Recuperação da tese de IA do JPMorgan favorece chips após a liquidação

O JPMorgan afirma que a liquidação global ligada à IA criou as condições para novas compras, apesar das crescentes dúvidas sobre os gastos em tecnologia e os retornos dos investimentos. A tese de recuperação da negociação de IA do JPMorgan se baseia em posicionamentos mais equilibrados, valuations menores, lucros robustos e demanda contínua por capacidade de semicondutores.

A avaliação não prevê um retorno à ampla alta das ações de tecnologia de que os investidores desfrutaram anteriormente. Em vez disso, o JPMorgan vê uma recuperação mais seletiva, com empresas de semicondutores melhor posicionadas do que negócios de software. Essa distinção transforma uma manchete otimista em um argumento mais preciso sobre onde os gastos com IA geram valor mensurável.

O debate agora contrapõe fornecedores de infraestrutura a empresas de software expostas à intensificação da concorrência e a preços incertos. Os investidores precisam decidir se a queda recente corrigiu posições excessivamente concentradas ou revelou um problema mais profundo na economia da IA.

A recuperação da tese de IA do JPMorgan começa com um mercado mais equilibrado

O JPMorgan argumenta que a liquidação eliminou alguns excessos do mercado sem comprometer a tese fundamental para a infraestrutura de IA.

O banco apresentou essa avaliação em uma nota de 28 de setembro liderada pelo estrategista de ações Mislav Matejka. Segundo um resumo de mercado, os analistas disseram que o posicionamento dos investidores havia melhorado e os valuations haviam caído na maior parte dos grupos ligados à IA.

Posicionamento descreve o quanto os investidores já possuem de uma ação, setor ou estratégia de negociação. Um posicionamento concentrado pode amplificar uma queda porque muitos investidores tentam reduzir participações semelhantes ao mesmo tempo.

Um mercado mais equilibrado, portanto, não significa que os negócios subjacentes tenham se tornado subitamente mais fortes. Significa que menos investidores permanecem presos em uma operação superlotada, reduzindo uma fonte de vendas forçadas.

O JPMorgan também espera que os investimentos de capital permaneçam fortes, apesar das preocupações com uma desaceleração. Esses gastos incluem processadores, memória, equipamentos de rede, data centers e a infraestrutura elétrica necessária para operar sistemas de IA.

Os analistas associaram sua visão construtiva à continuidade da força dos lucros e às evidências crescentes de monetização da IA. Monetização significa transformar a adoção da IA em receita, economia de custos ou retenção de clientes que possa sustentar o investimento realizado.

Essas condições formam o núcleo econômico da recuperação da tese de IA do JPMorgan. Preços de ações mais baixos melhoram os retornos prospectivos apenas se os lucros permanecerem resilientes e os clientes continuarem pagando por produtos de IA.

A nota também reconhece uma limitação importante. A equipe de Matejka afirmou que as ações de tecnologia talvez não recuperem seu nível anterior de sucesso, mesmo que as perspectivas fundamentais permaneçam construtivas.

Essa distinção importa porque uma recuperação não exige que todos os antigos vencedores se recuperem. A liderança do mercado pode se concentrar em negócios com produtos escassos, preços mais fortes e pedidos visíveis.

A avaliação mais recente sucede vários períodos de forte volatilidade ao longo de 2026. Em julho, a J.P. Morgan Asset Management afirmou que algumas das principais ações de semicondutores haviam caído entre 20% e 40% em um único mês.

Sua avaliação do boom da IA argumentou que a demanda continuava crescendo de forma composta, enquanto hyperscalers financeiramente sólidos bancavam a expansão da infraestrutura. Hyperscalers são grandes operadores de nuvem que administram plataformas de computação em escala enorme.

A visão de setembro amplia esse raciocínio, mas dá maior ênfase à estrutura de mercado. Quedas anteriores reduziram os valuations e eliminaram posições especulativas, enquanto os lucros ofereceram um motivo para reconsiderar ações selecionadas.

Essa postura é mais comedida do que tratar toda queda como uma oportunidade automática de compra. Ela também desloca a atenção do entusiasmo pelas capacidades da IA para evidências de demanda duradoura.

A tese do JPMorgan é, portanto, condicional. A correção abriu espaço para um interesse renovado, mas os lucros e a comercialização precisam continuar sustentando as expectativas subjacentes.

Por que os semicondutores estão no centro da recuperação

Os semicondutores continuam sendo a forma preferida do JPMorgan de se expor ao tema da IA porque as restrições de oferta e os preços conferem aos fabricantes de chips uma alavancagem econômica mais clara.

O banco manteve uma perspectiva otimista para os semicondutores em sua nota de setembro. Seus analistas citaram fundamentos saudáveis, crescimento de preços até 2027 e condições de oferta restrita que devem persistir até 2028.

A computação de IA depende de mais do que processadores gráficos. Sistemas avançados também exigem memória de alta largura de banda, memória convencional, chips de rede, aceleradores personalizados, capacidade de encapsulamento e equipamentos de fabricação.

Restrições em qualquer parte dessa cadeia podem fortalecer os preços dos fornecedores. Elas também podem atrasar implantações, tornando a disponibilidade de componentes quase tão importante quanto seu desempenho.

Essa estrutura de oferta diferencia as empresas de semicondutores de muitos fornecedores de software. Um número limitado de empresas pode fabricar chips avançados ou fornecer os equipamentos especializados necessários para produzi-los.

O software enfrenta menos restrições físicas. Novos modelos de IA podem reduzir os custos de desenvolvimento, ao mesmo tempo que permitem a empresas estabelecidas e startups lançar rapidamente recursos concorrentes.

A preferência do JPMorgan, portanto, reflete mais do que o desempenho recente dos preços. O banco vê maior visibilidade nos pedidos de infraestrutura necessários para treinar e operar sistemas cada vez mais exigentes.

A diferença de desempenho já foi substancial. A Reuters informou que o MSCI World Semiconductors and Semiconductor Equipment Index havia subido cerca de 48% em 2026 até 28 de setembro.

O MSCI World Software and Services Index havia avançado apenas 1,3% no mesmo período. Esses números mostram como os investidores separaram de forma decisiva os beneficiários do hardware das empresas de software.

Eles também explicam por que a negociação de semicondutores se tornou vulnerável a uma correção. Os fortes ganhos atraíram investidores de momentum, aumentaram a concentração e elevaram as expectativas de crescimento futuro.

Uma análise de julho atribuída ao JPMorgan descreveu uma parte mais dramática desse ajuste. O KOSPI da Coreia havia caído 25% em relação a um pico recente, enquanto o Philadelphia Semiconductor Index havia recuado 20%.

Samsung, Micron e outras empresas relacionadas à memória haviam caído entre 20% e 50% em relação às máximas. Esses movimentos refletiram preocupações com investimentos de capital, demanda por memória e a sustentabilidade dos preços.

Ainda assim, a liquidação não criou imediatamente nova capacidade de semicondutores. Construir uma fábrica leva anos, enquanto a produção de encapsulamento avançado e memória exige equipamentos especializados e operadores experientes.

Essa defasagem sustenta a perspectiva do JPMorgan para os semicondutores. Se a demanda por IA permanecer forte, a oferta não poderá responder tão rapidamente quanto uma empresa de software pode lançar outro aplicativo.

Os investidores ainda precisam distinguir escassez de vantagem competitiva permanente. Preços elevados incentivam a expansão de capacidade, a substituição de produtos e projetos de modelos mais eficientes.

A eficiência apresenta uma complicação particular. Desenvolvedores de IA estão aprimorando a inferência, que é o processo de executar um modelo treinado para produzir uma resposta.

Uma inferência mais eficiente pode reduzir a computação necessária para cada tarefa. No entanto, o uso mais barato também pode aumentar a demanda total ao tornar a IA viável em mais produtos e fluxos de trabalho.

O efeito líquido depende da adoção. A queda das necessidades computacionais por solicitação prejudicaria os fornecedores se o uso geral parasse de crescer, mas não se o acesso mais barato gerasse muito mais solicitações.

A J.P. Morgan Asset Management descreveu esse desafio de demanda em uma avaliação de IA de fevereiro. A empresa afirmou que as grandes companhias de nuvem registraram, em média, crescimento anual de 35% nos principais segmentos relacionados à IA durante o quarto trimestre de 2025.

A empresa apresentou esse crescimento como evidência de que a IA estava gerando receita. Também alertou que retornos aceitáveis sobre o investimento exigem adoção sustentada.

Esse equilíbrio é crucial. A demanda por semicondutores pode permanecer forte enquanto ações individuais decepcionam porque seus valuations já pressupõem anos de crescimento excepcional.

A preferência do JPMorgan é, portanto, relativa, não incondicional. Chips oferecem sinais de demanda e oferta mais claros do que software, mas continuam expostos a cortes de gastos e expectativas infladas.

A verdadeira disputa é entre a escassez de semicondutores e a concorrência no software

A divisão central não está entre vencedores e perdedores da IA, mas entre infraestrutura escassa e software cujas defesas competitivas estão se tornando mais difíceis de medir.

O JPMorgan permanece cauteloso em relação ao software porque o crescimento da IA obscurece as perspectivas de longo prazo do setor. O banco vê concorrência crescente e incerteza sobre quais fornecedores manterão poder de precificação.

Seus analistas não chegaram a recomendar uma posição explicitamente baixista contra todo o setor. Eles observaram que os valuations de software já haviam caído drasticamente, tornando arriscadas posições vendidas indiscriminadas.

Em vez disso, o banco recomendou revisitar uma operação relativa que favorece semicondutores em detrimento de software. Uma operação em pares combina uma posição preferida com uma posição oposta para isolar a diferença de desempenho esperada.

Essa recomendação esclarece o principal contraponto desta história. O JPMorgan não está simplesmente apostando em uma ampla recuperação da tecnologia. Está apostando que a economia do hardware continuará mais atraente do que a economia do software.

A distinção começa com a intensidade de capital. Treinar grandes modelos e atender milhões de usuários exige chips, memória, redes, instalações e eletricidade.

Essas despesas beneficiam os fornecedores de infraestrutura antes que um aplicativo de IA prove ter demanda duradoura. As empresas de software então precisam recuperar seus custos por meio de assinaturas, cobranças por uso, publicidade ou economias operacionais.

Isso cria uma linha do tempo desigual. Fornecedores de semicondutores podem gerar receita durante a expansão da infraestrutura, enquanto os fornecedores de aplicações podem precisar de mais tempo para demonstrar margens atraentes.

As empresas de software também enfrentam canibalização pela IA. Um novo assistente ou fluxo de trabalho automatizado pode reduzir a demanda por um produto antigo sem gerar receita equivalente para seu fornecedor.

Fornecedores estabelecidos podem incluir recursos de IA em contratos existentes, mas essa inclusão complica a mensuração. Um uso maior não significa necessariamente que os clientes estão pagando o suficiente para cobrir os custos de computação e desenvolvimento.

A concorrência acrescenta outra camada. Modelos fundamentais oferecem cada vez mais capacidades sobrepostas, enquanto modelos abertos permitem que empresas implementem alternativas sob seu próprio controle.

Desenvolvedores de aplicações podem trocar de fornecedor de modelos, combinar vários modelos ou usar sistemas menores para tarefas rotineiras. Essa flexibilidade pode pressionar as margens em toda a cadeia de software.

O hardware não está imune à concorrência. Empresas de nuvem estão desenvolvendo aceleradores personalizados, projetistas de modelos estão otimizando cargas de trabalho e fabricantes continuam ampliando a capacidade de produção.

No entanto, trocar o fornecedor de um chip avançado envolve restrições técnicas, de fabricação e de compatibilidade de software. Esses obstáculos podem preservar os preços por mais tempo do que uma vantagem de recursos no software.

O contraste ajuda a explicar o ganho de 48% do índice de semicondutores, contra a alta de 1,3% do software. Os investidores recompensaram empresas que atendem aos gargalos físicos e questionaram empresas que enfrentam substituição incerta de produtos.

Essa diferença pode diminuir de várias formas. As ações de semicondutores podem cair, os lucros de software podem melhorar, ou ambos os desenvolvimentos podem ocorrer ao mesmo tempo.

Uma recuperação bem-sucedida do software exigiria evidências mais claras de que os recursos de IA geram receita incremental ou economias de custo duradouras. A experimentação por parte dos clientes, por si só, não resolverá a preocupação.

As empresas de infraestrutura enfrentam um teste diferente. Elas precisam mostrar que grandes pedidos refletem demanda final, e não clientes construindo capacidade excessiva.

Os dois lados estão conectados porque os hyperscalers estão entre eles. Empresas como Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta compram infraestrutura enquanto também vendem serviços de nuvem e aplicações de IA.

O forte investimento de capital ajuda imediatamente os fornecedores de chips, mas eleva a barreira financeira para as plataformas de nuvem. Quanto mais essas empresas investem, mais receita e fluxo de caixa seus serviços de IA precisarão gerar no futuro.

É por isso que a recuperação da operação de IA do JPMorgan não restaura a antiga narrativa de tecnologia. Ralis anteriores frequentemente impulsionavam infraestrutura, plataformas, aplicações e software especulativo ao mesmo tempo.

O novo argumento exige seletividade. Empresas com produtos escassos e pedidos confirmados recebem preferência, enquanto companhias com preços incertos enfrentam maior escrutínio.

Os investidores já viram como o sentimento pode mudar rapidamente. Uma recuperação das ações de IA em julho elevou o S&P 500 para dentro de 1% de seu recorde, mesmo com as preocupações sobre os retornos dos investimentos persistindo.

Esses movimentos mostram que dúvidas e otimismo podem coexistir. Um rali pode refletir a busca por pechinchas sem resolver a questão de longo prazo sobre quem captura os lucros da IA.

A preferência relativa do JPMorgan oferece uma resposta direta por enquanto. O banco espera que a escassez de infraestrutura forneça mais suporte do que a competição em software permite.

O que a tese otimista ainda precisa provar

Um mercado mais barato não é automaticamente atraente quando os lucros necessários para justificar os investimentos em IA permanecem incertos.

A tese cética começa com os investimentos de capital. Empresas de tecnologia estão comprometendo recursos substanciais antes que a demanda final por muitos serviços de IA esteja plenamente visível.

Balanços sólidos tornam esse investimento possível. Eles não garantem retornos adequados.

Os data centers também exigem energia, refrigeração, redes, terrenos e longos cronogramas de construção. Restrições de oferta podem proteger os fabricantes de equipamentos enquanto elevam os custos das empresas que financiam a implantação.

A questão central é se a receita de IA cresce rápido o suficiente para absorver esses custos. O JPMorgan afirma que as evidências de monetização estão aumentando, mas elas permanecem desiguais entre setores e produtos.

A demanda por nuvem oferece um sinal positivo. Empresas estão alugando mais capacidade computacional e experimentando desenvolvimento assistido por IA, atendimento ao cliente, pesquisa e análise de documentos.

No entanto, gastos experimentais diferem de demanda permanente de produção. Empresas podem reduzir projetos que falham em revisões de segurança, produzem resultados pouco confiáveis ou custam mais do que o esperado.

As métricas de uso também precisam de contexto. Um serviço pode processar mais tokens, usuários ou consultas enquanto gera lucro limitado, porque a inferência continua cara.

Reduções de preço complicam ainda mais o quadro. Custos menores dos modelos incentivam a adoção, mas podem reduzir a receita por tarefa e intensificar a concorrência entre provedores.

Essa tensão coloca os gastos dos hyperscalers no centro do risco. Se as empresas de nuvem reduzirem seus planos de expansão, os pedidos de semicondutores poderão enfraquecer antes que novas receitas de aplicações preencham a lacuna.

A queda do mercado em julho ilustrou o quanto essa operação é sensível a essa preocupação. Investidores reagiram fortemente a questões sobre expansão excessiva e o momento de demanda adicional por chips.

Ganhos anteriores também criaram comparações exigentes. Uma empresa de semicondutores pode reportar receita em crescimento e ainda decepcionar se os investidores esperavam crescimento mais rápido ou projeções mais fortes.

O cenário mais amplo do mercado também importa. As taxas de juros afetam o valor presente que os investidores atribuem aos lucros futuros, especialmente para empresas avaliadas com base em crescimento distante.

A volatilidade macroeconômica pode, portanto, superar o progresso no nível das empresas. O JPMorgan espera que a redução da volatilidade apoie melhores negociações, mas essa condição permanece fora do controle de qualquer fabricante de chips.

A escassez de oferta traz seu próprio risco de reversão. Margens elevadas motivam fabricantes a ampliar a capacidade, enquanto clientes buscam fornecedores alternativos e projetos mais eficientes.

Se nova capacidade chegar enquanto o crescimento da demanda desacelera, os preços podem enfraquecer rapidamente. Os ciclos de semicondutores passaram repetidamente de escassez a excesso porque as decisões de produção ocorrem muito antes de a demanda final ficar clara.

A exposição geopolítica acrescenta outra incerteza. A produção de chips avançados, memória, encapsulamento e equipamentos de fabricação abrange várias regiões, com políticas comerciais e de segurança distintas.

Controles de exportação podem restringir mercados ou alterar projetos de produtos. Disputas comerciais também podem influenciar onde as empresas constroem instalações e quais fornecedores os clientes escolhem.

Esses fatores não invalidam a perspectiva do JPMorgan para semicondutores. Eles mostram por que a tese depende de várias partes móveis, e não de uma escassez permanente.

A evidência mais forte combinaria alta utilização, preços firmes, pedidos crescentes e expansão da receita dos clientes. Qualquer indicador isolado pode enganar quando analisado sozinho.

Os investidores também devem separar a adoção de IA do desempenho das ações. Uma tecnologia pode se disseminar rapidamente enquanto os acionistas recebem retornos fracos, porque a concorrência transfere grande parte do valor aos clientes.

A internet criou enorme valor econômico, mas muitos provedores de infraestrutura e aplicações ainda fracassaram. A IA pode seguir um caminho igualmente desigual sem reproduzir todos os detalhes históricos.

A nota do JPMorgan reconhece essa seletividade. Seu alerta de que a tecnologia pode não recuperar seu sucesso anterior impede que a tese se transforme em um simples retorno ao entusiasmo especulativo.

O argumento de posicionamento mais limpo também é temporário. Quando os investidores reconstruírem grandes posições, o congestionamento pode retornar e tornar o setor novamente vulnerável.

Portanto, a recuperação da operação de IA do JPMorgan precisa conquistar apoio por meio de resultados. Avaliações mais baixas criam uma abertura, enquanto os lucros determinam se essa abertura se torna uma recuperação duradoura.

Três sinais decidirão o que vem a seguir

Lucros, investimentos de capital e a diferença de desempenho entre semicondutores e software determinarão se o JPMorgan identificou uma reconfiguração ou apenas uma pausa temporária.

O primeiro sinal é a próxima rodada de lucros e projeções das empresas de semicondutores. A receita por si só não fornecerá evidência suficiente, porque os investidores já esperam uma demanda substancial por IA.

Preços, visibilidade de pedidos, estoques e utilização da produção importarão mais. A continuidade da força nos preços até 2027 reforçaria a visão do JPMorgan de que as condições de oferta permanecem restritas.

Os comentários da administração sobre a capacidade em 2028 também merecerão atenção. Uma expansão acelerada pode confirmar a demanda, mas também pode aumentar o risco de excesso de oferta posterior.

Os investidores devem comparar as projeções entre processadores, memória, redes, equipamentos e encapsulamento avançado. Fraqueza isolada em uma categoria tem significado diferente de uma desaceleração ampla dos pedidos.

O segundo sinal são os investimentos de capital das maiores empresas de nuvem. Microsoft, Amazon, Alphabet e Meta influenciam coletivamente a demanda em grande parte da cadeia de infraestrutura de IA.

O aumento dos investimentos apoiaria os fornecedores de semicondutores, mas os investidores precisam examinar por que os gastos aumentaram. Capacidade vinculada a clientes comprometidos é evidência mais forte do que construção baseada principalmente em demanda projetada.

O crescimento da receita de nuvem também precisa acompanhar o ritmo do investimento. Uma diferença crescente entre gastos e receita relacionada à IA enfraqueceria o argumento mais amplo de monetização.

Os investidores devem observar mudanças na depreciação, utilização e vida útil esperada dos equipamentos de IA. Esses detalhes contábeis e operacionais afetam o retorno gerado por cada dólar investido em infraestrutura.

Uma redução de gastos não encerraria automaticamente a expansão da IA. No entanto, desafiaria expectativas baseadas em demanda continuamente acelerada.

O terceiro sinal é se o software começa a reduzir sua diferença de desempenho em relação aos semicondutores. Essa mudança testaria a operação relativa preferida pelo JPMorgan de forma mais direta do que um rali amplo do mercado.

Uma recuperação crível do software exige mais do que avaliações menores. Os fornecedores precisam mostrar que os recursos de IA melhoram a retenção, aumentam os valores dos contratos ou reduzem os custos de entrega.

A qualidade da receita importa. Projetos temporários de consultoria e testes promocionais oferecem menos suporte do que assinaturas recorrentes ou demanda baseada em uso proveniente de sistemas de produção.

A melhoria da economia do software ampliaria a operação de IA e reduziria sua dependência de infraestrutura física. Também poderia sugerir que os clientes estão passando da experimentação para a implantação comercial.

A continuidade da fraqueza do software apoiaria a cautela do JPMorgan. Indicaria que os gastos com infraestrutura ainda capturam mais valor do que as aplicações destinadas a justificá-los.

Esses três sinais devem ser interpretados em conjunto. Resultados fortes em chips sem melhoria na monetização da nuvem podem estender o rali enquanto aumentam a barreira financeira futura.

Maiores gastos em nuvem sem preços firmes de semicondutores podem mostrar que a oferta está se tornando mais fácil de obter. Melhores lucros de software poderiam validar a adoção, mesmo com a normalização do crescimento de hardware.

O resultado mais construtivo combinaria demanda duradoura por chips, investimento disciplinado em infraestrutura e receita mensurável de aplicações. Essa combinação distribuiria valor econômico por toda a cadeia de IA.

O resultado mais preocupante combinaria desaceleração do crescimento da nuvem com aumento de capacidade e preços fracos de software. Isso sugeriria que os gastos superaram a demanda lucrativa.

Entre esses resultados há uma ampla gama de oportunidades seletivas e decepções. Esse é exatamente o mercado descrito pela nota do JPMorgan.

Leitores que acompanham a recuperação da operação de IA do JPMorgan devem resistir a tratar ganhos diários de preços como confirmação. O teste mais forte vem dos lucros, compromissos dos clientes e preços em toda a cadeia de suprimentos.

Observe primeiro os próximos relatórios de semicondutores e depois compare os gastos dos hyperscalers com a receita de IA. Por fim, verifique se as empresas de software conseguem transformar adoção em margens duradouras.

Se os três sinais melhorarem, a recuperação parecerá cada vez mais fundamentada. Se apenas os preços das ações se recuperarem, o mercado poderá simplesmente estar reconstruindo as posições congestionadas que eliminou recentemente.