O pensamento de manada que financia o futuro e seus custos ocultos
Três quartos do capital de risco levantado no último ano foram parar em cinco empresas. Não cinco setores. Não cinco categorias. Cinco companhias. Esse número, dito sem eufemismos por Niko Bonatsos, da Verdict Capital, em um painel recente da TechCrunch em Atenas, resume com mais precisão do que qualquer relatório de mercado o que está acontecendo no capital de risco global: uma concentração sem precedentes que coexiste, paradoxalmente, com um discurso de inovação distribuída e oportunidade aberta.
O evento reuniu Bonatsos junto a Andreas Stavropoulos, da Threshold Ventures, e Ben Blume, da Atomico, para discutir o estado do capital de risco, a iminente onda de grandes aberturas de capital liderada pela SpaceX e onde enxergam espaço real de oportunidade. O que deixaram foi menos um mapa do futuro e mais uma radiografia honesta de um mercado que mistura sinais genuínos com distorções que ninguém termina de querer nomear.
A pergunta que organiza tudo isso não é se a inteligência artificial vai mudar a economia. Esse debate já está encerrado. A pergunta operacional é: quanto do capital que hoje flui para esse setor compra valor real e quanto compra posição em uma narrativa que ainda não consegue se sustentar sozinha com receitas?
Quando a liquidez cria ilusão de mercado
A SpaceX se aproxima de uma abertura de capital com uma avaliação reportada de 1,75 trilhão de dólares. Stavropoulos a compara com a abertura de capital do Google em 2004, que reativou mercados que haviam perdido confiança na tecnologia após o ciclo das empresas pontocom. O argumento é sólido em sua estrutura: as grandes saídas geram retornos que voltam ao ecossistema como novo capital, e esse capital abre as portas para a próxima geração de fundadores.
Blume acrescenta que a SpaceX é uma empresa tão singular que seu acesso público poderia capturar a imaginação e o investimento de segmentos que historicamente não participavam da tecnologia privada. O espaço como domínio de investimento aberto ao mercado geral é, efetivamente, uma mudança de categoria.
Mas há uma tensão que nenhum dos três resolve completamente. O próprio Blume a nomeia: uma parte do capital que for para a SpaceX são recursos que teriam ido para os próximos vinte ou trinta negócios de software. Isso não é neutro. Em um mercado onde o acesso precoce ao capital certo pode separar uma empresa que sobrevive de uma que não sobrevive, a reorientação dessas alocações tem consequências reais sobre o que se constrói e o que não se constrói.
A narrativa dominante diz que a liquidez gera mais liquidez, que o ciclo é virtuoso e que os retornos de uma grande saída fertilizam o próximo ciclo. Isso é historicamente verdadeiro em tendência, mas esconde um atraso. Entre a abertura de capital de uma empresa avaliada em 1,75 trilhão de dólares e o momento em que esse capital retorna a um fundo semente que financia um fundador de 23 anos em Buenos Aires ou na Cidade do México, há anos. E nesses anos, a distribuição do capital não é homogênea: vai para os mesmos gestores, nos mesmos mercados, com os mesmos vieses de seleção.
A pergunta mais incômoda sobre a SpaceX não é se vai afetar a liquidez do mercado no curto prazo. É se uma saída desse tamanho vai concentrar ainda mais a atenção institucional em ativos de referência e reduzir o apetite relativo pelo que é difícil de categorizar — que é exatamente onde Bonatsos diz que estão as oportunidades com valuations baixos.
O preço do capital quando todos querem a mesma coisa
Bonatsos descreve a estratégia da Verdict Capital com uma palavra que raramente aparece na linguagem do capital de risco: "freaks". Fundadores que avançam em um dia o que a média faria em uma semana, que constroem em mercados que ainda não têm nome e cujos valuations são baixos precisamente porque os gestores de ativos de grande porte não conseguem dar às suas equipes o mandato de buscar empresas em categorias que ainda não existem.
É uma estratégia de primeiro dinheiro em territórios sem mapa. O que a torna viável não é apenas a tese de investimento, mas a estrutura de competição: os fundos de dez ou quinze bilhões de dólares não conseguem operar com eficiência nesse espaço. Blume, que administra um fundo de quinhentos milhões de dólares, já sente a pressão de competir com esses veículos em rodadas de inteligência artificial, onde o valor incremental de um dólar para um fundo pequeno e um grande é radicalmente diferente. Isso distorce o tamanho das rodadas e torna quase impossível comparar ofertas em termos equivalentes.
O que está acontecendo na camada de aplicação da inteligência artificial é uma versão acelerada do que ocorreu no mobile entre 2009 e 2013: capital demais perseguindo teses demais semelhantes, com um subconjunto muito pequeno de empresas capturando a maioria dos retornos. Stavropoulos antecipa isso com mais honestidade do que evasivas: vai haver uma correção. A promessa e o otimismo estão significativamente à frente da capacidade de mostrar resultados no curto e médio prazo. Isso não cancela o argumento de longo prazo, mas implica que muitos dos valuations atuais não estão ancorados em receitas sustentáveis, e sim em expectativas que ainda não têm data de cumprimento.
O que causa ruído a partir de uma perspectiva de análise comercial é a combinação de três fatores que o painel descreve com diferentes graus de desconforto: concentração de capital sem precedente, vieses de seleção baseados em idade e perfil como substitutos de sinais de negócio, e métricas de receita definidas de formas cada vez mais criativas.
Bonatsos diz isso sem rodeios: quando há muito dinheiro perseguindo temáticas específicas, algumas pessoas desenvolvem uma mentalidade de curto prazo que prioriza a aparência sobre a substância. Ele recebe e-mails de empresas de seu portfólio com cifras de receita anualizadas que resultam ser 365 vezes o que faturaram em um bom dia após uma campanha. A solução que propõe é usar bases trimestrais mínimas. Mas o problema de fundo não é o método de cálculo: é que há um mercado disposto a financiar essas cifras sem fazer as perguntas que correspondem.
Onde o capital não chega e por que isso importa
O espaço mais interessante da análise não está no que todos estão financiando, mas no que ninguém está olhando. Bonatsos aponta que o capital de risco praticamente abandonou o consumidor digital: onde antes metade dos sócios de um fundo trabalhava em internet para consumidores, hoje mal sobra meio sócio dedicado a isso. O argumento é que o ChatGPT, o produto de consumo mais adotado dos últimos anos, veio de uma empresa de inteligência artificial. O consumidor não desapareceu: desapareceu o interesse do capital.
Isso cria uma assimetria. Se há cinco investidores disponíveis para financiar um fundador no setor de consumo versus cinquenta para financiar um em infraestrutura de modelos de linguagem, a competição por preço no primeiro caso é menor. Os valuations de entrada são mais razoáveis. O mercado é menos eficiente. Para um fundo com disciplina no preço de entrada, isso é uma vantagem estrutural, não uma concessão.
Blume vê a oportunidade maior na interseção entre inteligência artificial e o mundo físico. Não o robô humanoide fazendo piruetas em um vídeo de demonstração, mas a penetração da automação nos setores que ainda movimentam a maior parte do produto bruto global: manufatura, logística, construção, agricultura. A proporção do valor econômico que ainda depende de processos físicos não digitalizados é enorme. A infraestrutura de software para esses setores está em uma etapa inicial comparada ao que se construiu nos últimos vinte anos para os processos puramente digitais.
Essa tese tem uma vantagem sobre as que competem no núcleo do mercado de modelos de linguagem: não requer vencer contra a OpenAI ou a Anthropic. Requer entender com detalhes suficientes os processos físicos de uma indústria específica para fazer com que a automação funcione em condições reais, com variabilidade real, com trabalhadores reais. Essa fricção é também a barreira de entrada. O que torna essa categoria difícil de atacar é o mesmo que a torna difícil de replicar quando funciona.
O mercado que se financia a si mesmo precisa de um comprador externo
A arquitetura comercial do boom de inteligência artificial tem um problema estrutural que o painel orbita sem pousar completamente. Uma fração desproporcional do capital que entra no setor vem de fundos que também têm posições nas infraestruturas sobre as quais essas startups rodam. O gasto em computação vai para os mesmos provedores cujos fundos de capital de risco ou braços de investimento corporativo estão financiando as rodadas. Isso não é necessariamente fraudulento, mas cria uma circularidade que infla métricas de atividade sem que haja um comprador externo líquido que valide o valor.
Um negócio se sustenta quando alguém que não tem incentivos financeiros na cadeia decide pagar pelo produto com dinheiro que poderia ter gasto em outra coisa. É isso que Stavropoulos chama de "capacidade de mostrar resultados". E é exatamente o que está atrasado em relação ao otimismo dos valuations.
O ciclo de grandes aberturas de capital pode injetar liquidez de volta ao mercado. Mas a pergunta sobre se as empresas que estão sendo construídas com esse capital têm compradores externos com disposição real para pagar preços que justifiquem os valuations de entrada ainda não tem uma resposta clara. Enquanto essa resposta não chegar na forma de receitas verificáveis com margens reais, a correção que Stavropoulos antecipa não é um cenário possível. É um ajuste pendente de timing.
