O investimento em IA muda para uma “infraestrutura flexível” e para a longevidade, dizem os VCs

Na 2026 Smart Computing Infrastructure Innovation Conference, realizada no 2.º trimestre de 2026, vários investidores de capital de risco delinearam uma mudança significativa na forma como avaliam oportunidades relacionadas com IA: estão a afastar-se de narrativas centradas em equiparar a escala da Nvidia e a passar a identificar soluções especializadas, apoiando a sobrevivência a longo prazo das empresas.

Infraestrutura: da escala para a especialização

Embora a procura global de IA continue a acelerar, o foco dos investidores na área de infraestruturas mudou de forma fundamental. Wang Xin, parceiro na Dongfang Fuhai, afirmou que a indústria de IA entrou num ciclo positivo em que a infraestrutra continua a dominar. Ainda assim, sublinhou que a narrativa de “comparar apenas com a Nvidia” já não se aplica; o mercado passa cada vez mais a favorecer “hidden champions” (campeões escondidos) que resolvem gargalos técnicos específicos.

Zhang Qian, fundadora da Tianjin Technology Investment, apresentou uma visão contrária: quando as receitas da infraestrutura global de computação forem capturadas pelos principais fabricantes, o capital de risco deve concentrar-se em aplicações específicas por setor vertical, atingindo um elevado retorno sobre o investimento (ROI) sem consumir recursos computacionais massivos. Ela defendeu que a China, como a economia de aplicações mais abrangente do mundo, deve apostar numa penetração profunda em milhares de indústrias, em vez de perseguir modelos de linguagem genéricos de grandes dimensões.

Jiang Chun, managing partner da Puhua Capital, destacou a importância da “soft infrastructure” em conjunto com o hardware tradicional. Identificou especificamente a segurança em IA como uma prioridade emergente para investimento. À medida que as tecnologias de geração de vídeo se tornam mais realistas, garantir a autenticidade dos dados e construir sistemas de dados fiáveis será crucial, disse. “Temos de estabelecer um sistema de dados confiável para impedir ataques maliciosos e fraudes de dados”, afirmou Jiang, referindo que a sua empresa se foca em projetos subjacentes capazes de construir “data flywheels” (rodas dentadas de dados) e “mecanismos de tolerância a falhas”, para assegurar a expansão saudável do ecossistema de IA.

Hard Tech: ajustamentos de ciclo longo

Wang Meng, parceiro na Junshan Capital, revelou que a sua empresa investiu fortemente em embodied AI (IA incorporada) em 2024, mas alterou a estratégia ao entrar em 2025, depois de descobrir gargalos físicos em avanços de hardware. “Percebemos rapidamente que o foco do investimento tem de passar do ‘corpo’ para o ‘cérebro’, começando a implementar nas camadas do modelo e do ‘world model’”, explicou.

Wang também referiu que, com a conclusão da implantação industrial em 2026, o interesse dos investidores está a deslocar-se para a robótica doméstica. A lógica é diferente: os robôs industriais priorizam eficiência e custo, enquanto os robôs para casa se parecem com eletrónica de consumo, exigindo uma qualidade de produto extrema e valor emocional. Esta mudança de “hard” para “soft” reflete o reconhecimento do mercado sobre os prazos de adoção da tecnologia.

Jiang Chun acrescentou que a IA está a impulsionar mudanças radicais no lado da produção. Enquanto a era da Internet se centrava na digitalização do lado do consumidor, a era da IA enfatiza a inteligência no lado da produção. Extrair dados de sistemas industriais como sistemas de controlo distribuído (DCS) e manufatura integrada por computador (CIM) para formar novos “data flywheels” representa a área mais promissora para investimento em hard tech, defendeu.

Critérios de investimento revistos

Os padrões de avaliação dos investidores passaram por uma reestruturação fundamental sob a nova narrativa industrial. Qiao Yuting, diretora-geral da OPPO Xingxing Investment, salientou que o investimento na camada de aplicação não pode basear-se no pensamento da geração anterior da Internet. As equipas “AI-native” devem ser “pequenas e bonitas” (small and beautiful), com custos laborais mínimos e iteração rápida. “As empresas tradicionais de software têm dificuldades em transitar para a IA porque as suas estruturas organizacionais e processos foram desenhados para modelos intensivos em mão de obra”, referiu, acrescentando que os investidores agora priorizam se as equipas têm pensamento de IA “nativo” e conseguem encontrar rapidamente adequação produto-mercado a nível global.

Zhang Qian afirmou que certos setores já entraram na era 3.0 do investimento em IA, em que o objetivo é a “longevidade”. Embora as avaliações de mercado na primeira ronda pareçam inflacionadas, o verdadeiro desafio está em sobreviver aos ciclos do mercado. “Os investidores não devem apenas sobreviver a si próprios, mas também ajudar as empresas da carteira a construir capacidades de sobrevivência a longo prazo”, disse. “O potencial das aplicações de IA pode estar apenas 5-10% explorado; a disrupção das indústrias pela IA está apenas a começar.”

Wang Meng expressou preocupação com o “FOMO (fear of missing out)”, sentimento de medo de ficar para trás, em áreas de fronteira como a computação quântica. Embora a computação quântica seja vista como o próximo limite, a viabilidade comercial poderá não chegar senão depois de 2030. “Os investidores precisam de equilibrar a perseguição de tendências com o respeito pelos cronogramas da tecnologia, evitando a depleção prematura de valuation em tecnologias de ciclo longo”, concluiu.