O mercado de IA deve se fracionar até 2026 após um fim de 2025 volátil, marcado por vendas de tecnologia, altas, negociações circulares, emissões de dívida e altas avaliações que levantaram preocupações sobre uma bolha de IA. Essa volatilidade pode sinalizar mudanças nos investimentos em IA, à medida que os investidores passam a examinar mais de perto quem está gastando e ganhando dinheiro no setor, segundo Stephen Yiu, CIO do Blue Whale Growth Fund. Muitos investidores, especialmente os de varejo investidos via ETFs, até agora não distinguiram entre empresas que apenas possuem produtos de IA sem modelos de negócio sólidos, aquelas que gastam dinheiro em infraestrutura de IA e as que se beneficiam dos gastos com IA. Yiu destaca a importância da diferenciação, pois a IA ainda está em seus estágios iniciais, observando que enquanto "toda empresa parece estar vencendo", os participantes do mercado provavelmente começarão a separar os diferentes tipos de empresas relacionadas à IA. Yiu categoriza o cenário de IA em três grupos: startups privadas como OpenAI e Anthropic, que atraíram US$ 176, 5 bilhões em capital de risco nos primeiros nove meses de 2025 (dados PitchBook); empresas de IA listadas em bolsa, como Amazon, Microsoft e Meta; e fornecedores de infraestrutura de IA, como Nvidia e Broadcom, que recebem investimentos em IA dos grandes players de tecnologia. O Blue Whale Growth Fund avalia as empresas comparando o retorno de fluxo de caixa livre (dinheiro gerado após despesas de capital) com o preço das ações para avaliar a justeza da valução. A maioria das chamadas Magnificent 7 negocia com prêmios significativos diante de pesados investimentos em IA. Yiu prefere investir em empresas que se beneficiam dos gastos com IA, em vez daquelas que investem pesadamente, acreditando que posicionar-se "na ponta receptora" é mais prudente, pois os custos relacionados à IA crescentes afetam cada vez mais as finanças das empresas. Julien Lafargue, estrategista-chefe de mercado do Barclays Private Bank, observa que a "bolha" de IA está concentrada em segmentos específicos, ao invés de estar dispersa, com maior risco em empresas que obtêm financiamento na era da IA, mas não apresentam lucros — como na computação quântica, onde o otimismo supera os resultados tangíveis.

Ele reforça a importância da diferenciação. Os modelos de negócios das Big Techs estão evoluindo à medida que se tornam mais pesadas em ativos, adquirindo tecnologia, centros de dados e poder de computação para estratégias de IA, mudando de empresas de software leve em ativos para hyperscalers. Essa mudança impacta seu perfil de risco e as abordagens de avaliação. Dorian Carrell, da Schroders, alerta contra avaliar essas empresas com modelos antigos, típicos de software ou empresas de baixo capex, destacando a incerteza sobre o financiamento dos planos de IA, mesmo com a crença no sucesso a longo prazo. As empresas de tecnologia recorreram aos mercados de dívida em 2025 para financiar infraestrutura de IA; Meta e Amazon levantaram dívidas, mas permanecem com caixa líquido positivo, ao contrário de empresas mais alavancadas. Carrell espera que os mercados de dívida privada sejam particularmente importantes no próximo ano. Yiu observa que, se o crescimento da receita de IA não superar o aumento das despesas com infraestrutura e depreciação de hardware, as margens de lucro podem diminuir, pressionando os retornos dos investidores. Ele antecipa que a performance das empresas se tornará mais diferenciada à medida que os gastos com IA cada vez mais impactarem os resultados financeiros, tornando-se necessária uma maior diferenciação no futuro.