A IA gratuita que derrubou as ações de chips acabou de esgotar

Principais conclusões

• O Índice de Semicondutores PHLX caiu 20% desde o fechamento de 22 de junho até 17 de julho, mas a Nvidia perdeu menos de 3% no mesmo período. A destruição atingiu nomes de memória e momentum, com a Micron caindo 30% em relação ao pico de junho.
• O “modelo livre” que o desencadeou não é gratuito. Os preços da API do Kimi K3 custam US$ 15 por milhão de tokens, seus pesos não são públicos até o lançamento prometido em 27 de julho e seu nível de consumidor pago parou de aceitar novos assinantes três dias após o lançamento.
• Três semanas antes do pânico, a Bloomberg informou que a receita da IA tinha ultrapassado o custo de depreciação da indústria pelo segundo trimestre consecutivo, estimado em 25 mil milhões de dólares contra 21 mil milhões de dólares no primeiro trimestre de 2026.
• O recurso que faltou durante a crise foi a capacidade computacional, não os clientes. Se isso torna o pânico errado é a questão em aberto para os próximos dois trimestres.

Um mercado em baixa e uma lista de espera na mesma semana

Na sexta-feira, 17 de julho, o PHLX Semiconductor Index (SOX), referência de 30 ações para o comércio americano de chips, fechou em 11.673,89. Isso representou uma perda de 10 por cento na semana e deixou o índice 20 por cento abaixo do fechamento de 22 de junho, o limite clássico de um mercado em baixa. O Wall Street Journal informou que o lançamento surpresa de um novo modelo de Inteligência Artificial (IA) da Moonshot AI da China “intensificou uma liquidação nos estoques de chips na sexta-feira, alimentando preocupações sobre a concorrência em IA e os enormes gastos corporativos que sustentam sua construção”.

Naquele domingo, 19 de julho, Moonshot anunciou que deixaria de aceitar novos assinantes pagos para a mesma modelo que estava no centro do pânico. Desde o lançamento do Kimi K3, disse a empresa, as solicitações dos usuários “excederam drasticamente as previsões” e estavam se aproximando dos limites de seus clusters de computação existentes, uma situação que chamou de “desafios de computação sem precedentes”.

Segure esses dois fatos um ao lado do outro. A história contada pelos comerciantes era que um laboratório chinês tornara a inteligência fronteiriça demasiado barata para justificar o pagamento pelas máquinas. O laboratório chinês em questão ficou simultaneamente sem máquinas. Se você possui um fundo de índice, uma conta de aposentadoria ou qualquer negociação de IA, a lacuna entre essas duas sentenças é onde seu dinheiro reside atualmente.

O que é Kimi K3?

Kimi K3 é o novo modelo principal da Moonshot AI, uma startup de Pequim cujos patrocinadores incluem Meituan, China Mobile e a empresa de investimentos CPE. A empresa o descreve como “um modelo de parâmetros 2,8T construído em nossos resíduos de atenção e atenção Kimi Delta, com recursos de visão nativos e uma janela de contexto de 1 milhão de tokens”, e o chama de “o primeiro modelo aberto a atingir 2,8 trilhões de parâmetros”. O anúncio foi feito em 16 de julho e, no fechamento de sexta-feira, a reação foi global.

As reivindicações de desempenho são a razão pela qual os mercados se movimentaram. No próprio conjunto de avaliação do Moonshot, Kimi K3 “teve um desempenho competitivo com o Fable 5”, enquanto “superou substancialmente o desempenho do Opus 4.8, GPT 5.6 Sol e GPT 5.5”, o que colocaria um modelo chinês ombro a ombro com os melhores sistemas americanos. A pontuação independente é mais medida, mas ainda assim notável: a Artificial Analysis, o agregador de benchmark, deu ao Kimi K3 uma nota 57 no seu Índice de Inteligência no lançamento, uma estreia no terceiro lugar geral, “comparável ao Opus 4.8 e GPT-5.5”, mas “atrás do Fable 5 e do GPT-5.6 Sol”.

Agora, a parte que a narrativa da liquidação pulou. O modelo que supostamente tornou a inteligência livre não é, até o momento em que este livro foi escrito, nem livre nem aberto. Os pesos, os arquivos para download que permitiriam a qualquer pessoa executar o modelo em seu próprio hardware, estão prometidos “até 27 de julho de 2026” e não foram enviados. A API custa $3,00 por milhão de tokens de entrada e $15,00 por milhão de tokens de saída. Isso é cerca de quatro vezes e meia os $ 0,66 e $ 3,41 que o OpenRouter lista para o Kimi K2.6 da geração anterior do Moonshot, em 21 de julho. A partir de 21 de julho, Kimi K3 é um produto proprietário, pago e com capacidade limitada, com um comunicado de imprensa sobre abertura anexado, parte de uma estratégia nacional deliberada que este site mapeou em A próxima proibição de exportação da China é sua própria IA. A estratégia tornou-se explícita na mesma semana em que o mercado quebrou. Em 16 de julho, Pequim lançou a Organização Mundial de Cooperação em IA (WAICO), inscrevendo 29 países membros, e no dia seguinte Xi Jinping disse na Conferência Mundial de Inteligência Artificial em Xangai que os países deveriam aproveitar a “oportunidade histórica” ​​da IA ​​de código aberto, uma proposta que a Reuters descreveu como “enquadrar os seus modelos de código aberto como um bem público global”.

Por que os estoques de chips quebraram em julho de 2026?

A resposta de uma palavra que os traders buscaram foi DeepSeek. Em janeiro de 2025, um modelo chinês barato eliminou uma quantidade recorde do valor de mercado da Nvidia em um único dia, e o Journal informou que o lançamento do Kimi K3 “levantou preocupações sobre uma possível repetição de uma desaceleração do mercado semelhante ao incidente do DeepSeek”. A lógica é a seguinte: as avaliações da IA ​​americana baseiam-se no pressuposto de que a inteligência de fronteira permanece escassa e cara. Se um laboratório em Pequim fornecer informações comparáveis, o poder de fixação de preços evapora-se e, com ele, a justificação para centenas de milhares de milhões de dólares em gastos com centros de dados. O medo atingiu até mesmo os próprios compatriotas de Moonshot, com os desenvolvedores chineses de IA listados em Hong Kong, Z.ai e Minimax, caindo até 28% com o anúncio.

Mas aqui está um detalhe inconveniente para a versão organizada dessa história. Na manhã da derrota global, sob o título “‘Banho de sangue’: Analistas reagem à queda das ações asiáticas devido à venda de tecnologia”, a Reuters recolheu as reações dos gestores de carteiras na Ásia e na Europa, à medida que os índices de referência no Japão e em Taiwan caíam até 6 por cento, com o Nikkei a confirmar uma correção, mais de 10 por cento abaixo do seu máximo histórico de 25 de junho. O que é surpreendente é o que os analistas culparam: sinais agressivos da Reserva Federal, dúvidas sobre se os hiperscaladores “podem obter retornos que justifiquem os seus investimentos maciços”, uma estreia mal recebida da SpaceX e realização de lucros. Zhiwei Zhang, da Pinpoint Asset Management, chamou a mudança de “em grande parte técnica e não fundamental”, observando que “não parece haver nenhuma grande mudança nas expectativas de investimento em tecnologia. É mais um ajuste de posições lotadas que levou a um certo estado de debandada”.

A aglomeração foi extrema em qualquer medida histórica. As ações de chips haviam encenado o que uma coluna da Reuters descrevendo as advertências do Banco de Compensações Internacionais chamou de “uma recuperação recorde de 75% no segundo trimestre de 2026”, mesmo quando o resto das grandes empresas de tecnologia deflacionou, uma divergência coberta em The Mag 7 Lost $2,3 Trillion. Os estoques de chips dobraram. Em 20 de julho, o principal balcão de corretagem do UBS informou que os fundos de hedge haviam desfeito posições longas em ações dinâmicas e de semicondutores em cerca de 5% do valor bruto de mercado, “uma das maiores reduções já registradas”, deixando o posicionamento líquido de volta aos níveis de abril. Um teatro lotado não precisa de um grande incêndio para produzir uma debandada. Kimi K3 foi o grito, não as chamas.

A fita que o pânico ignorou

Se o mercado acreditasse genuinamente que um modelo chinês livre destrói a economia da computação de IA, a venda deveria ter-se centrado na empresa que vende a computação. Isso não aconteceu. Aqui está a aritmética da redução, desde o pico de cada ação no final de junho, próximo ao fechamento de 17 de julho.

Leia essa tabela de baixo para cima. A Nvidia, o proxy mais puro para “o mundo precisa de mais computação de IA”, mal participou de seu próprio mercado baixista. A violência concentrou-se na memória, no canto mais quente do movimentado comércio que o UBS descreveu, e no crash paralelo em Seul, coberto em Two Chips Are Half of Korea’s Market. Então quebrou. A liquidação classificou as ações de acordo com o quão lotadas elas estavam, e não com o quão expostas elas estavam à inteligência chinesa gratuita. Essa é a assinatura de um posicionamento descontraído usando uma narrativa como figurino.

Na terça-feira, 21 de julho, o SOX havia saltado mais de 5% intradiário em relação ao fechamento de segunda-feira, e o UBS estava avisando publicamente aos clientes que a reversão estava chegando ao fim. Nada disso garante que o fundo esteja dentro. Isso indica que o mercado não votou realmente que a demanda por IA está morta.

A IA já é realmente lucrativa?

Aqui está o número sobre o qual o acidente falou. No final de junho, a Bloomberg relatou uma análise da empresa de pesquisa Exponential View que concluiu que as vendas globais de IA para hiperescaladores e neonuvens, excluindo a China, atingiram 25 mil milhões de dólares no primeiro trimestre de 2026, excedendo os 21 mil milhões de dólares estimados em custos de depreciação ligados aos seus centros de dados e chips, e fazendo-o “pelo segundo trimestre consecutivo”. A depreciação é o custo contábil do desgaste do hardware e do envelhecimento até a obsolescência, e é o número que decide se a construção algum dia se pagará por si mesma. O resumo do próprio analista Azeem Azhar foi apropriadamente modesto: “Isso praticamente supera o obstáculo da depreciação e, grosso modo, está melhorando com o tempo.”

Essa travessia é importante porque é precisamente o teste que este site estabeleceu em janeiro, quando The $600B Gamble argumentou que 2026 seria o vale da morte da IA, o ano em que a explosão dos encargos de depreciação colidiu com receitas que ainda não tinham chegado. Metade dessa previsão está envelhecendo bem: a depreciação está explodindo dentro do prazo. A outra metade simplesmente fracassou a favor dos touros, porque a receita apareceu mais rápido do que o derretimento do cubo de gelo poderia derreter. A receita de IA generativa, excluindo a China, atingiu 110 mil milhões de dólares nos últimos doze meses e está a crescer cerca de três vezes mais rápido do que qualquer onda tecnológica anterior medida pelas fontes da Bloomberg, incluindo a Internet e a nuvem.

Antes que alguém declare vitória, a tréplica sóbria vem do Banco de Compensações Internacionais (BIS), o banco central dos bancos centrais. Num relatório do final de Junho, alertou que a pressão competitiva está a aumentar tanto as despesas de capital que “o retorno global do sector após os custos de investimento poderia diminuir ou mesmo tornar-se negativo em cenários adversos”, e que a decepção poderia “transformar o boom de investimentos numa crise prolongada de investimento”. Ambas as afirmações são verdadeiras ao mesmo tempo. O obstáculo foi superado e está prestes a ficar muito mais alto.

O obstáculo está prestes a dobrar

O melhor argumento dos pessimistas não é que a matemática atual falhe. É que a matemática actual mede os gastos de ontem. Os encargos de depreciação ficam atrás das despesas de capital por definição: um servidor comprado em 2024 distribui seu custo por cinco ou seis anos de contabilidade, de modo que o obstáculo trimestral de US$ 21 bilhões que a indústria acabou de superar reflete principalmente o hardware adquirido antes do pico da atual onda de gastos.

Essa onda é enorme e ainda está crescendo. Em 29 de abril, todos os quatro hiperscaladores relataram o mesmo trimestre e os números eram uniformes na direção. A Microsoft gastou 31,9 bilhões de dólares em despesas de capital e arrendamentos financeiros em três meses e orientou para 190 bilhões de dólares para 2026, um aumento de 61 por cento em relação a 2025. A Alphabet gastou 35,7 bilhões de dólares no trimestre e aumentou sua orientação para 2026 para 180 bilhões a 190 bilhões de dólares. A Amazon gastou US$ 44,2 bilhões, um aumento que reduziu seu fluxo de caixa livre para US$ 1,2 bilhão, e havia projetado anteriormente cerca de US$ 200 bilhões para o ano. A Meta gastou US$ 19,8 bilhões e aumentou sua faixa anual para US$ 125 bilhões a US$ 145 bilhões. Adicione os pontos médios e só os quatro grandes planejam cerca de 700 bilhões de dólares em gastos de capital para 2026, uma quantia que a CNBC observou que “poderia se aproximar de 700 bilhões de dólares em 2026”. O relatório anual do BIS enquadra o mesmo desenvolvimento numa escala de dois anos: os cinco maiores hiperscaladores estão “preparados para gastar mais de um bilião de dólares americanos em despesas de capital relacionadas com IA de 2025 a 2026”.

Agora execute esse número na máquina de depreciação. Os servidores de IA são depreciados em cinco a seis anos nessas empresas; A Amazon encurtou um subconjunto de sua frota para cinco anos em 2025, citando “o ritmo acelerado de desenvolvimento tecnológico, especialmente na área de inteligência artificial e aprendizado de máquina”. Linha reta da coorte de 2026 ao longo de cinco anos e meio:

$\frac{\$700\text{B (2026 capex)}}{5.5\text{ years}} \approx \$127\text{B per year} \approx \$32\text{B per quarter}$

Essa é a eventual depreciação trimestral apenas das compras de 2026, antes de contar as coortes de 2024 e 2025 que ainda estão trabalhando nos livros. Contra um obstáculo que vai de 21 mil milhões de dólares para algo na década de 30 e mais além, os 25 mil milhões de dólares em receitas trimestrais de IA que acabaram de ultrapassar a fasquia precisariam de praticamente duplicar dentro de cerca de dois anos apenas para se manterem acima da água. A tensão já é visível nas contas: as despesas de depreciação trimestrais da Microsoft saltaram de 5,8 mil milhões de dólares para 9,0 mil milhões de dólares num ano, e a sua margem bruta diminuiu para 67,6 por cento, a mais baixa desde 2022, “à medida que os custos de depreciação aumentaram em conexão com a construção da infra-estrutura do centro de dados da empresa”. Os cinco maiores gastadores em centros de dados acrescentaram cerca de 350 mil milhões de dólares em dívidas ao longo de cinco anos para financiar tudo isto, duplicando a sua carga.

Mais um detalhe dos registros merece luz do dia, porque mostra o quão suave é esse obstáculo. A Meta moveu-se na direção oposta da Amazon, estendendo a vida útil da maioria dos servidores para 5,5 anos em janeiro de 2025. Essa única mudança contábil reduziu suas despesas de depreciação de 2025 em 2,92 bilhões de dólares e adicionou 2,59 bilhões de dólares ao lucro líquido. A barreira da depreciação não é uma lei da física. É uma estimativa, e as empresas avaliadas seguram o lápis.

A lotação esgotada é o que diz

Agora retorne ao evento que fecha o loop. Em 19 de julho, Moonshot congelou novas inscrições pagas “imediatamente” e disse que iria “alocar o poder de computação disponível para os atuais usuários pagos”. Um ceticismo saudável é garantido aqui, porque a escassez é um excelente marketing e a Moonshot está se preparando para vender ações. A empresa está a desfazer a sua estrutura offshore antes de uma oferta pública inicial (IPO) em Hong Kong, contratou a Goldman Sachs e a China International Capital Corp como consultores e atingiu uma avaliação de 30 mil milhões de dólares em junho, depois de angariar mais de 5,5 mil milhões de dólares durante a sua existência. Uma redução da capacidade viral na semana anterior ao processo de IPO é conveniente.

Mas observe o que a leitura cética e a leitura crédula têm em comum: em ambas, a restrição vinculativa é a computação. Ou a procura pelo Kimi K3 ultrapassou genuinamente os clusters do Moonshot, o que significa que um modelo supostamente deflacionário está a gerar uma procura inflacionária por hardware, ou o Moonshot está a fabricar a aparência de uma escassez de computação porque sabe que é isso que os investidores tratam como prova de valor. Nada sobre um modelo ser aberto ou barato reduz o número de unidades de processamento gráfico (GPUs) necessárias para responder às solicitações do mundo. Se a inteligência ficar mais barata e a demanda explodir, o valor migra para quem possui energia, terreno e hardware depreciado, a dinâmica já visível em Os mineradores de Bitcoin estão se tornando silenciosamente os proprietários da IA.

As pessoas com maior incentivo para rejeitar essa conclusão são os próprios laboratórios modelo. De acordo com a Crunchbase, a OpenAI e a Anthropic absorveram sozinhas US$ 217 bilhões no primeiro semestre de 2026, cerca de 43% de todo o financiamento de startups do planeta, e a porta de saída já está em uso depois que o IPO da SpaceX retirou do tabuleiro a empresa privada mais valiosa. Um pipeline de financiamento concentrado precisa que os investidores acreditem que a inteligência do modelo é o ativo escasso e defensável. Um laboratório chinês que distribui pesos fronteiriços, mesmo com uma semana de atraso, é um ataque direto a essa história, e é exatamente por isso que Pequim subsidia a doação. A margem não desaparece; ele desce na pilha, afastando-se do modelo IP e em direção à camada física.

A reprise do DeepSeek, dezoito meses depois

O mercado já realizou exatamente esse experimento antes, e recentemente, os resultados ainda são legíveis. Em 27 de janeiro de 2025, o modelo R1 barato da DeepSeek convenceu os traders de que a eficiência chinesa havia quebrado a história do investimento em IA. A Nvidia “perdeu perto de US$ 600 bilhões em capitalização de mercado na segunda-feira, a maior queda para qualquer empresa em um único dia na história dos EUA”, com as ações caindo 17 por cento, para US$ 118,58, sua pior sessão desde a crise da Covid em março de 2020. A tese era idêntica à de julho de 2026: inteligência chinesa gratuita significa que ninguém precisa de computação americana cara.

O que se seguiu foi o oposto. Modelos baratos multiplicaram o uso, o uso multiplicou a demanda de computação e os hiperescaladores aumentaram sua orientação de investimento em vez de reduzi-la. A Nvidia fechou com um novo recorde de US$ 154,31 em 25 de junho de 2025, recuperando totalmente a cratera DeepSeek em aproximadamente cinco meses. Essa história não garante uma repetição; a barreira da depreciação é agora maior, e o aviso do BIS de que “o estrangulamento da procura torna-se a restrição vinculativa” é o cenário em que desta vez difere genuinamente. Mas um mercado que assistiu à inteligência mais barata produzir mais procura de hardware há dezoito meses acabou de vender o complexo de hardware com base na teoria de que funciona no sentido inverso.

A evidência de como isso funciona está à vista de todos e não é sutil. A empresa cujo modelo iniciou o pânico passou o fim de semana a racionar o acesso porque os seus clusters não conseguem dar resposta à procura, cobra preços API premium enquanto os seus pesos continuam a ser uma promessa de 27 de Julho sob uma licença que ninguém viu, e tem banqueiros a preparar uma IPO com uma avaliação de 30 mil milhões de dólares baseada inteiramente na proposição de que este negócio é valioso. Na manhã de terça-feira, o índice de chips havia recuado 5% e, em algum lugar de Pequim, uma página de assinaturas ainda dizia aos novos clientes, educadamente, que a revolução estava esgotada.