Na Conferência de Inovação em Infraestrutura de Computação Inteligente de 2026, realizada no 2º trimestre de 2026, diversos investidores de venture capital delinearam uma mudança significativa na forma como avaliam oportunidades ligadas a IA. Eles estão se afastando de narrativas centradas em igualar a escala da Nvidia e passando a identificar soluções especializadas e apoiar a sobrevivência de longo prazo das empresas.
Infraestrutura: da Escala à Especialização
Embora a demanda global por IA continue a crescer, o foco dos investidores no setor de infraestrutura mudou fundamentalmente. Wang Xin, sócio da Dongfang Fuhai, afirmou que a indústria de IA entrou em um ciclo positivo em que a infraestrutura permanece dominante. No entanto, ele ressaltou que a narrativa de “comparar apenas com a Nvidia” não se aplica mais; o mercado passa a valorizar cada vez mais os “campeões ocultos” que resolvem gargalos técnicos específicos.
Zhang Qian, fundadora da Tianjin Technology Investment, apresentou uma visão contrária: quando os lucros da infraestrutura global de computação forem capturados pelos fabricantes líderes, o venture capital deve se concentrar em aplicações de setores verticais que alcancem alto ROI sem consumir grandes recursos computacionais. Ela argumentou que a China, como a maior economia de aplicações do mundo, deveria buscar penetração profunda em milhares de indústrias, em vez de correr atrás de modelos genéricos de linguagem.
Jiang Chun, sócio-gerente da Puhua Capital, destacou a importância da “infraestrutura soft” junto com o hardware tradicional. Ele identificou especificamente a segurança em IA como uma prioridade emergente de investimento. À medida que as tecnologias de geração de vídeo ficam mais realistas, estabelecer autenticidade dos dados e construir sistemas de dados confiáveis se tornará crítico, disse. “Devemos estabelecer um sistema de dados confiável para evitar ataques maliciosos e fraudes de dados”, afirmou Jiang, observando que a empresa dele se concentra em projetos subjacentes capazes de construir “data flywheels” e “mecanismos de tolerância a falhas” para garantir a expansão saudável do ecossistema de IA.
Hard Tech: Ajustes de Ciclo Longo
Wang Meng, sócio da Junshan Capital, revelou que a empresa investiu fortemente em embodied AI em 2024, mas mudou a estratégia ao entrar em 2025 depois de descobrir gargalos físicos em avanços de hardware. “Percebemos rapidamente que o foco do investimento precisava mudar do ‘corpo’ para o ‘cérebro’, começando a implantar nas camadas de modelo e ‘world model’”, explicou.
Wang também observou que, com a conclusão da implantação industrial em 2026, o interesse dos investidores está se voltando para a robótica doméstica. A lógica é diferente: robôs industriais priorizam eficiência e custo, enquanto robôs domésticos se parecem com eletrônicos de consumo, exigindo qualidade de produto extrema e valor emocional. Essa mudança de “hard” para “soft” reflete o reconhecimento do mercado sobre os prazos de adoção da tecnologia.
Jiang Chun acrescentou que a IA está impulsionando mudanças radicais no lado da produção. Embora a era da internet tenha se concentrado na digitalização do lado do consumidor, a era da IA enfatiza inteligência no lado da produção. Extrair dados de sistemas industriais como sistemas de controle distribuído (DCS) e manufatura integrada por computador (CIM) para formar novos data flywheels representa a área mais promissora para investimento em hard tech, afirmou.
Critérios de Investimento Revisados
Os padrões de avaliação dos investidores passaram por uma reestruturação fundamental sob a nova narrativa industrial. Qiao Yuting, gerente-geral da OPPO Xingxing Investment, enfatizou que o investimento na camada de aplicação não pode depender do pensamento de geração anterior da internet. Times AI-native devem ser “pequenos e belos”, com custos mínimos de mão de obra e iteração rápida. “Empresas tradicionais de software têm dificuldade de fazer a transição para IA porque suas estruturas organizacionais e processos foram desenhados para modelos intensivos em trabalho”, disse ela, acrescentando que agora os investidores priorizam se os times possuem pensamento “nativo” em IA e conseguem encontrar rapidamente product-market fit globalmente.
Zhang Qian afirmou que alguns setores entraram na era 3.0 de investimentos em IA, na qual o objetivo é “longevidade”. Embora as valorizações de mercado na primeira rodada pareçam infladas, o verdadeiro desafio está em sobreviver aos ciclos do mercado. “Os investidores precisam não apenas sobreviver a si mesmos, mas ajudar as empresas da carteira a construir capacidades de sobrevivência de longo prazo”, disse. “O potencial de aplicações de IA talvez esteja apenas 5-10% explorado; a disrupção das indústrias pela IA está apenas começando.”
Wang Meng expressou preocupação com o “sentimento de FOMO (medo de ficar para trás)” em áreas de fronteira como computação quântica. Embora a computação quântica seja vista como a próxima fronteira, a viabilidade comercial talvez só chegue após 2030. “Os investidores precisam equilibrar correr atrás de tendências com respeitar os prazos da tecnologia, evitando o esgotamento prematuro da valorização em tecnologias de ciclo longo”, concluiu.
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