Immerman e Santiago Rodriguez. Neste episódio, vamos passar pelos 25 gráficos-chave do mais recente relatório State of Markets: os lucros por trás da alta do mercado, a escala da construção de IA, evidências do crescimento da taxa de adoção e o que este ciclo significa para hardware, software e empresas privadas da próxima geração. Vamos explicar o que os gráficos significam e também discutir o que estamos vendo na linha de frente das empresas. Sarah, Alex, Santi, obrigado por estarem aqui.

No dia do lançamento deste episódio do podcast, também publicaremos o relatório completo do State of Markets. Esta é uma tradição anual da nossa equipe de crescimento, reunindo as maiores tendências em tecnologia, IA e infraestrutura em um único material, e hoje vamos discutir alguns gráficos interessantes dele. As áreas que vamos abordar incluem macroeconomia - CapEx, centros de dados, demanda em crescimento acelerado; e observações de linha de frente - uma análise profunda de modelos, aplicações e vários setores verticais. A tecnologia está impulsionando uma onda de investimento que abrange toda a economia: o crescimento dos lucros está sustentando a alta do mercado, e a demanda por IA está levando os gastos em infraestrutura a superar as previsões anteriores. As grandes empresas estão investindo quase todo o seu fluxo de caixa operacional recente em construção de capacidade, enquanto a demanda continua a superar a oferta em quase todos os casos que observamos. Esse dinheiro está fluindo para chips, energia, resfriamento, construção e mão de obra qualificada, entre outros. Esta expansão coincide com uma demanda maior por reformar a infraestrutura física, criando oportunidades em todos os setores.

Vamos começar. Primeira página: a tecnologia é "o ciclo de tudo". Esta parte pode parecer um pouco óbvia, mas os números nesta página parecem bastante impressionantes hoje - equipamentos de alta tecnologia, software e P&D agora representam cerca de 55% dos gastos de capital nos EUA, um número surpreendente. A tecnologia está impulsionando o ciclo de investimento em todos os setores da economia, desde software e modelos até energia, construção e capacidade industrial. As ações de tecnologia representam cerca de 40% do valor total do mercado de ações dos EUA, e entre as dez maiores empresas do mundo, oito são empresas de tecnologia dos EUA. Esta é uma narrativa grandiosa, que você pode ver nos capex, na construção de centros de dados e no capital fluindo para empresas de modelos - essas empresas já levantaram mais de 350 bilhões de dólares. Colocando isso em uma perspectiva histórica mais longa, porque esta é a analogia mais citada: a escala desta construção em relação ao PIB já superou a dos ferrovias de antigamente. Todos nós temos uma sensação: se avançarmos rapidamente cinco a sete anos, ou até dez anos, e olharmos para esses números, o valor acumulado provavelmente será mais de 20 vezes o que é agora. Portanto, realmente parece ser o próximo capítulo da famosa frase de Marc Andreessen, "o software está consumindo o mundo".

Alex: Nos últimos 15 anos, o software mudou todos esses setores, mas na época apenas uma pequena parte das pessoas conseguia construir software - não éramos nós. E hoje, olhe para nós: cada um de nós tem várias tarefas automatizadas rodando todas as noites. Se seguirmos essa lógica para prever a demanda por software, isso significa que precisamos de muito mais poder computacional, chips, energia e construção. Portanto, não é surpreendente que a maior parte dos investimentos esteja concentrada em tecnologia. Frequentemente, ouvimos a mesma pergunta dos ouvintes: tudo isso é incrível, mas é uma bolha? O mercado atingiu novos máximos, mas os múltiplos de negociação atuais na verdade diminuíram - as ações subiram cerca de 20%, mas os múltiplos caíram cerca de 20%. Isso significa que o aumento foi impulsionado pelos lucros fundamentais, e não pela expansão dos múltiplos. O múltiplo de lucros do S&P 500 está abaixo de 20 vezes, e a maioria das empresas que compõem o S&P 500 são de muito alta qualidade. Isso é completamente diferente da bolha da internet - na época, as empresas com maior valor de mercado estavam subindo de preço devido ao aumento dos múltiplos, e muitas ações estavam sendo negociadas a 100 vezes o lucro. Agora, não é nada disso. Em comparação, algumas empresas de armazenamento - que são cíclicas por natureza - estão sendo negociadas a seis a sete vezes os lucros projetados. Portanto, a diferença é muito grande.

Santi: Aqui está um complemento importante: desde o lançamento do GPT há quase quatro anos, o mercado subiu 90%, com um crescimento anualizado de 17%. Quando vemos um crescimento anualizado de 17% por quatro anos consecutivos, a reação intuitiva é "isso certamente vai cair", e de fato estamos em um período quente agora. Mas quando você coloca isso junto com o que foi dito anteriormente - o mercado está sendo negociado a múltiplos de lucro abaixo de 20 vezes, e os lucros ainda estão crescendo a uma taxa de 15% - isso realmente se sente diferente de 2021, e também diferente de 2000, quando os múltiplos e o crescimento não estavam realmente sincronizados.

David: Concordo plenamente. Eu mencionei anteriormente a escala da construção de capex na analogia das ferrovias. Olhando apenas para as grandes empresas - Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft e Oracle - seu capex em 2026 é de cerca de 780 bilhões de dólares, enquanto em 2025 foi de 416 bilhões de dólares; todas as expectativas apontam para mais de 1 trilhão de dólares por ano a partir de 2027. Há um padrão aqui: cada geração de plataforma de computação suporta um número de usuários e usos muito maior do que a anterior. Esta construção pode acontecer tão rapidamente, enquanto a demanda ainda supera a oferta, porque o número de usuários é impulsionado pelos canais de distribuição já existentes. Essa tendência é construída sobre a internet, computação em nuvem e smartphones, então, teoricamente, pode alcançar bilhões de usuários imediatamente - isso contrasta fortemente com os ciclos tecnológicos anteriores.

Sarah: Eu acho que isso merece ser expandido. Já ultrapassamos muito o modelo de "fazer uma pergunta ocasional". Pense na ascensão dos agentes: tarefas paralelas, tarefas de longa duração - você mencionou isso antes, as tarefas continuam a rodar enquanto você dorme à noite ou faz outras coisas durante o dia. Se os agentes puderem escrever código, fazer pesquisas e executar essas tarefas de forma autônoma, o poder computacional necessário para essas plataformas será muito maior do que qualquer coisa que já imaginamos antes.

David: Concordo plenamente. Esta imagem mostra o que está acontecendo do lado do capex: as previsões de capex das cinco grandes empresas estão sendo continuamente revisadas para cima em um curto espaço de tempo. O que antes parecia um teto, que levaria vários trimestres ou até anos para ser alcançado, agora se tornou um objetivo próximo, porque a demanda por poder computacional continua a crescer. Olhando para esta imagem, sinto que em qualquer ponto no tempo, a reação instintiva das pessoas é "o investimento a partir daqui começará a se estabilizar". Mas nos últimos quatro anos, como uma economia, temos subestimado a força dessa tendência. Como Sarah mencionou, à medida que os modelos evoluem, a taxa de utilização da capacidade instalada continua a ser puxada para cima. Portanto, os números que David mencionou são as estimativas atuais.

Alex: Usando as palavras do DG, todos nós chamamos a demanda atual por poder computacional de "model buster". Um exemplo muito convincente que todos nós vivenciamos: cerca de um ano atrás, Sam Altman e Sarah Friar foram criticados por suas enormes promessas de poder computacional, e todos acharam que estavam sendo imprudentes e agressivos. E agora, todos dizem que essa decisão foi extremamente perspicaz. Mesmo assim, apenas duas semanas atrás, vimos a OpenAI ter que suspender as assinaturas do plano Pro - um serviço de nível de 2000 dólares, que ainda está em falta. Estamos passando por uma demanda que é difícil de satisfazer.

David: Cada pessoa em cada parte da cadeia de suprimentos, e cada um com quem conversamos, está nos dizendo diferentes versões da mesma coisa: a demanda supera a oferta. Em algumas partes da cadeia de suprimentos de centros de dados, materiais ou produtos não estarão disponíveis até 2028. Portanto, essa tensão não vai aliviar. Ao mesmo tempo, você também pode ver evidências de negócios de alta qualidade do lado da demanda: Microsoft, Google e Amazon têm cerca de 1,7 trilhões de dólares em pedidos acumulados de nuvem. Esses clientes estão se comprometendo a acumular rapidamente, enquanto as plataformas estão investindo pesadamente para atender a essa demanda. Portanto, embora o fluxo de caixa livre esteja sob pressão durante este período de construção, as previsões de consenso mostram que a partir de 2028, haverá uma recuperação e um crescimento significativo. Você pode olhar para a última teleconferência de resultados da Amazon, onde eles explicaram bem essa dinâmica da curva J: a vida útil real de GPUs (ou TPUs) é na verdade bastante longa. Você precisa primeiro construir o "invólucro" do centro de dados, o que leva tempo; depois, você compra os chips, mas a vida econômica dos chips será muito longa e mais longa do que qualquer um de nós esperava.

Sarah: Sim, eu sei que algumas grandes empresas realmente foram criticadas por se endividarem para fazer capex, mas semelhante à dinâmica dos laboratórios de modelos, aqueles que hesitaram e foram mais conservadores acabaram se arrependendo. Você e Gavin discutiram isso no podcast recente, mas eu acho que é um problema em toda a indústria.

Santi: Sim, outro sinal que é frequentemente discutido é o preço do mercado à vista dos GPUs existentes: qualquer GPU que possa ser colocada online para poder computacional pode ser alugada a um preço atraente, e as grandes empresas podem obter retornos consideráveis. Este é o ponto-chave que discutimos frequentemente: cada uma dessas ondas cria enormes excedentes para usuários e consumidores. Até agora, os consumidores e usuários obtiveram um valor imenso - e é por isso que estão usando tanto. As empresas que atendem a esses usuários estão ganhando muito bem. E então, descendo para os chips - o custo de aquisição de chips é muito maior do que há 12, 18 ou 24 meses, mas você ainda pode obter altas margens e criar muito excedente a partir dos usuários.

02 Uma nova era atômica

David: Em relação ao capex das grandes empresas, devemos vê-lo como o livro de pedidos de outros. Essas plataformas historicamente lucrativas estão continuamente investindo em infraestrutura de IA. Como mencionado anteriormente, isso reduz temporariamente seu fluxo de caixa livre, mas é um grande benefício para pedidos de chips, energia e construção - é também por isso que esta onda mais ampla de entusiasmo tecnológico se transformou em uma onda industrial. Estamos passando cada vez mais tempo observando as empresas que atendem a essa onda industrial, ao longo de toda a cadeia de suprimentos dos centros de dados. Curiosamente, tradicionalmente nosso mundo era mais sobre monetizar IP existente - construir uma vez e vender infinitamente; mas esses negócios têm muito mais complexidade a ser gerida: financiamento, gestão de relacionamentos com fornecedores, previsão de capacidade, previsão de demanda. Vemos algumas equipes se destacando nisso, enquanto outras lutam ou até pausam. Isso é um pouco diferente das especializações em que normalmente gastamos nosso tempo. Isso nos leva à "nova era atômica". Esta página traz grandes números: até 2040, a demanda global por investimentos em infraestrutura é estimada em 90 trilhões de dólares. Mas o importante é que isso vai muito além da IA e dos centros de dados, incluindo energia, água, estradas e transporte. Podemos ver isso em nosso portfólio: a enorme fábrica da Anduril, do tamanho de 87 campos de futebol; a Waabi está expandindo agressivamente seus centros de transporte; e a SpaceX está fazendo um investimento de bilhões de dólares na Louisiana. Apostar no futuro hoje, do nosso ponto de vista, é diferente do passado. Como Santi disse, isso significa construir fábricas, expandir infraestrutura e aumentar os empregos qualificados em todo o país.

Santi: Falando sobre centros de dados, investir em infraestrutura física é muito diferente de investir em software. Elon mencionou há muitos anos a ideia de "fábrica como produto". Não é surpreendente que muitos dos fundadores excepcionais que apoiamos venham da Tesla ou da SpaceX, pois eles sabem que, na execução, a fábrica se tornará uma enorme vantagem competitiva no processo de escalonamento. Frequentemente ouvimos muitos mitos sobre centros de dados: eles vão esgotar os recursos hídricos dos EUA; os ricos não querem morar perto; e uma de nossas favoritas - minha conta de energia vai disparar. Mas o que pode parecer contra-intuitivo é que os centros de dados podem realmente ajudar a reduzir sua conta de energia. Um estudo recente nos EUA mostrou que para cada 10% de aumento na capacidade dos centros de dados, as tarifas residenciais caem em 40 pontos base. Você pode pensar nisso assim: a rede elétrica é um espaço de custo fixo compartilhado - postes de luz, cabos, subestações. Um cliente grande e estável como um centro de dados pode diluir esses custos em mais unidades de energia. Em termos simples, mais demanda em um sistema compartilhado é algo bom.

David: Sim, concordo plenamente com você. O investimento em infraestrutura compartilhada também pode melhorar a eficiência econômica das famílias e empresas conectadas a ela.

Sarah: Isso não recebeu atenção suficiente da mídia. Dina Powell mencionou recentemente em um podcast o projeto da Meta na Louisiana, onde eles colaboram com a comunidade para reduzir as tarifas de energia. Já existem exemplos reais hoje, isso não é apenas conversa.

03 Camada de Modelos e Camada de Aplicações: Receitas Consideráveis, Taxas de Adoção Extremamente Baixas

Sarah: Concordo totalmente. Agora vamos falar sobre as tendências na camada de modelos e na camada de aplicações. Por um lado, como já previmos, a IA está criando receitas consideráveis e economias; por outro lado, a taxa de adoção ainda está em um estágio muito inicial. Com isso, a tendência é muito clara: os custos estão caindo drasticamente. Já previmos os agentes, e agora os agentes estão se tornando economicamente viáveis em uma gama maior de trabalhos. E enquanto falamos, o cenário ainda está mudando: novas inovações como o Jev, lançado por laboratórios como o TypeSafe, estão levando isso a extremos. Você verá que a diferença de custo de dois níveis realmente afetará o número de casos de uso. Isso é um pouco como o clássico paradoxo de Jevons, então o nome é bastante apropriado. No geral, isso é um excelente cenário tanto para a camada de modelos quanto para a camada de aplicações. Essas melhorias estão criando oportunidades reais para as empresas de software em termos de crescimento e lucratividade. Não estamos dizendo que todos vão vencer, mas não é surpreendente que a IA esteja atraindo capital de risco para uma gama cada vez mais ampla de indústrias. Também estamos vendo mais empresas alcançando grande escala no mercado privado. Esta não é uma nova imagem, mas é uma das minhas favoritas: a receita combinada da OpenAI e da Anthropic. Nos últimos anos, em cada reunião interna de GP, mostramos essa imagem, atualizando-a todo mês porque ela fica desatualizada muito rapidamente. O ponto chave que você pode ver nos números: a receita anualizada combinada da OpenAI e da Anthropic já atingiu um nível incomum. Gostamos de compará-la com as maiores empresas de software da história - à direita, você pode ver que mesmo com a estimativa de receita líquida adicionada das melhores empresas de software da história, a receita líquida adicionada dos laboratórios líderes já superou isso. Não é apenas a escala, mas uma combinação impressionante de velocidade.

Santi: Mas ainda estamos muito cedo. O interessante sobre a migração para a IA, em comparação com outras plataformas, é que não estamos apenas no início em termos de proporção da população que usa IA, mas também estamos muito cedo na parte da despesa dos usuários com IA (share of wallet). Isso é diferente de 2008 - naquela época, modelávamos com base na "proporção de pessoas que possuem um iPhone"; agora precisamos considerar quantas pessoas usarão produtos de IA e até que ponto.

Sarah: Sim, o ponto de "ainda estamos muito cedo" é muito importante, e aqui estão alguns indicadores que apoiam isso. Primeiro, a taxa de implantação real das empresas do S&P 500 é de 69% - se você é como nós, "viciados em IA", isso pode estar próximo das suas expectativas. Mas quando você olha para o impacto quantificável - isso pode ser um bom indicador de seu progresso de implantação - é de 30%. E no indicador final, um indicador rastreado ao longo do tempo, é na verdade apenas 2%. Portanto, acreditamos que a IA está entregando resultados, mas ainda há um enorme espaço para aprofundar o uso dentro das organizações e rastrear esses resultados a longo prazo. Passar de implantações dispersas para fluxos de trabalho que realmente impactam e ocorrem repetidamente, francamente, é a próxima fase. Posso dizer que a maioria das empresas com as quais conversamos ainda está em contato com a IA principalmente através do Microsoft Copilot, o que por si só mostra o quão longe ainda têm a percorrer.

Alex: Sim, a diferença entre o que os modelos podem fazer e como estão realmente sendo usados é exatamente o que me entusiasma tanto sobre a camada de aplicações. Sarah, a conversa que você teve com Ali Ghodsi e Martin da Databricks foi incrível, ele falou sobre como a IA pode entender muito bem o mundo, mas quase nada sobre a empresa em que você está. Estamos vendo isso em nossas empresas da camada de aplicações em nosso portfólio - elas estão fechando essa lacuna. Nos últimos meses, houve um exemplo que me impressionou muito: a Revolut tem uma equipe de engenharia muito madura, mas ainda precisa colaborar com a 11 Labs para integrar o modelo de voz de primeira linha da 11 Labs em uma conexão segura entre contas de clientes e processos bancários, para que quando eu, como cliente, ligar, minhas perguntas possam ser resolvidas de forma fluida, eficiente e segura. As oportunidades hoje estão em grande parte em dominar essas capacidades e construir serviços confiáveis.

04 Usuários Pesados Estão Aumentando a Diferença

Sarah: Além de a taxa de adoção das empresas ainda estar em um estágio inicial, outra tendência significativa que queremos ilustrar com dados é: os usuários pesados estão aumentando a diferença. Você pode pensar que os gastos com IA estão aumentando em geral entre as empresas, mas os usuários mais pesados que mencionamos estão gastando muito mais. Analisamos alguns dados da YipitData: as empresas que estão no top 1% em gastos com ferramentas de IA têm uma mediana de gastos cerca de oito vezes maior do que as do top 10%.

Impressionante é que o top 1% é quase equivalente à soma do top 2% ao 10%.

Mesmo em nossas próprias empresas do portfólio - você pode dizer que elas são quase todas nativas de IA - os gastos dos principais usuários estão em torno de 7.500 a 9.000 dólares por mês. Enquanto os usuários medianos - também essas empresas mais nativas de IA - estão gastando mais perto do preço de uma assinatura mensal, cerca de 200 dólares, talvez mais uma assinatura, 200 a 400 dólares. Portanto, se você olhar para a diferença entre usuários medianos e principais, é uma diferença de gastos superior a 20 vezes.

David: Sim, uma questão que discutimos com as empresas do nosso portfólio é: qual é a sua taxa de adoção e como medi-la. Por exemplo, você pode olhar para a proporção do dinheiro que gastam em ferramentas de IA em relação aos custos de pessoal: para grandes empresas do Fortune 500 que são relativamente avançadas, isso está em cerca de 1% hoje.

Enquanto as empresas mais avançadas e nativas de IA em nosso portfólio podem chegar a 10%. Portanto, tudo isso diz respeito a quão cedo a difusão está e quão profunda será. Já vimos outro exemplo dentro do portfólio: muitas empresas estavam muito animadas quando compraram o Cursor ou o Cognition pela primeira vez, mas a realidade é que isso foi apenas o começo da jornada. Desde a compra e teste dessas ferramentas até a adoção total, ainda há um longo caminho a percorrer.

05 Casos Quantificáveis: Lado de Custos e Lado de Receitas

Santi: Sarah, você mencionou anteriormente que começamos a ver casos de estudo quantificáveis. Em nosso relatório, destacamos algumas empresas de capital aberto que realmente divulgaram esses indicadores e viram melhorias substanciais trazidas pela IA. Lado de custos: a Chime revelou que, nos últimos quatro anos, eles reduziram o custo de serviços em mais de 10% ao ano, com juros compostos, o custo de serviços caiu quase 50% - isso foi apoiado pela nossa empresa do portfólio, a Decagon. Lado de receitas, acho que o exemplo da Shopify é interessante: eles lançaram um assistente de IA (sidekick) que ajuda os comerciantes a se adaptarem mais rapidamente. Como resultado, a proporção de clientes que alcançam cinco pedidos dentro de 15 dias após a adesão aumentou em 8%. A Shopify acompanha esse indicador, pois uma vez que os comerciantes alcançam cinco pedidos, eles tendem a ficar e continuar usando a Shopify. Portanto, isso também é um vento favorável significativo para o negócio deles.

Sarah: Absolutamente. Falando sobre as vantagens trazidas pela redução dos custos de serviços: você tem mais espaço para competir - melhores preços, talvez serviços mais amplos, e pode reinvestir no crescimento. Esses benefícios não apenas chegam aos clientes, mas também afetam as margens de lucro, e então o capital é reinvestido. Outro fenômeno muito fascinante é: claro, as empresas são diferentes e não se pode generalizar, mas os incumbentes também estão se saindo bem nesta rodada. A ServiceNow é um bom exemplo, eles revelaram que o valor do contrato anual de IA (ACV) ultrapassou 1 bilhão de dólares, e a implantação agentic cresceu 9 vezes. Portanto, você pode ver isso em toda a pilha tecnológica, desde os incumbentes até as novas empresas.

David: Frequentemente discutimos uma questão interessante - nossas empresas de portfólio mais avançadas, como a Stripe, conversaram conosco: onde exatamente estão investindo em IA incremental? É em construir novos produtos para os clientes, impulsionando receitas mais altas? Ou é para otimização de custos e aumento de eficiência? Isso é como nosso teste: onde os fundadores e CEOs dessas empresas veem a maior oportunidade. A oportunidade de crescimento de receita é ilimitada, enquanto a oportunidade do lado de custos...

David: A melhoria do lado de custos - claro, você pode reinvesti-la, mas isso sempre será uma oportunidade potencial que existirá. Se você acredita que o melhor uso do capital hoje é otimizar a estrutura de custos, o que isso significa para suas novas oportunidades de receita?

Santi: Mesmo dentro da otimização de custos, existem diferentes nuances. Uma delas é a redução dos custos de serviço, o que permite reinvestir e se tornar uma empresa melhor. Há seis meses, senti que toda a nossa indústria estava realmente focada na "reconstrução de sistemas de registro". Se os seus engenheiros estão ocupados reconstruindo um sistema de registro apenas para economizar alguns milhares ou dezenas de milhares de dólares, eu acho que esses recursos poderiam ser usados de forma mais eficaz.

Sarah: Sim, se você juntar tudo isso, para os negócios baseados em aplicações, a unidade relevante é, na verdade, o custo de "cumprir as tarefas dos clientes". Se você puder desacoplar isso - você cumpre as tarefas dos clientes e cobra por isso, você pode usar um roteamento melhor para tornar o produto mais econômico - isso é incrível, porque agora você não está usando o modelo mais caro em cada passo, mas a tarefa ainda está sendo cumprida. Eu acho que veremos as melhores empresas de aplicações apresentando melhorias maiores nas margens de lucro.

06 Quando os custos caem drasticamente, novos mercados se abrem

Alex: Concordo plenamente. Sarah mencionou que a ServiceNow viu um uso massivo de agentes. Os agentes já estão aqui, eles estão executando tarefas. As tarefas requerem múltiplos passos, e múltiplos passos significam múltiplas chamadas de modelo - isso explica o aumento de 14 vezes no uso de tokens de agente no OpenRouter. No entanto, esses passos estão se tornando cada vez mais baratos. Estamos vendo aplicações em cache - os sistemas podem reutilizar informações de fundo, em vez de processar tudo do zero a cada vez. Eu vi a Hebbia aproveitando isso ao máximo: a carga de trabalho de chat financeiro deles teve uma redução de custo de 10 vezes. O mesmo orçamento agora pode suportar mais trabalho.

Sarah: Sim, eu acho que sua visão mais ampla é: custos mais baixos permitem que os agentes agora possam verificar erros, tentar novamente, e abrir uma quantidade massiva de tarefas - antes, a inferência ou chamadas de ferramentas poderiam ser caras demais para suportar. Isso é especialmente importante em cenários onde a confiabilidade é a chave para decidir se deve ou não usar agentes. Além disso, já falamos sobre o TypeSafe, imagine quando os custos caírem um ou dois níveis, a quantidade de casos de uso que se abrirá é realmente inimaginável.

David: E com a latência melhorando drasticamente. Absolutamente.

Alex: Sim, então as empresas estão agora pensando cada vez mais seriamente sobre como otimizar a latência ou o desempenho em grande escala em relação aos custos. Tomando a Databricks como exemplo, eles usam roteamento - escolhendo o modelo certo para cada tarefa específica - para melhorar o desempenho e os custos. O roteador inteligente deles se saiu melhor: resolveu mais problemas a um custo 35% menor do que o modelo único mais forte. Agora estamos vendo muitas outras abordagens sendo adotadas, como o ajuste fino: Harvey e Elise AI são exemplos. A Elise ajustou um modelo menor, reduzindo os custos em 60% e a latência também caiu significativamente, tornando viáveis alguns casos de uso em tempo real para cenários de áudio. Essas melhorias de engenharia tornam a IA mais útil e mais barata.

07 Lado do consumidor: 2% de taxa de adesão a assinaturas e a "curva do sorriso"

David: Nós falamos principalmente sobre o uso dentro das empresas, mas o lado do consumidor também é muito importante - afinal, ali tivemos alguns dos maiores retornos e gastamos muito tempo. Acreditamos que o lado do consumidor ainda está muito no início. Uma pesquisa recente mostrou que apenas um pouco mais de 2% das famílias americanas realmente pagaram por uma assinatura de IA. Talvez a assinatura não seja a melhor maneira de monetizar para a maioria das famílias, mas até agora é isso que temos. Um ponto interessante sobre a receita de assinaturas é que ela tem uma das melhores taxas de retenção que já vimos no lado do consumidor. Alex gosta de falar sobre a "curva do sorriso" - realmente raramente vemos uma curva de retenção que não apenas se estabiliza, mas que, à medida que o produto melhora e as pessoas retornam, realmente "sorri" e sobe. Mas essa é a situação que estamos vendo com a IA, o que ilustra exatamente o valor que a assinatura pode entregar aos pagantes.

Sarah: A propósito, sobre assinaturas, o que me impressiona nesses números - especialmente ao olhar para o gráfico no canto inferior direito - é o quão pequenos eles são. Pense no Amazon Prime, que tem mais de 200 milhões de famílias. A Netflix também é um bom exemplo - 70 milhões de famílias. Esses números me fizeram checar novamente, eu pensei "isso está errado". Então, concordo totalmente, isso é apenas o começo.

Alex: Sim. Nosso parceiro Josh Elman tem uma frase que eu gosto, que pode ser um pouco contra-intuitiva: a IA de consumo é algo que eu uso na minha vida diária, não necessariamente algo que precisa ser reembolsado. Então, na visão dele, 97% das famílias estão usando IA, mas ainda não pagaram, o que talvez não seja surpreendente. Você está certo, Santi, eu realmente gosto da curva de retenção sorridente - gostamos de ver os usuários voltando com mais frequência. Outra característica comum das grandes plataformas de consumo é o tempo gasto: usuários ativos do Facebook, Instagram, TikTok e Snap passam de 30 a 60 minutos por dia. E os melhores assistentes de IA hoje - muitos deles estão surgindo - querem se tornar meu aplicativo preferido. Eu espero que eles sejam extremamente duradouros, sempre online e super proativos, assim, no futuro, eles podem não ser o lugar onde eu gasto mais tempo. É verdade, quando os agentes trabalham em segundo plano e não olhamos mais para o tempo de tela como fazemos com as redes sociais, nossa tarefa se torna mais difícil, mas isso é importante. Eu me lembro que quando lançamos o modelo mais recente em dezembro, mesmo em nosso trabalho, nós iniciaríamos uma tarefa de pesquisa profunda ou uma tarefa de agente e depois iríamos para a cidade - isso não se refletiria nas métricas tradicionais de tempo de tela, e é diferente do que as gerações anteriores de produtos de consumo rastreavam em termos de engajamento.

Santi: Sim, concordo plenamente. É cedo, mas o lado do consumidor realmente é um momento novo e emocionante.

Alex: Muse e Instinct são definitivamente novos jogadores, mas estão crescendo rapidamente. Eles, junto com o ChatGPT, estão cada vez mais roubando minhas consultas de busca tradicionais.

Este é um momento muito dinâmico, então se você é uma plataforma de descoberta de consumo existente, um marketplace existente, realmente precisa considerar o próximo passo agora. Eu faria algumas perguntas. Primeiro, quanto de demanda incremental posso obter de um agente de IA? Quantos pedidos adicionais eles podem trazer? Segundo, em meu negócio, qual a proporção do pool de lucros vem da propriedade das relações com os clientes e da descoberta? Na semana passada, houve muitas notícias: a Amazon disse "não, obrigado" para a Muse, mas a Instacart disse "ok, por favor". Pense na Amazon (e na AWS) e na Instacart: suas receitas de publicidade superam todos os seus lucros operacionais. Portanto, a receita de publicidade e a propriedade das relações com os clientes são extremamente importantes. Mas para a Amazon, quanto de novos pedidos ou novos clientes poderia a Muse trazer? Não tanto. E olhando para a Instacart: a penetração online de produtos frescos ainda está relativamente no início, há muitos pedidos a serem conquistados. A possibilidade otimista é: haverá mais pedidos provenientes desses aplicativos. No passado, eu tinha que clicar de várias maneiras para fazer o próximo pedido; se eu deixar isso para o agente, de repente não há cliques, mas espero que haja mais GMV. Viagens que eu queria reservar, mas não reservei, seriam feitas; o pedido do jantar que queremos fazer esta noite seria feito. Portanto, sou otimista de que haverá mais GMV, compensando uma parte da receita de publicidade perdida.

David: Mas aqui há uma questão em aberto: como isso será compensado? No caso da Amazon, como você mencionou, tem mais de 70 bilhões de dólares em negócios de publicidade, que é uma monetização de margens muito altas, totalmente baseada na premissa de que os consumidores acessam o site e clicam nos anúncios. O que acontece se eles não fizerem mais isso? Hoje, a Meta e o Google são conhecidos por fazer publicidade melhor do que qualquer plataforma de internet, ganhando mais de 200 dólares por usuário em mercados desenvolvidos e nos EUA. A Meta é basicamente um aplicativo de entretenimento, vamos ver o que acontece, pode ser relativamente seguro. Do lado do Google - o interessante é que, quando tudo isso aconteceu há dois anos, toda a conversa em torno do Google era "Meu Deus, como será o negócio de busca do Google", e acabou sendo muito resiliente. Parte da razão é que as palavras-chave que eles monetizam com alta taxa de conversão são relativamente seguras - essas palavras são mais como "eu preciso comprar um seguro" ou "me encontre um hotel nesta cidade".

David: Ou algo semelhante - você pode monetizar diretamente, mas a IA ainda não pode fazer essas coisas por você. Se isso mudar, pode ser uma dinâmica muito diferente.

David: Sim, eu gostaria de acrescentar: a narrativa da semana passada tinha um tom um pouco "zero-sum", muito negativa - "veja, esses marketplaces serão afetados". Mas eu realmente acredito que a perspectiva positiva é: primeiro, aqueles 70 bilhões de dólares gastos em publicidade da Amazon podem simplesmente ter mudado de canal para outro lugar - talvez gastos diretamente em agentes de formas diferentes, ou encontrando melhores maneiras de alcançar; segundo, com a redução da fricção, podemos ver mais consumo - as pessoas podem comprar mais, e isso é um ciclo positivo que impulsiona o crescimento econômico. Eu sinto que estamos um pouco presos na narrativa de "isso é ruim para o pool de lucros", mas na verdade pode ser algo bom. ... Sim, ambos podem ser verdadeiros ao mesmo tempo.

David: Pode ser que o pool de lucros mude, mas no geral, isso é um incremento para a economia. Eu acho que, se olharmos para trás em três anos e não houver um aumento significativo na eficiência em nível macro - isso impulsionaria um gasto maior em publicidade - todos nós ficaríamos desapontados. Mas também pode ser que alguns pools de lucros desapareçam em certos lugares e sejam redistribuídos.

Alex: A resposta imediata é que o valor de mercado líquido de todo o ecossistema é positivo. O aumento da Meta superou as perdas dos marketplaces.

08 A diferenciação no mercado de software público

Sarah: Sim, voltando à nossa discussão sobre software, talvez mais voltada para o mercado público. A tendência mais proeminente nesses gráficos é: a composição já se virou claramente para empresas de crescimento mais lento e mais lucrativas. Cerca de 75% da amostra de software público é lucrativa, enquanto apenas 30% cresce a uma taxa de 20% ou mais.

David: Este é um número impressionante: apenas 30% das empresas de software público estão crescendo a uma taxa de 20% ou mais - e não apenas 20%, mas 30%.

Alex: Se você traçar uma linha em 30%, já discutimos que o número absoluto é menor que cinco. E no mercado privado, todas as empresas com as quais estamos passando tempo têm crescido muito mais de 30%.

David: E, para ser honesto, isso é um pouco óbvio: você vai conversar com gerentes de TI, CIOs - veja como eles estão crescendo e quanto estão gastando em IA, a fonte mais fácil desse dinheiro é não gastar mais em novos projetos de software SaaS.

David: Investimos em algumas empresas de software SaaS, incluindo aquelas no mercado público. As conversas que temos com os fundadores são muito focadas: como posso aproveitar a minha distribuição existente - que em muitos casos é bastante forte, com clientes fidelizados, como você disse anteriormente ao Santi, que não vão desistir - para aplicar novos produtos de IA realmente interessantes e impulsionar ainda mais o crescimento da receita? Acredito que, para dissipar o maior medo em torno do "apocalipse SaaS", precisamos observar um período: as empresas de software continuam a registrar números como 98% de retenção bruta - que sempre foi um ponto chave que as torna atraentes como alvos de investimento; continuar a impulsionar as eficiências que discutimos; mas, mais importante, acelerar o crescimento da receita. Isso não só mostra que estão seguras em termos defensivos, mas também que os investimentos agressivos realmente impulsionarão os negócios para melhor.

Sarah: Acho que o que você escreveu há alguns meses no blog sobre "dois caminhos" é uma regra muito interessante. Talvez você possa compartilhar um pouco mais sobre os detalhes de porcentagens específicas.

David: Sim, quanto mais escrevo e converso com os fundadores, mais sinto que quase todos com quem conversamos dizem: "Sim, estou tentando aumentar o crescimento da receita". Isso é claramente o principal caminho das empresas que estamos investindo e apoiando. É muito diferente do que era há um ano - na época, o medo era que "todos reescrevessem seus sistemas de software com vibe coding", e isso claramente não estava acontecendo no mercado. Mas a pressão para entregar um crescimento acelerado da receita é grande. Portanto, dissemos: o objetivo é uma aceleração de mais de 10%, que é um número alto, mas com produtos mágicos e o orçamento disponível para IA, parece viável. Estamos ansiosos para ver. Temos algumas empresas que já estão próximas, e veremos resultados nos próximos 12 a 18 meses.

Sarah: Sim, absolutamente. Como em tudo, você não pode colocar todas as empresas no mesmo "banco de software" e falar sobre quedas de múltiplos e desaceleração de crescimento. Na verdade, o software já está altamente diferenciado: veja este gráfico, a segurança cibernética e a observabilidade realmente se destacam, e o software vertical, em geral, se sustenta muito melhor do que as aplicações horizontais. O quadro que usamos para pensar sobre "o que se sustenta, ou até cresce bem, e o que está em declínio a longo prazo" é: pensar realmente sobre como a IA está mudando a demanda dos clientes por esse produto. Os riscos de segurança cibernética trazidos pela IA já foram amplamente divulgados; mas à medida que mais software e agentes criam novas necessidades de segurança e monitoramento, isso realmente cria uma demanda maior para os incumbentes desses mercados - você pode ver a anotação da CrowdStrike à direita. Por outro lado, as aplicações estão enfrentando diferentes graus de mudança de fluxo de trabalho: um dos nossos melhores CEOs, Ali Ghodsi, gosta de falar sobre "a guilhotina da IA" e o que será cortado primeiro. Você também pode pensar do outro lado: o que a IA realmente precisa. Colocando essas duas dinâmicas juntas, acredito que podemos explicar a maior parte do que vemos no mercado público.

Alex: Sim, eu acho que isso é muito consistente com o que vemos no mercado privado. Assim como você, Sarah, insinuou no campo da segurança, os agentes estão acessando cada vez mais sistemas e tomando cada vez mais ações - os eventos da OpenAI e da Hugging Face foram reveladores para muitos. Portanto, a segurança é primordial. Além disso, veja as empresas de IA vertical: elas são as que mais crescem no nosso mercado privado, Harvey, Abridge, Elise, crescem mais rápido do que qualquer um de seus predecessores em seus respectivos setores. Isso reflete que os clientes percebem: o ponto chave não é apenas o modelo - como já discutimos - mas como você o orquestra, como constrói aplicações em torno dele, e como os fluxos de trabalho relacionados ao setor vertical exigem isso.

Santi: Passamos muito tempo observando o mercado público, não para investir, mas para precificar múltiplos de saída, então acompanhamos muito de perto. Se resumirmos este ano: os primeiros meses do ano foram o "apocalipse SaaS". Escrevemos um blog sobre que tipo de empresas se sairiam bem. Avançando para hoje, o índice de software realmente voltou ao nível do início do ano, mas se diferenciou em perdedores e vencedores de IA. O mercado público às vezes simplifica as coisas em demasia. Mas segundo sua perspectiva, os vencedores da IA não são apenas aqueles que podem melhorar a estrutura de custos, mas sim aqueles que realmente estão acelerando e capturando esse novo dinheiro; se você não capturou, pode não ter surfado essa onda.

Sarah: Por outro lado, queremos mostrar alguns dados operacionais de empresas privadas para ver o que os clientes realmente estão fazendo. Nos dados de clientes SaaS da Stripe, na verdade, há uma descoberta "anti-narrativa": o crescimento acelerou após 2026, tanto para empresas jovens quanto maduras.

David: A Stripe chama isso de "RenaSaaS".

Santi: Oh, "Renaissance".

David: Na verdade, gosto bastante do termo "RenaSaaS".

Sarah: Sim, eu também gosto de "RenaSaaS".

09 Entre Público e Privado: 2,4 Trilhões de Dólares em Campeões Privados e IPO

Santi: Falamos um pouco sobre o mercado público, e Sarah mencionou a aceleração do SaaS no mercado privado. Frequentemente somos questionados: as empresas permanecerão privadas por mais tempo? Veja hoje as seis principais empresas classificadas pela última rodada de avaliação: Anthropic, OpenAI, Databricks, Stripe, Waymo, Revolut, totalizando cerca de 2,4 trilhões de dólares. Isso supera o valor total de mercado das IPOs da última década (excluindo a SpaceX), que totalizou cerca de 1,7 trilhões de dólares. Portanto, a quantidade de atividade apenas em nosso mercado - mais uma vez, seis empresas, 2,4 trilhões de dólares - é quase do tamanho do índice Russell 2000, que é um enorme índice de mercado público, com centenas de gestores de fundos públicos gastando a maior parte do tempo. Portanto, passar tempo com esses campeões de estágio avançado está se tornando cada vez mais empolgante, pois eles podem continuar a investir em crescimento, em vez de maximizar lucros de curto prazo. Mas David, você pode falar sobre como aconselhamos as empresas sobre IPOs e quando elas devem permanecer no mercado privado...

David: Sim, veja, sobre IPOs, especialmente para empresas lideradas por fundadores, uma coisa que temos discutido e que escrevi é: neste ponto, os fundadores em si são uma classe de ativos. A razão pela qual apostamos e algumas empresas se beneficiam de permanecer privadas é que geralmente podem fazer apostas maiores no mercado privado, e essas apostas têm um período de retorno mais longo. Zuck e Elon são claramente exceções no mercado público. Mas você pode ver isso nos números de empresas como Databricks e Stripe: enormes novas apostas em novas áreas de produtos, seguidas por aceleração de receita. Você também pode fazer isso em uma empresa pública, mas será submetido a um escrutínio mais rigoroso - claramente, o preço das ações da Meta caiu abaixo de 100 dólares em seu ponto mais baixo, quando as pessoas estavam extremamente céticas sobre seus investimentos em AR/VR. Para nós, a maneira como conversamos com os fundadores é: um IPO é apenas mais um evento de financiamento. O que você ganha ao se tornar uma empresa pública em comparação a ser uma empresa privada? Claramente, você pode alcançar uma grande escala no mercado privado. Algumas empresas já operam como empresas públicas: valorizam muito a eficiência, e basicamente cada métrica é rastreada. Outras empresas podem se beneficiar da divulgação pública de suas finanças, ganhando a confiança dos clientes em nível empresarial e de consumidor - por exemplo, após a IPO da Navan, vimos que ela acelerou novamente, em parte porque algumas empresas maiores confiam mais nelas por serem uma empresa pública.

David: Sim, claro que há exemplos assim: a demanda por capital pode se tornar muito grande ao longo do tempo, o pool de capital no mercado privado é muito profundo e pode atender a muitas dessas empresas, mas em algum ponto, a demanda por capital pode ser tão grande que o mercado privado não consegue acomodar.

Santi: E isso é o mercado público. Em nosso mercado privado, passamos muito tempo em outro campo, que é o mercado secundário. Aqui há duas dinâmicas. Primeiro, estamos vendo cada vez mais empresas fazendo ofertas de compra para funcionários - se optarem por permanecer privadas, permitindo que os funcionários obtenham liquidez fora do mercado público. Um dado interessante aqui é: a Carta mostra que a taxa de participação em ofertas de compra é de apenas 58% - os funcionários optam por não obter liquidez porque têm uma grande confiança no desempenho de seus negócios. Isso contrasta com a narrativa de que "os funcionários estão liquidando" - o que vemos é que os funcionários optam por não liquidar porque confiam tanto em suas empresas.

David: Imagine se isso fosse 100%, como seriam os preços das casas em São Francisco.

David: Isso seria difícil. De fato. Essas ofertas de compra, claramente, participamos e lideramos com frequência. Acreditamos que são uma coisa boa. Elas têm dois propósitos. Primeiro, para os funcionários e potenciais funcionários, às vezes é difícil competir com o apelo da liquidez do mercado público - RSUs entrando em sua conta a cada trimestre em uma base líquida de impostos. Portanto, isso é uma arma competitiva do mercado privado ao competir por talentos ou reter funcionários em relação a empresas públicas. Por outro lado: defendemos a redefinição de avaliações com mais frequência. Isso mantém o preço das suas ações privadas fresco, por várias razões: primeiro, é mais fácil discutir isso com funcionários e potenciais funcionários; segundo, se você quiser fazer M&A - muitas de nossas empresas já fizeram - você tem moeda fresca para usar.

Santi: Acredito que o desconto no mercado secundário tem sido muito discutido, pois essa é a dinâmica dos últimos cinco anos: ao sair de 2021, 2022, 2023, 2024, o desconto mediano do mercado secundário em relação ao preço da última rodada é muito significativo, pois algumas rodadas podem ter sido precificadas excessivamente ou desatualizadas. Mas o que estamos vendo hoje é que, quando há transações no mercado secundário, o desconto em relação ao preço da última rodada é basicamente zero. Isso exatamente indica que o preço de financiamento das empresas é fresco, sempre há novos investidores dispostos a comprar ao mesmo preço - o que não era o caso nos últimos um ou dois anos.

10 Tudo é IA: As Oportunidades do Próximo Passo

David: Sim, bom ponto. Este slide interessante é chamado "Tudo é Computação IA". Neste instantâneo de 2026, as empresas relacionadas à IA representam 86% da atividade de transações de VC nos EUA, acima dos 65% de 2025. Claramente, a IA se tornou o principal destino de capital de risco.

Alex: Sim, mas sob o rótulo de IA, as oportunidades na verdade se ampliaram significativamente: aplicações empresariais, aplicações de consumo, além de serviços, semicondutores, energia.

Alex: E defesa. Muita atenção está voltada para a OpenAI, xAI e Anthropic, mas além disso, nosso conjunto de oportunidades nunca foi tão profundo e tão amplo como agora.

David: Por fim, achamos que seria interessante falar sobre algumas áreas que estamos muito animados agora. Claramente, tocamos em alguns trabalhos de consumo que serão realizados por agentes - você pode chamá-los de agentes de longo prazo, agentes autônomos, consumo de uso intenso. Se você pensar dessa forma: os agentes de consumo podem realizar todas as tarefas que você não quer fazer, fornecendo-lhe coisas que você normalmente não gastaria tempo ou dinheiro - isso é extremamente atraente, e acredito que sua disseminação será rápida.

Robótica é uma área em que gastamos muito tempo e atenção, e acreditamos que pode ser ainda maior do que LLM - mas pode chegar três a cinco anos antes. Portanto, nos próximos cinco anos, será uma área de enorme investimento e entusiasmo.

A condução autónoma já chegou, a condução sem motorista já é viável, e este é um momento muito emocionante. Olhando para a indústria automóvel e de transporte: é uma das maiores indústrias do mundo, mas talvez não falemos muito sobre ela, porque agora passamos tanto tempo a discutir a IA. Se olharmos para a quilometragem da Uber e da Lyft, isso representa apenas cerca de 1% da quilometragem total nos EUA. Acredito que, com uma rede de condução autónoma que é 14 vezes mais segura do que motoristas humanos, este número irá pelo menos aumentar em um fator na próxima década. Além disso, os EUA vendem 17 milhões de novos carros anualmente, e eu acredito que, nos próximos dez anos, todos eles serão autónomos.

David: A IA multiplicada pela biologia: este é um campo super emocionante, e as pessoas nos laboratórios estão claramente a falar sobre isso - novas descobertas de medicamentos, resolvendo algumas das doenças mais debilitantes do mundo, e temos grandes esperanças nesse compromisso, veremos muitos avanços na próxima década.

David: A saúde pessoal é outro campo que me entusiasma muito - como um maximalista da saúde, sempre senti que não há um bom lugar para colocar todas as informações sobre nós mesmos e receber conselhos altamente personalizados.

David: Por último, a difusão nas empresas, além da codificação: isso é algo que a Sarah acabou de mencionar - a difusão prática da tecnologia nas empresas ainda está muito no início, e eu acho que isso será super, super emocionante.

David: E há também um campo que não está no balde da IA, que chamamos de American Dynamism (Dinamismo Americano) - a rearmamento de toda a pilha tecnológica do "Dinamismo Americano". Temos investido neste campo há muito tempo e somos grandes investidores. Isso ainda representa menos de 5% do total de gastos de defesa. Fornecedores mais novos como Anduril, Saronic, Castelion, esperamos que cresçam significativamente com a mudança da demanda.

David: Há tantos campos emocionantes. Claramente, estamos muito ativos na área da IA e somos otimistas sobre o impacto que terá na economia como um todo - a construção é massiva, mas acreditamos que será um grande aumento de eficiência nos EUA. Foi um prazer gravar o programa com vocês. Obrigado.