Aumento da adoção da IA no foco dos investidores

Mercado da IA num ponto de inflexão

No setor das TI, alguns mercados estão em rápida expansão e procuram introduzir novas perspetivas. Por exemplo, o tópico popular sobre como a inovação digital pode levar a uma maior produtividade é a crescente adoção das aplicações de inteligência artificial. O bot ChatGPT baseado em IA (uma ferramenta de processamento de linguagem natural da empresa privada OpenAI, que utiliza uma tecnologia IA que lhe permite ter conversas “humanas” e muito mais) conquistou o mundo no final de 2022 e ganhou mais de 100 milhões de utilizadores em apenas dois meses, muito mais rapidamente que outras aplicações estabelecidas, tais como o Instagram ou o TikTok, que precisaram de oito meses e um ano e meio, respetivamente, para atingir esta base de utilizadores. Pode perturbar potencialmente o mercado de criação de conteúdos e programação de software, além de conseguir revolucionar a forma como pensamos sobre ganhos de eficiência no trabalho de conhecimento. A Microsoft anunciou recentemente que vai investir 10 mil milhões de dólares na OpenAI, o que ajudará esta última a desenvolver ainda mais a ferramenta, e em breve irá oferecer a aplicação aos seus clientes do serviço de nuvem. O CEO da Google mencionou no seu anúncio de resultados do último trimestre que “a IA atinge um ponto de inflexão” e que a empresa vai disponibilizar novos modelos linguísticos como o ChatGPT também aos seus clientes nas próximas semanas.

Embora seja demasiado cedo para quantificar a dimensão de um potencial novo mercado para estas aplicações de IA (há muitas aplicações de IA que podem criar música ou imagens, por exemplo), na nossa opinião, podemos supor que o mercado só irá valorizar e é um bom exemplo de como a atividade de inovação digital continua a ganhar importância. Consoante a investigação do setor (realizada pela Precedence Research), o mercado de software de IA deverá crescer a uma taxa anual composta (CAGR) de 23 %, começando com uma dimensão esperada de 170 mil milhões de dólares em 2023 e atingindo 1,09 biliões em 2030, incluindo muitas outras formas em que a IA já é utilizada no software de várias indústrias.

Como podemos obter exposição a este subtema?

A natureza ampla da IA proporciona muitas oportunidades para que os investidores ganhem exposição a este subtema. No entanto, acreditamos que existem três segmentos que irão tirar o maior proveito disto: os hiperescaladores, os estimuladores e os criadores de aplicações.

A IA e a aprendizagem automática (ML) ocorrem em centros de dados, pois teoricamente podem escalar dados e computar capacidades para qualquer projeto específico sem fim e, assim, proporcionar o ambiente ideal para treinar modelos de IA em larga escala. Se aplicarmos a analogia da corrida ao ouro, investir em hiperescaladores é algo semelhante a investir em proprietários de minas de ouro nas quais a exploração mineira é realizada por terceiros. Tenha em mente que os centros de dados não estão limitados à IA; de facto, a IA é apenas uma aplicação entre outras que oferecem uma escala elástica e capacidades de cálculo de dados. Neste segmento, destacamos a Amazon, a Microsoft, a Google e o Baidu como líderes óbvios. Na América do Norte e na Europa, podemos argumentar que os principais hiperescaladores ganharam em termos de armazenamento e capacidades de computação, bem como a distribuição de software está a crescer, sendo largamente intransponível. Por exemplo, as receitas do negócio de nuvem da Microsoft no segundo trimestre do ano fiscal de 2023 foram de 108 mil milhões de dólares, tendo aumentado cinco vezes nos últimos cinco anos, e são agora maiores que as receitas totais da Microsoft em qualquer ano anterior ao ano fiscal de 2018. Quando um cliente passa a utilizar “plataformas” de AWS ou Azure e adotar módulos de software, a correção torna-se rapidamente pouco rentável. Dito isto, a relação é muitas vezes vantajosa para os clientes e os hiperescaladores. Ao integrar verticalmente e arrendar capacidades de computação e armazenamento a terceiros, os hiperescaladores podem simultaneamente reduzir o opex e o capex para os seus clientes, gerando ainda margens de exploração muito saudáveis.

A Microsoft e a Google lideram, mas não se esqueça da Amazon

Acreditamos que as grandes empresas de plataformas de serviços em nuvem serão as beneficiárias da IA no longo prazo. A empresa mais discutida entre os investidores é a Microsoft, pois foi a primeira a anunciar que irá oferecer o ChatGPT aos seus clientes do serviço de nuvem em breve. Além disso, os investidores querem saber se é possível ganhar quota de mercado na pesquisa, melhorando a plataforma de pesquisa Bing ao adicionar as capacidades do ChatGPT. Os especialistas em IA generativa aconselham a olhar para três indicadores importantes para descobrir a melhor tecnologia.

• O primeiro indicador é o número de parâmetros utilizados por um modelo de linguagem grande (LLM). Quanto maior for o número de parâmetros, melhor será a precisão do resultado. O ChatGPT-3 tem 175 mil milhões de parâmetros, em comparação com os 1,5 mil milhões de parâmetros utilizados na versão do ChatGPT-2 em 2020. O Bard do Google assenta no seu modelo de linguagem para aplicações de diálogo (LaMDA) e utiliza 137 mil milhões de parâmetros. A Microsoft parece ter atualmente uma vantagem. Contudo, o desenvolvimento da adição de parâmetros ao LLM está a avançar rapidamente e acreditamos que a Alphabet pode recuperar o seu atraso a curto prazo. A apresentação ao vivo da Google sobre o Bard em 8 de fevereiro não conseguiu convencer os investidores da sua exatidão, seguida da reação negativa ao preço das ações, que, no entanto, consideramos exagerada e acreditamos haver uma margem para melhorar.
• O segundo indicador a considerar é a dimensão da base de dados para treinar o LLM. A Alphabet tem a maior base de dados disponível dadas as suas várias plataformas como Google Search, Google Maps, YouTube etc.
• O terceiro indicador é a capacidade de processamento, pois este é atualmente o fator limitativo para melhorar a dimensão dos parâmetros e a formação dos LLM. Ambas as empresas têm uma boa situação financeira para investir no capacidade de processamento em centros de dados. Contudo, os investidores não devem ignorar a Amazon, que também investiu muito em IA e que tem uma infraestrutura de rede muito maior para serviços de nuvem em comparação com a Microsoft e a Alphabet. Esperamos que a Amazon também venha a oferecer, mais cedo ou mais tarde, aplicações de nuvem baseadas na IA generativa aos seus clientes empresariais.

As empresas de semicondutores devem ser as maiores beneficiárias

Outro beneficiário é o setor dos semicondutores, que proporciona contributos importantes para processar cálculos complexos. Essencialmente, estas empresas vendem ferramentas pertinentes aos nossos investidores otimistas. Nenhuma empresa está mais associada à computação avançada que a Nvidia, cujas unidades de processamento gráfico (GPU) estão presentes em aproximadamente 85 % dos supercomputadores do mundo. As GPU são adequadas para desenvolver o treino de AI em grande escala relativamente a unidades de processamento central (CPU), porque efetuam muito mais cálculos em simultâneo. Para contextualizar, em sua última apresentação do Investor Day, a Nvidia estimou que as plataformas full-stack dos seus clientes abordam uma oportunidade de 100 biliões de dólares, com o mercado total disponível (TAM) da empresa a atingir um bilião de dólares. A AMD é um designer de chips sem fabricação semelhante que produz GPU, mas a sua principal especialização reside em chips de servidor de computador com CPU x86. Portanto, embora a AMD seja uma das principais beneficiárias da tendência da IA, permanece menos orientada para a IA que a Nvidia e mantém um segmento de negócios de PC significativo. As CPU, devido à sua natureza mais comoditizada e impacto menos valioso não têm um poder de apreçamento tão forte como as GPU. No entanto, nos últimos anos, a AMD demonstrou ser um operador formidável e tem visto ganhos de quotas de mercado tanto em mercados finais de PC, como de IA, embora a partir de uma base inferior. Isto deve-se em grande parte aos seus designs eficazes de chiplet, que têm alguns benefícios no processamento de treino da IA. Em última análise, esperamos que tanto a Nvidia como a AMD se tornem beneficiários. A TSMC, enquanto fundição de vanguarda proeminente, é um parceiro de longa data tanto da Nvidia, como da AMD e, por conseguinte, está bem posicionada para aderir à onda gradual da digitalização. Dada a intensidade crescente do capital para cada nó sucessivo de chip, as fundições como a TSMC estão consolidados e gozam de uma capacidade de apreçamento quase monopolístico. Por exemplo, a TSMC gastou 36 mil milhões de dólares no ano fiscal de 2022 em capex e espera gastar um montante semelhante no próximo ano, o que constitui um custo de exclusão significativo para as fundições no seu encalço. A memória DRAM é outra área particularmente vocacionada para a IA e a digitalização. De facto, as GPU não dispõem de armazenamento de memória interna, pelo que é necessário um chip DRAM para armazenar e “alimentar” constantemente dados para que as GPU os processem. Além disso, a intensidade de capital necessária para construir novas fábricas de memória também aumentou drasticamente, o que levou a uma consolidação significativa da oferta. Atualmente, apenas três grandes fornecedores de memória (a Samsung, a Micron e a SK Hynix) permanecem na DRAM, a par de várias novas fontes de procura lideradas pela AI. Por conseguinte, esperamos uma economia unitária melhorada e uma tendência crescente para elevar todos os intervenientes.

Novas oportunidades para empresas de Software-as-a-Service

A terceira categoria de empresas que podem beneficiar da crescente adoção das aplicações de IA são os fornecedores de Software-as-a-Service (SaaS) em nuvem, na nossa opinião. Algumas empresas já oferecem aplicações de IA como, por exemplo, a aplicação da Salesforce.com (denominada Einstein) na sua plataforma Lighting que foi desenvolvida para a sua Plataforma de Sucesso do Cliente e iniciada em 2016. Acreditamos que as empresas SaaS consolidadas poderão encontrar formas de aumentar e rentabilizar novas aplicações de IA de próxima geração que oferecem na própria interface do utilizador à sua base de clientes. A empresa de nova geração Network-as-a-Service Cloudflare também começou há sete anos a utilizar a aprendizagem automática na deteção de bot, na identificação de anomalias, no apoio ao cliente e na business intelligence. Está a trabalhar em conjunto com a Nvidia e alargou a sua “Workers platform” (uma plataforma na qual os utilizadores podem escrever códigos em qualquer língua) e incluiu GPU Nvidia e TensorFlow, o que permitiu aos clientes construir aplicações baseadas em IA que funcionam através da rede Cloudflare. De acordo com a IDC, o mercado de aplicações de software AI em todos os subsegmentos do setor de SaaS deverá crescer em dois dígitos nos próximos cinco anos. Após a correção múltipla de avaliação acentuada das ações de SaaS no ano passado, acreditamos que as avaliações se tornaram agora atrativas, que não refletem estes impulsores estruturais do crescimento a longo prazo.

Embora pensemos que é demasiado cedo para esperar a monetização material da utilização da IA generativa no curto prazo, acreditamos que se tornará um novo motor de crescimento para o setor das TI.