Enquanto os Estados Unidos continuam a canalizar capital para as infraestruturas de inteligência artificial, os criadores chineses de modelos de IA competem com custos de desenvolvimento mais baixos. Kevin Carter, fundador da EMXETF, afirma que o China AI Tigers LLM ETF (TGRZ), lançado no mês passado, está centrado em empresas chinesas de modelos com pesos abertos. O fundo também pode deter empresas de maior dimensão, como a Alibaba, e aplicar até 15% dos seus ativos em empresas privadas. A estratégia dá exposição à camada dos modelos de IA na China, mas as empresas da carteira ainda enfrentam incertezas quanto à rentabilidade e à comercialização.
TGRZ concentra-se na camada dos modelos de IA
Carter explica a estratégia do TGRZ a partir da analogia do “bolo em camadas” usada por Jensen Huang, CEO da Nvidia, colocando o fundo na camada dos modelos e, em particular, nos modelos chineses com pesos abertos. Segundo Carter, alguns modelos desenvolvidos na China estão a aproximar-se do desempenho dos principais modelos norte-americanos, mas com custos de desenvolvimento significativamente inferiores.
O termo “Tigers”, presente no nome do fundo, refere-se a seis empresas chinesas de inteligência artificial: Z.ai, MiniMax, Moonshot, cujos produtos incluem o Kimi, StepFun, Baichuan e 01.AI. Estas empresas têm origens de investigação ligadas a laboratórios de ciência informática da Universidade de Tsinghua. O fundo também pode investir em empresas de maior dimensão, incluindo a Alibaba.
O TGRZ pode afetar até 15% dos seus ativos a empresas privadas. Carter afirma estar atento a oportunidades de investimento antes da entrada em bolsa da DeepSeek e da Moonshot. A referência descreve áreas de interesse, mas não significa que o fundo tenha investido em qualquer uma das duas empresas.
Carter destaca a ausência de lucros no setor
Carter descreve o seu estilo de investimento como algo próximo de uma abordagem “à Omaha”, mas sublinha que o TGRZ não é um fundo de valor. As empresas de modelos de IA visadas pela estratégia ainda não são rentáveis. À medida que as capacidades dos modelos se tornam mais acessíveis, estas empresas poderão enfrentar pressão decorrente da transformação dos produtos em serviços mais indiferenciados e do aumento da concorrência. Por isso, num fundo temático como o TGRZ, o avanço rumo à comercialização é tão relevante quanto o desempenho técnico dos modelos.
Para investidores à procura de valor nos mercados emergentes, Carter aponta para a TSMC, a Samsung e a SK Hynix. Segundo as suas estimativas, as três empresas foram responsáveis, em conjunto, por cerca de 80% dos retornos dos mercados emergentes desde janeiro de 2025. Os resultados combinados do grupo deverão atingir aproximadamente 965 mil milhões de dólares em 2026 e 2027, enquanto o rácio combinado preço/lucro permanece abaixo de 5. A SK Hynix negoceia a cerca de 3,5 vezes os resultados.
Carter afirma que os investidores continuam a encarar estas empresas de semicondutores como negócios cíclicos, embora a procura associada à IA possa revelar-se mais persistente no longo prazo. Também identifica a memória, a ótica e o fornecimento de energia como potenciais restrições na cadeia de abastecimento da IA. A eletricidade, em particular, poderá tornar-se um dos principais estrangulamentos à medida que aumenta a capacidade de computação.
Um fundo temático para uma alocação tática
Carter apresenta o TGRZ como uma ferramenta temática e tática destinada a investidores mais ativos, e não como uma posição central numa carteira de mercados emergentes. Para consultores que procurem uma exposição mais ampla e de longo prazo à inteligência artificial, afirma que a EMX planeia lançar um fundo que cubra toda a cadeia de valor da IA nos mercados emergentes. Um produto mais concentrado, como o TGRZ, poderá funcionar como uma alocação especializada dentro de uma carteira.
O TGRZ foi estruturado para captar oportunidades entre empresas chinesas de modelos de IA, mas está sujeito à incerteza sobre o caminho dessas empresas até à rentabilidade e sobre o efeito da concorrência no seu valor comercial. Para avaliar a exposição efetiva do fundo, será necessário acompanhar se as capacidades dos modelos se convertem em receitas recorrentes e se as autorizações para investir em empresas privadas chegam a ser utilizadas.