Quando todos estão vendendo ações de software, o HSBC diz que você está errado

By: rootdata|2026/02/27 22:11:30
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Escrito por: Cosmic Wave Naruto, Deep Tide TechFlow

Em fevereiro de 2026, o mercado de ações de tecnologia está passando por um colapso sistêmico, referido por alguns meios de comunicação como o "SaaSpocalipsis".

O preço das ações da Salesforce caiu quase 40% desde seu pico em 2025; as ações da ServiceNow despencaram mais de 11% em um único dia após seu relatório de lucros trimestrais, simplesmente porque a administração mencionou em uma teleconferência que "agentes de IA estão complicando a visibilidade do crescimento de vagas"; a Workday caiu mais de 22%; todo o índice S&P 500 de Software e Serviços evaporou quase US$ 1 trilhão em valor de mercado nas primeiras seis semanas de 2026.

A lógica do mercado é simples: Os agentes de IA agora são capazes de substituir um grande número de operações manuais. Empresas que usam IA para realizar tarefas que antes exigiam 100 pessoas naturalmente não precisam mais de 100 vagas de software. Acredita-se que o modelo de negócios SaaS com cobrança baseada em vagas tenha chegado ao fim de sua trajetória histórica.

À medida que esse pânico de negociação varria a indústria, Stephen Bersey, chefe de pesquisa de tecnologia dos EUA no HSBC, lançou um relatório de pesquisa provocativamente intitulado: "O software comerá a IA."

Seu argumento central pode ser resumido em uma frase: O pânico do mercado é um erro de julgamento.

Um Relatório Contrariante

"O mercado teme que a IA substitua o software empresarial, e esse medo é equivocado."

Ele escreveu no início do relatório. Na sua opinião, a IA não eliminará o software, mas será absorvida por ele, tornando-se uma camada de capacidade integrada às plataformas de software empresarial. O software não é o inimigo da IA; o software é o veículo para a IA alcançar o mundo real.

Essa lógica inverte todo o quadro narrativo do mercado atual. O medo do mercado é "a IA substituir o software", enquanto o julgamento de Bersey é "o software domesticará a IA".

Ele citou uma analogia histórica da era da internet: quando a internet explodiu, a acumulação inicial de valor foi concentrada na infraestrutura física — servidores, cabos de fibra óptica, centros de dados. Uma grande quantidade de capital fluiu para a infraestrutura de hardware, enquanto as empresas que enfrentaram dificuldades no início da internet acabaram sendo as que conquistaram valor a longo prazo. O software é o ponto final do valor da internet.

Bersey acredita que a evolução da IA está refazendo o mesmo roteiro. Os anos de 2024 e 2025 são o período de construção da infraestrutura — poder computacional, modelos, integração de código — tudo está pavimentando o caminho para uma explosão na camada de software. E 2026 é o ano em que o motor realmente se acende.

"O software será o principal mecanismo para a IA se espalhar nas maiores empresas do mundo. Acreditamos que 2026 será o ano em que a monetização do software começa."

Por que os modelos de fundação não podem substituir o software empresarial?

O argumento mais substancial do relatório é uma dissecação em camadas da lógica de que "a IA irá diretamente interromper o software".

Os pontos de vista dos críticos parecem persuasivos: grandes modelos de linguagem já podem escrever código, a vibe coding (gerando diretamente software utilizável através de descrições em linguagem natural) está em ascensão, e as empresas de modelos de IA estão fazendo mais tentativas na camada de aplicação. Então, por que as empresas ainda precisam de sistemas de software tradicionais como Oracle, SAP e Salesforce, que são caros?

A resposta de Bersey se desdobra em três níveis.

Em primeiro lugar, os modelos de base têm "falhas inerentes".

O relatório afirma claramente que os modelos de base "têm defeitos intrínsecos" e não conseguem realizar de forma competente a tarefa de "substituição total" das plataformas principais em grandes empresas. Eles se saem bem em cenários específicos — geração de imagens, desenvolvimento de pequenas aplicações, processamento de texto —, mas, para plataformas principais de alta fidelidade e nível empresarial, isso "não é realista".

A razão fundamental reside nas limitações dos dados de treinamento. Os LLM são treinados com dados da internet disponíveis publicamente, enquanto o conhecimento arquitetônico proprietário, a lógica de negócios e os padrões operacionais acumulados pelos sistemas de software empresarial ao longo de décadas — essas propriedades intelectuais principais não estão disponíveis na internet pública, o que torna impossível para a IA aprender ou replicar. O fosso dos sistemas da Oracle e da SAP não pode ser igualado escrevendo código; ele é construído ao longo do tempo e através de cenários de negócios.

Em segundo lugar, as capacidades do Vibe Coding são severamente superestimadas.

O relatório aponta diretamente a fraqueza fatal do Vibe Coding: ele coloca todo o ônus do design sobre os desenvolvedores. Você diz à IA: "Quero um sistema que possa lidar com cadeias de suprimentos globais", e a IA pode gerar código, mas "como definir a arquitetura desse sistema, como lidar com exceções, como garantir que ele não falhe sob pressão extrema" — esses julgamentos ainda exigem a intervenção humana.

Mais criticamente, Bersey aponta que as grandes empresas de modelos de IA "têm quase nenhuma experiência na criação de software de nível empresarial". Eles estão entrando em um ambiente extremamente complexo do zero. Em contraste, o software empresarial evoluiu ao longo de décadas para alcançar níveis de "quase zero erros, alto rendimento e alta confiabilidade", o que é um marco que novos participantes da IA não podem alcançar no curto prazo.

Em terceiro lugar, os custos de mudança para as empresas são uma barreira real.

Mesmo assumindo que a IA pode realmente escrever código de qualidade comparável, o custo de substituição dos sistemas principais para as empresas permanece extremamente alto, incluindo riscos de interrupção de receita, perda de produtividade, problemas de compatibilidade em ambientes de TI e a confiança acumulada nas marcas de fornecedores e nas capacidades de serviço... esses são custos reais de mudança que não desaparecerão apenas porque a IA pode escrever código.

O software empresarial requer um tempo de atividade comprovado de 99,999% ao longo dos anos, funcionando sem erros em vários ambientes de TI complexos. Essa confiança é conquistada ao longo do tempo, não construída a partir de pilhas de código.

Quem serão os verdadeiros beneficiários da monetização da IA?

Se a primeira metade do relatório é um argumento defensivo, a segunda metade é uma estratégia ofensiva.

O julgamento central de Bersey é: a maior parte da cadeia de valor da IA acabará fluindo para a camada de software, não para as camadas de hardware e chip.

"Acreditamos que a IA é a principal fonte de criação de valor no software, e a maior parte do valor de longo prazo pertencerá ao software, não ao hardware."

Ele também destaca que a escassez de hardware, a falta de GPUs, as limitações de energia e os gargalos dos centros de dados persistirão nos próximos anos. Essa escassez reforça a posição estratégica das plataformas de software: apenas as plataformas de software podem converter as capacidades de IA em valor comercial escalável e repetível.

Quanto ao veículo de monetização específico, o relatório aponta para os agentes de IA.

Bersey prevê que, em 2026, veremos a implantação em grande escala de agentes de IA orientados para tarefas e integrados ao fluxo de trabalho em empresas da Fortune 2000 e PMEs. No entanto, sua avaliação qualitativa dos agentes é radicalmente diferente da narrativa dominante no mercado; ele não vê os agentes como disruptores que substituem o software, mas acredita que eles devem operar dentro dos parâmetros e permissões definidos pelo software. É precisamente esse "agente limitado" que pode atender às necessidades das empresas em relação à gestão de riscos da IA.

Em outras palavras, as empresas não precisam de uma IA onipotente e livre; o que elas precisam é de uma IA que possa ser governada, auditada e operar dentro de uma estrutura de conformidade. Isso é algo que apenas agentes profundamente integrados aos sistemas de software empresarial podem alcançar.

"O software é a principal maneira para as empresas usarem a IA de forma controlada." Este é o julgamento mais crítico de todo o relatório.

Ao mesmo tempo, o relatório prevê que a demanda por inferência superará gradualmente a demanda por treinamento, tornando-se o principal impulsionador do crescimento do consumo de energia de computação. Isso significa que, à medida que os agentes se tornam mais generalizados, o consumo de energia de computação não diminuirá, mas continuará a crescer, apoiando ainda mais todo o ecossistema de software e infraestrutura.

Oportunidade ou armadilha?

Quando o relatório foi divulgado, a avaliação geral do setor de software já havia caído para níveis históricos. O julgamento de Bersey é: as baixas avaliações combinadas com o próximo ano de monetização apresentam uma oportunidade de entrada, não um sinal de saída.

"As avaliações de software estão em níveis históricos, mesmo que a indústria esteja à beira de uma expansão massiva."

Em termos de recomendações específicas, a lógica do HSBC é clara: as empresas de software que estabeleceram profundas defesas de dados, possuem a capacidade de incorporar agentes de IA e não dependem de modelos de faturamento baseados exclusivamente em número de funcionários serão as maiores beneficiárias desta onda de monetização de IA. A lista de classificação de compra inclui Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Alphabet, etc., cobrindo quase todos os principais players do software empresarial.

Vale ressaltar que o HSBC também rebaixou as classificações da IBM e da Asana e listou a Palo Alto Networks como "subponderada". Nem todas as empresas de software podem navegar com segurança neste desafio; a chave reside em saber se elas podem se tornar a infraestrutura para os agentes de IA pousarem, em vez de serem contornadas pelos agentes como meras interfaces humanas.

O relatório da Bersey é logicamente rigoroso, oportuno, e sua postura contrária por si só tem um forte efeito viral.

No entanto, há uma questão que o relatório não aborda diretamente: se os agentes de IA puderem realmente operar de forma eficiente dentro da estrutura do software empresarial, a demanda por "assentos" de software diminuirá silenciosamente? O valor do software como suporte para a IA pode se manter, mas se o modelo de negócios de "faturamento por cabeça" pode sustentar as avaliações atuais ainda é uma questão em aberto.

O software consumirá a IA, ou a IA consumirá o software? Este debate encontrará novas evidências em todos os relatórios financeiros de 2026.

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