A era dos agentes inteligentes sob a perspectiva de Boji: Carta aos investidores do produto principal de Boji Investimentos em 2026

Desde o final de2022, com o surgimento doChatGPT, a onda da inteligência artificial veio com força total. O entusiasmo dos investidores em relação aos investimentos em IA também permanece elevado. Recentemente,Anthropic,OpenAI e empresas que incluemX.AI daSpaceX todas anunciaram planos deIPO, o que fez com que o foco do mercado em IA atingisse novamente o topo.

Coincidentemente, essas três empresas supracitadas são as principais participações não-listadas do principal produto da Baillie Gifford, o Scottish Mortgage Investment Trust (SMT). Com o IPO delas,SMT também deverá obter ganhos substanciais.

O outro lado da moeda é o debate do mercado sobre a inteligência artificial: o forte impacto sobre a indústria de software, a sustentabilidade do grande volume de investimentos de capital, a concorrência de IA entre China e EUA, quais setores podem ser substituídos, entre outros tópicos.

A inteligência artificial é, sem dúvidas, uma das áreas em que a Baillie Gifford foca com maior atenção. Um dos gestores da Baillie mencionou:“Aproximadamente95% das posições da nossa carteira têm, de alguma forma, exposição direta àIA.“

No entanto, não se trata de um foco no conceito puro de IA, mas sim na sua aplicação prática. “Isso não é uma‘carteira de IA’, mas sim uma carteira composta por empresas que utilizam IA como uma ferramenta universal.” Inclusive, um analista da Baillie disse:“No futuro, não falaremos mais especificamente sobre IA. Ela estará totalmente integrada no nosso dia a dia, refletindo-se, por fim, no aumento de receitas e eficiência.”

Sob esse ponto de vista, a Baillie Gifford não trata a IA como um“tema de investimento” isolado, mas sim como uma ferramenta universal, que, tal qual a internet, irá permear todos os setores.

Mais interessante ainda é que, ao longo de sua centenária história, a Baillie Gifford passou por várias revoluções tecnológicas. A empresa vivenciou oportunidades de crescimento e bolhas que se romperam nesse processo. Dessa perspectiva, como a Baillie Gifford vê a IA é algo de grande relevância.

O produto carro-chefe da Baillie Gifford, o Scottish Mortgage Investment Trust (SMT), divulgou seu relatório anual. Já compartilhamos a primeira parte, do gestor de portfólioTom Slater. Agora, vamos compartilhar,SMT, a carta do outro gestor,Lawrence Burns, aos investidores. Nesta carta, ele discute o desenvolvimento da inteligência artificial e os investimentos sob a ótica da Baillie Gifford.

Na visão da Baillie, a evolução da IA passou pela era dos diálogos, pela era do raciocínio e, agora, entramos oficialmente na era dos agentes inteligentes. Atualmente, o setor de software sofre grande impacto, com aIA substituindo consideravelmente a codificação manual. No entanto, enquanto alguns setores são prejudicados, outros são beneficiados. As infraestruturas de software deverão se expandir ainda mais no futuro. Além disso, agentes inteligentes terão grande impacto em áreas de conhecimento, como jurídico, finanças e consumo. O ponto-chave é se as empresas poderão manter uma vantagem competitiva duradoura na onda de IA.

Além disso, a inteligência artificial não está restrita ao Vale do Silício; a China apresenta diversas vantagens nessa transformação, incluindo: IA física, ótima relação custo-benefício e capacidade de transformar produtos. Isso também faz com que a China produza empresas de valor significativo nesta onda de mudanças.

Por fim, analisando de uma perspectiva histórica, as regularidades apresentadas em cada inovação e como os investidores podem reagir tornam-se uma fonte de grande inspiração.

A seguir está a carta deLawrence Burns aos investidores da Baillie Gifford em 2026.

Era dos agentes inteligentes

Emjaneiro de 2025, a receita anualizada da empresa de IAAnthropic era deUS$ 1 bilhão. Quinze meses depois, esse valor já passava deUS$ 3 bilhões. Nenhuma empresa conseguiu até hoje aumentar sua receita de maneira orgânica nessa escala e velocidade.Anthropic é uma das empresas de capital fechado no portfólio do Scottish Mortgage Investment Trust (SMT) que ajudou a definir a terceira era da IA generativa.

A primeira era foi a do diálogo, que teve início no fim de2022 com o lançamento doChatGPT daOpenAI, quando os modelos passaram a seguir instruções em linguagem natural de forma confiável, impedindo idas e vindas excessivas na interação com o usuário.

A segunda foi a era do raciocínio, emsetembro de 2024, com o modeloo1 daOpenAI. Os modelos aprenderam a parar e a raciocinar passo a passo,e assim

Em fins denovembro de 2025, com o lançamento doClaude Opus 4.5 daAnthropic, ficou claro que entramos na era dos agentes inteligentes. O modelo pode receber um objetivo e progredir em passos: planejar, usar ferramentas, verificar seu trabalho e produzir output útil sem orientação humana contínua.

Cada era se constrói sobre a anterior, sem eliminá-la. Os agentes atuais são modelos de raciocínio que aprenderam a agir, assim como os modelos de raciocínio aprenderam a pensar a partir de diálogos.

O surgimento dos agentes afeta toda nossa carteira de investimentos, incluindo a estrutura do setor de software, o valor das empresas de consumo, a ascensão paralela do ecossistema de IA na China, e o desenvolvimento da cadeia de suprimentos física necessária para atender uma demanda de computação ilimitada.

Software

O impacto dos agentes apareceu primeiro, em larga escala, no setor de software. Inicialmente, o trabalho em software era digitalizado, altamente valorizado, com objetivos claros e retorno de feedback rápido.

Os agentes se adaptaram rapidamente. O CEO do Google revelou que75% dos novos códigos agora são escritos por IA. Um fundador de uma empresa do nosso portfólio disse recentemente que gastam mais em ferramentas de codificação de IA para engenheiros do que com salários humanos. Além disso, os retornos gerados por ferramentas de agentes inteligentes são superiores aos resultantes exclusivamente do trabalho dos engenheiros. NaAnthropic, entre70% e90% do código agora é gerado por IA.

Caminhamos para um futuro onde cada vez mais softwares serão construídos, operados e utilizados por agentes inteligentes. Isso traz impactos profundos.

Primeiro, enfraquece a ligação entre valor do software e número de “usuários” (licenças por organização), base da precificação no setor. Segundo, reduz as barreiras de criação de software, aumenta a competição e corrói as defesas construídas em torno da complexidade e do código acumulado. Em terceiro lugar, surge uma questão fundamental: onde, afinal, o valor das empresas será capturado — nos aplicativos em si, ou nas camadas inteligentes que compreendem as tarefas, usam dados relevantes e direcionam o trabalho?

A reação do mercado foi rápida. Nos últimos12 meses, o valor de mercado global do setor de software caiu em cerca deUS$ 2 trilhões. Parte desse ajuste é justificável: alguns valuations anteriores não consideravam em absoluto os efeitos dos agentes inteligentes sobre poder de precificação, concorrência e captura de valor.

No entanto, a reprecificação foi indiscriminada, prejudicando todas as empresas. Nem todas são iguais. Há diferença, principalmente, entre softwares voltados para usuários humanos e aqueles que oferecem infraestrutura para outras atividades digitais. Se os agentes mudarem a forma como as pessoas interagem com aplicativos, as primeiras estarão mais expostas ao risco. As segundas têm chances de se beneficiar — afinal, agentes inteligentes vão precisar cada vez mais de infraestrutura: query de dados, verificação de segurança, processamento de cargas, pagamentos e identidade.

Nossas posições em software estão concentradas na camada de infraestrutura. Se agentes desejam atuar dentro de empresas,Rancher eSnowflake organizam os dados geridos necessários. ACloudflare provê camada de rede e segurança para aplicativos de agentes, além de ajudar sites a identificar, controlar e cobrar o acesso de agentes de IA.Adyen eStripe fornecem infraestrutura de pagamento e confiança para que agentes possam representar clientes e comerciantes de forma segura. Os fundadores daStripe evitam superestimar a velocidade da mudança, e acreditam que agentes veriam negócios surgirem com passos incrementais, e não saltos. Mesmo assim, cada etapa de inteligência exige trilhas financeiras programáveis, autorizadas e confiáveis.

Além do software

O impacto dos agentes se estende além da área de desenvolvimento de software. A maioria dos trabalhos de conhecimento, quando decompostos, pode ser resumida em: ler, escrever, raciocinar e usar software. Esses elementos, combinados, resultam em tarefas concluídas. E são exatamente essas as habilidades dominadas pelos agentes inteligentes. Por muito tempo, atividades tidas como especializadas — como redigir um memorando jurídico, compilar ensaios clínicos, criar modelos financeiros, ou revisar pedidos de patentes —, embora altamente especializadas em termos de conhecimento, são universais no plano das ações cognitivas. Assim, agentes inteligentes não são ferramentas para uma área, mas sim para muitas.

A mesma lógica vale para as empresas de consumo. Os agentes podem se tornar nossos assistentes de compras, finanças e tarefas diárias. Se um assistente de IA horizontal estiver entre cliente e plataforma, há risco. Mas as plataformas mais fortes dominam os ativos essenciais ao trabalho dos agentes: confiança, histórico do cliente, pagamentos, crédito, logística, catálogo de produtos e rede de comerciantes. Amazon,MercadoLibre eSea Limited estão, por isso, construindo agentes verticais próprios para servir seus ecossistemas — e até para a experiência de compras fora de seus domínios.

Nubank no setor financeiro oferece uma possibilidade semelhante. Antes mesmo da popularização dos agentes, o fundadorDavid Vélez nos contou sobre a ambição doNubank: ser o banqueiro pessoal de cada cliente, no bolso. Os agentes podem tornar isso real: ajudar a administrar contas, acompanhar gastos, decidir quando pegar empréstimos, montar uma poupança ou encontrar a menor taxa do mercado. Eles aumentam a transparência de preços, personalizam opções e reduzem o atrito entre intenção e ação. ParaVélez, trata-se de uma oportunidade, e como operador de baixo custo, oNubank está bem posicionado para aproveitá-la.

Poucas empresas ficarão imunes ao avanço dos agentes. Para uns, eles criam novas demandas; para outros, ameaçam lucros existentes; para muitos, ambos os efeitos ocorrerão ao mesmo tempo. Nos próximos anos, esse será um desafio central para nosso investimento em crescimento.SMT é capaz de enfrentar tal desafio, pois investimos em mercados públicos e privados. Muitas das empresas na vanguarda da IA seguem de capital fechado, e nosso acesso a elas nos permite entender melhor a velocidade de progresso, adoção e o valor que pode ser criado por essa tecnologia.

Além do Vale do Silício

Enfrentar tal desafio nos obriga a considerar a perspectiva geográfica. É fácil narrar a IA apenas como uma narrativa do Vale do Silício. Para modelos de ponta, a análise faz sentido — mas está incompleta. A China não é apenas uma seguidora da IA. Desenvolve vantagens sob condições distintas.

Primeiro, IA física. A simulação é essencial, mas o aprimoramento da IA incorporada é mais acelerado quando o treinamento virtual é combinado à implementação real. A indústria manufatureira chinesa é importante, pois possui a maior capacidade de implantação física do mundo: o maior parque de robôs industriais, cadeias de suprimento locais densas, políticas favoráveis. Os veículos elétricos, combinando software, hardware e fabricação orientada a custos, ilustram esse modelo. Uma de nossas investidas, Horizon Robotics, está na interseção entre IA e mundo real. A empresa também quer levar carros autônomos para o universo da robótica em geral.

Segundo, custo-benefício. As restrições dos EUA a chips avançados levaram as empresas chinesas a buscarem mais eficiência por menores custos. Isso se torna crucial na era dos agentes, onde a demanda computacional supera muito a dos diálogos. A adoção ampla só será possível se os custos caírem bastante. A empresa participante do portfólio,MiniMax, desenvolveu modelos open source que chegam perto das capacidades de ponta gastando apenas uma fração do custo de treinamento — parte de um ecossistema chinês que força a curva do custo para baixo. Modelos baratos não precisam ser melhores em todos os benchmarks; vencem ao tornar a inteligência suficientemente acessível para ser embutida em agentes, apps de consumo, fluxos de trabalho e veículos robóticos.

A terceira vantagem chinesa se observa na nossa participação na ByteDance: transformar IA em produto. O Doubao da ByteDance mostra como a IA generativa pode ser rapidamente absorvida pelo consumidor, quando desenvolvida por uma empresa que entende recomendações, design de interface e viralização. Já lidera o mercado local com mais de226 milhões de usuários mensais. A próxima fase da IA não será ditada apenas por quem constrói os maiores modelos, mas também por quem consegue tornar a inteligência barata, útil, prática e habitual.

Cadeia de suprimentos física

Todas as mudanças debatidas impactam diretamente a cadeia de suprimento física. Cada era da IA generativa trouxe novas demandas de computação sem eliminar as anteriores. O treino dos modelos foi o motor inicial da era dos diálogos, e segue crescendo com laboratórios investindo em arquiteturas cada vez maiores. A era do raciocínio adicionou uma segunda camada: agora os modelos testam logicamente os resultados e consideram alternativas antes de concluir — gastando muito mais computação. A era dos agentes trouxe ainda uma terceira camada, impulsionando o crescimento mais veloz de todas.Anthropic aponta que um único agente consome quatro vezes mais computação do que um chat, enquanto sistemas multiagentes consomem aproximadamente15 vezes mais.

No entanto, a maior mudança é que, até aqui, a demanda por IA era implicitamente limitada pela atenção humana: cada pessoa só faz poucas perguntas por dia, e cada resposta espera novo comando. Os agentes removeram completamente essa barreira. Após receber um objetivo, um agente pode iterar dezenas de vezes autonomamente, até enquanto dormimos, e cada vez mais colaborar em paralelo para atingir a meta.

As três eras mostram uma curva em S composta de demanda por computação — nenhuma chega ao platô; todas são mais íngremes que a anterior. O resultado é uma escalada abrupta e constante da demanda por chips. Por isso, mantemos exposição à cadeia de suprimentos de semicondutores na carteira, incluindo a TSMC (nossa maior posição),ASML e aumentamos apostando também na Nvidia.

Investir na cadeia de suprimentos é apostar no crescimento da IA em si, não apenas em qual empresa irá liderar. Seja qual for a aplicação vencedora, seja qual for o modelo de ponta, a demanda por computação será suprida por poucas empresas-chave. Por isso, investir na cadeia é uma forma excepcional de capturar o crescimento da IA.

Padrão das revoluções Sabemos que a história das inovações revolucionárias é também a história dos exageros do mercado. Mesmo inovações autênticas, as emoções e a psicologia de pessoas e mercados levam a precificações errôneas do seu caminho.

No século XIX, as ferrovias remodelaram a economia moderna. No auge, por volta de1880, responderam por cerca de60% do valor de mercado dos EUA, mas em seguida, ciclos de recessão destruíram muito capital. O boom dos canais no século XVIII, e das fibras óticas nos anos 1990, repetem o mesmo padrão: avanços reais, impactos reais, e excessos financeiros igualmente reais.

Devemos esperar paralelos de IA com tais precedentes históricos. Mas a reação racional não é se afastar das revoluções tecnológicas. Isso não é seguro. Se a IA transformar a maioria dos setores, evitá-la não elimina riscos — apenas os transfere. Você pode acabar investindo em empresas ameaçadas pela disrupção, em vez de deter empresas com vantagens de geração.

A tarefa mais difícil do investidor é persistir no investimento, mas de forma seletiva: distinguir o valor duradouro da prosperidade temporária; diferenciar infraestrutura robusta de aplicações frágeis; separar empresas que só “usam IA” daquelas que realmente a convertem em vantagem econômica duradoura. A chegada dos agentes mais capazes nos faz acreditar ainda mais que a demanda por IA tende a se expandir.

Mas a história ensina a ser humilde. O caminho da mudança é cheio de desperdícios, decepções e excesso de construção. Nosso papel não é acreditar em toda promessa de IA, mas possuir as empresas de excelência que se beneficiarão à medida que a inteligência se tornar mais barata, potente e amplamente acessível.

Lawrence Burns

Gestor do fundo SMT

Baillie Gifford