A inteligência artificial (IA) deixou de ser apenas um “tema de futuro” e virou imediatamente um filtro de valor para empresas específicas em bolsa. O início de 2026 foi marcado por um mercado mais nervoso e mais seletivo: a pergunta deixada de ser “quem tem exposição a IA?” e passou a ser “quem vai ganhar dinheiro com IA?”. Nesse cenário, enquanto as ações oscilam ao sabor dessa nova disputa por vencedores e perdedores, o Bitcoin volta a aparecer como alternativa de investimento justamente por operar em outra lógica: não depende de margens corporativas, de investimentos crescentes ou de narrativas que mudam a cada nova versão do modelo.
A tese por trás disso é simples, mas poderosa. O Bitcoin nasceu com uma regra central: oferta limitada e previsível, com emissão que diminui ao longo do tempo até chegar a zero. Em outras palavras, ele não é um “negócio” que precisa vender mais, contratar mais, investir mais ou defender market share contra um concorrente que pode surgir amanhã com um produto melhor, ele é um ativo monetário com desvantagens programadas.
E é justamente essa previsibilidade que faz com que, em ambientes de incerteza e reprecificação acelerada (como o atual), parte do mercado busque uma ansiedade fora do sistema tradicional.
No curto prazo, há um componente estrutural que afeta as qualidades do Bitcoin. A IA tem funcionado como um “buraco negro” de capital, concentrando recursos em poucos temas, empresas e cadeias produtivas. Isso reduz a liquidez disponível para outros ativos de risco, incluindo o BTC, que tem sido pressionado por essa narrativa além do atual momento de queda que vive o setor.
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Porém, olhando para o longo prazo, as análises apontam que mesmo empresas consideradas vencedoras dessa atual batalha sobre a IA, deverão ser impactadas em níveis em um cenário de choque de produtividade e “caos deflacionários”. É nele que o Bitcoin reforça seus fundamentos como um ativo que não sofre com intervenções e que tem previsibilidade de oferta para ser a melhor opção de investimento.
Os primeiros “perdedores” da IA
A reprecificação de 2026 tem um traço comum: o mercado está “tirando primeiro e fazendo perguntas depois” em fatos percebidos como vulneráveis à disrupção da IA.
A pressão mais intensa tem se concentrado em software e serviços, onde os investidores passaram a precificar o risco de “comoditização”, já que funcionalidades antes vendidas como produto podem recorrer embutidos em modelos generalistas, copilotos e agentes, e isso mexe com múltiplos, crescimento e poder de precificação.
Na prática, o que o mercado vem punindo é uma combinação de poder de precificação menor, custo maior para competir (dados, inferência, integração) e dúvida sobre defensabilidade do produto. Confira os setores mais afetados:
- SaaS/software corporativo: risco de funcionalidades mudarem de commodities, contratos sendo renegociados e clientes exigirem ROI mais rápido.
- Tecnologia educacional: parte do valor percebido (tutoria, resolução de dúvidas, explicada) é atacada por alternativas gratuitas/embutidas em buscadores e assistentes.
- Ferramentas de criatividade e mídia digital: IA generativa reduz barreiras e aumenta a competição (conteúdo, design, edição), gerando pressão de precificação e debate sobre monetização.
- Serviços e software “backoffice”/gestão: as empresas passam a revisar gastos e cortar redundâncias; o mercado cobra eficiência e prova de captura de valor com IA (não só discurso).
A lógica do mercado aqui é brutal: se a IA reduz a necessidade de certos softwares, comprime o poder de precificação e ameaça a recorrência da receita, os limites permitem de se sustentar. Não por acaso, uma discussão em Wall Street passou a girar em torno da capacidade de empresas de software protegerem a participação do mercado diante de novas ferramentas de IA, e, ao mesmo tempo, aumentou o ceticismo sobre planos de gastos gigantescos de Big Tech com data centers, num momento em que os investidores descobriram mais evidência de retorno.
Esse estresse não é apenas “macro”, ele é temático. E quanto mais a IA deixa de ser promessa e vira produto, mais setores entram na lista de risco. É o tipo de mudança que transforma 2026 numa temporada de seleção natural na bolsa.
Entre os nomes que o mercado tem tratado como mais exposto a esse risco da IA, alguns deles já caíram mais que o próprio Bitcoin em menos de dois meses de ano: a Intuit (INTU) acumula -42,30% no ano, a Chegg (CHGG) recua -39,39%, a Workday (WDAY) cai -32,76%, a Salesforce (CRM) perde -30,05% e a Adobe (ADBE) registra baixa de -25,94%, um retrato de como a correção tem sido particularmente duradouro em empresas de software e serviços que precisam provar, na prática, que fornecem poder de defesa de precificação e monetizar IA.
Os vencedores da corrida da IA
Do outro lado, há um grupo que o mercado segue tratando como “vencedor”, ao menos por enquanto: quem fornece a base dessa corrida, principalmente semicondutores e partes críticas da infraestrutura de IA. A percepção é que, independentemente de quais aplicações vençam, o ciclo de investimento em capacidade computacional sustenta receita para quem vende as ferramentas básicas do boom.
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Além disso, a própria concentração do rali recente em poucas empresas reforça esse quadro de “ganhadores óbvios” e um mercado mais estreito. Em 2026, o debate sobre liderança tem vindo acompanhado de alertas sobre risco de concentração e divergência entre mega caps e o resto do mercado, um sinal de que a alta não é “democrática”, e sim direcionado aos nomes mais ligados ao ciclo de investimento em IA.
Entre os setores que estão ganhando neste ambiente, estão:
- Semicondutores: captura direta do ciclo de investimento em computação e data centers.
- Equipamentos e cadeia de fabricação de chips: litografia e máquinas/insumos para produzir semicondutores viram gargalo — e o mercado precifica isso.
- Infraestrutura de data center: demanda por capacidade e eficiência energética sustentada tese de investimento em infraestrutura.
- Nuvem/hiperscaladores: quem controla distribuição e capacidade computacional tende a capturar parte relevante do valor.
Do lado das empresas mais favorecidas pelo ciclo de infraestrutura da IA, os ganhos em 2026 reforçam a preferência do mercado: a Micron (MU) sobe 46,23% no ano, a Applied Materials (AMAT) avança 44,09%, a Lam Research (LRCX) ganha 38,68%, a ASML (ASML) valoriza 36,55% e a Intel (INTC) acumula alta de 20,92%, um movimento que concentra a performance nos elos de memória e equipamentos para fabricação de chips, que tendem a capturar diretamente a demanda por computação e data centers.
Mas há um detalhe importante, que começa a aparecer com mais frequência nas análises: mesmo o lado “vencedor” pode carregar fragilidades. Uma cascata do Man Group descreve o boom de IA como real, porém sustentado por uma arquitetura financeira inflada e cada vez mais dependente de ciclos de capex e estruturas de financiamento que podem ser insustentáveis se a curva de demanda não acompanhar, com risco de efeito caso um grande player desacelere investimentos.
Em outras palavras, até as empresas “favorecidas” podem prejudicar se o mundo concluir que há excesso de investimento, retorno incerto e previsão de margens à frente, especialmente num cenário em que a eficiência e a competição derrubaram preços de forma acelerada.
A volta ao Bitcoin: deflação por produtividade e o “único vencedor” relativo
É aqui que a tese do Bitcoin volta ao centro, e não apenas como “proteção contra inflação”. Cathie Wood, da ARK Invest, argumentou que o avanço avançado de IA, robótica e tecnologias exponenciais pode gerar um choque de produtividade com “caos deflacionários”: onde os custos caem, a eficiência sobe e os preços são resilientes para baixo, não por falta de dinheiro na economia, mas por ganhos reais de produtividade.
Na leitura dela, esse ambiente é confortável para o “mundo tradicional”, habituado a conviver com a inflação moderada, e tende a expor fragilidades em modelos dependentes de dívida e interconexões financeiras, enquanto o Bitcoin se beneficiaria por operar fora dessas engrenagens e por ter oferta limitada.
Rony Szuster, chefe de pesquisa do Mercado Bitcoin (MB) segue um mesmo raciocínio e faz uma distinção crucial: uma coisa é deflação por contração monetária (menos monetárias), outra é deflação por produtividade (mais eficiência). No cenário de produtividade via IA, bens e serviços podem ficar mais baratos porque o produto ficou mais eficiente, já o Bitcoin não “ganha produtividade” do mesmo jeito, pois sua emissão segue um cronograma fixo e previsível.
A implicação é desconfortável até para empresas que parecem favorecidas no momento atual, já que a deflação pela produtividade tende a comprimir preços, margens e expectativas, exigindo que companhias “vencedoras” provem retorno de capex num ritmo cada vez mais competitivo.
Já o Bitcoin não precisa defender margem nem financiar expansão: sua oferta segue fixa e previsível, o que sustenta a ideia de que ele pode ser o vencedor relativo num mundo em que a IA barateia quase tudo, inclusive a própria vantagem competitiva das empresas.
Szuster ressalta que não dá para cravar que o Bitcoin vai necessariamente ter melhor desempenho do que ações ligadas à IA, principalmente no curto prazo, porque as empresas podem capturar receita e escala de forma direta, enquanto o BTC não é um ativo que “escala” via fluxo de caixa. Mas se a IA espalhou deflação por produtividade pela economia, ela tende a tornar a disputa corporativa mais agressiva, com pressão de preços e reprecificação constante, e é nesse ambiente que o Bitcoin aparece como uma alternativa mais diferente do resto do mercado.
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Fonteportaldobitcoin
