A inteligência artificial deixou de ser um conceito futurista para se tornar uma força transformadora presente em praticamente todos os aspectos da vida moderna. De assistentes de voz a previsões financeiras e diagnósticos médicos, a IA hoje impulsiona as operações e o crescimento de muitas das empresas mais valiosas do mundo.
Essa mudança sísmica está remodelando as tendências globais de investimento, com fundos temáticos de inteligência artificial e big data registrando crescimento explosivo e atraindo o interesse dos investidores. Ao final do primeiro trimestre deste ano, os ativos globais alocados em fundos de IA e big data ultrapassavam os US$ 30 bilhões.
No guia Investindo em Inteligência Artificial, exploramos o que está por trás do crescimento desse tema e como os investidores podem se posicionar.
Crescimento Exponencial dos Fundos de IA e Big Data
Os fluxos para fundos de IA e big data se intensificaram no final de 2022, impulsionados pelo entusiasmo em torno do lançamento público do ChatGPT 3.5, que demonstrou o potencial transformador da IA a centenas de milhões de usuários ao redor do mundo. E, no início de 2025, os aportes recordes foram alimentados, em parte, pelo crescente interesse de investidores chineses, estimulado pelo sucesso da gigante local de IA, DeepSeek.
Esses avanços contribuíram para que os ativos em fundos de IA e big data domiciliados nos EUA crescessem 14 vezes em apenas dois anos — ainda que partindo de uma base baixa — atingindo um recorde de US$ 5,5 bilhões em maio de 2025.
Ainda assim, os EUA representam apenas 15% dos ativos globais em fundos de IA e big data, ficando atrás da Europa, onde os ativos desses fundos cresceram cinco vezes nos últimos cinco anos e chegaram a US$ 22,7 bilhões.
Como a Morningstar Avalia Ações de IA
À medida que a IA se integra cada vez mais ao nosso cotidiano, a pergunta “O que qualifica uma ação como de IA?” torna-se mais complexa.
Embora gigantes da tecnologia como Microsoft (MSFT), Alphabet (GOOG) e Nvidia (NVDA) venham imediatamente à mente, o ecossistema de IA é amplo e inclui empresas que oferecem infraestrutura de suporte ou aplicam IA de forma transformadora.
Por exemplo, companhias como a Vertiv (VRT), que fornece infraestrutura de energia e refrigeração essencial para data centers de IA, desempenham um papel fundamental. Mesmo grandes varejistas como Walmart (WMT) e Tesco (TSCO), que usam grandes volumes de dados para otimizar operações com ferramentas de IA, fazem parte do tema mais amplo.
Essa diversidade torna a construção de portfólios temáticos mais complexa, mas também abre espaço para uma exposição mais diferenciada.
Para identificar uma exposição significativa à IA, a Morningstar adota uma abordagem baseada em consenso de participações. Ao analisar todos os fundos de IA e big data (fora da China), a empresa identifica as ações mais frequentemente presentes nessas carteiras. Essa metodologia fornece uma visão transparente e orientada por dados sobre as principais posições que moldam a narrativa de investimento em IA.
Os “Sete Magníficos”: Motores do Crescimento da IA
Nossa análise revela uma tendência clara: os chamados “Sete Magníficos” dominam as carteiras dos fundos de IA e big data.
A Nvidia, por exemplo, está presente em quase 90% dos fundos temáticos, graças à sua liderança no mercado de chips de IA. Os outros nomes — Microsoft, Amazon (AMZN), Google, Meta (META), Apple (AAPL) e Tesla (TSLA) — também contribuem de forma única para a comercialização da IA, seja por meio de computação em nuvem, monetização de dados ou robótica avançada.
Essas empresas não apenas fornecem a infraestrutura de hardware e software para o desenvolvimento da IA, como também se beneficiam de ecossistemas massivos de dados e escala global. Seu papel central na evolução da IA as torna pilares de desempenho em estratégias focadas no tema.
O Dilema de Alocação em Portfólios de IA
Apesar de a inclusão dos “Sete Magníficos” ser natural em qualquer carteira de IA, essa dominância impõe um dilema: alocar fortemente nesses nomes gera grande sobreposição com índices amplos como o S&P 500 e o Nasdaq-100. Isso dilui a proposta diferenciada dos fundos temáticos e levanta dúvidas sobre a justificativa para taxas mais elevadas associadas à gestão ativa.
Por outro lado, excluir completamente essas gigantes traz risco de performance, já que pode significar perder os principais beneficiários da revolução da IA.
A maioria das estratégias busca um equilíbrio: manter uma alocação relevante nos Sete Magníficos e usar o restante da carteira para destacar players mais especializados ou menos conhecidos no universo da IA.
Nesse contexto, são essas as ações fora dos Sete Magníficos que aparecem com mais frequência nos fundos de IA e big data.
Liderança dos EUA em IA
Apesar de a Europa liderar em volume de ativos em fundos de IA e big data, os Estados Unidos dominam em termos de representatividade das ações. Quase todos os papéis mais presentes nas carteiras globais desses fundos são de empresas listadas e domiciliadas nos EUA. As exceções, como a gigante holandesa ASML, são raras.
Esse viés geográfico reflete a contínua liderança dos EUA em inovação tecnológica e a profundidade dos seus mercados de capitais. Também destaca o desafio estrutural enfrentado por investidores que buscam diversificação geográfica dentro do tema de IA. Atualmente, não existe um fundo abrangente que permita uma real diversificação fora da exposição centrada nos EUA.
IA: Um Tema de Alto Crescimento, Mas Também de Alta Volatilidade
O Índice de Consenso Global de Inteligência Artificial & Big Data da Morningstar — construído com base nas ações mais comuns entre os fundos de IA — superou o Índice de Exposição ao Mercado-Alvo Global da Morningstar em 35% desde o lançamento do ChatGPT 3.5, em novembro de 2022.
Contudo, esse desempenho impressionante veio acompanhado de maior volatilidade e quedas mais acentuadas, evidenciando o perfil de alto risco e alta recompensa típico dos investimentos em tecnologias emergentes.
Os investidores devem estar cientes de que, embora o tema de IA ofereça enorme potencial de crescimento, também envolve riscos elevados. A concentração em poucos nomes dominantes, a exposição a tecnologias em rápida evolução e preocupações com avaliações são fatores que devem ser considerados cuidadosamente ao alocar recursos nesse espaço.
Fonte: Morningstar
Traduzido via ChatGPT
