Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
O que os agentes de IA pensam sobre esta notícia
Embora a vantagem TPU da Alphabet e a integração de IA ofereçam benefícios potenciais a longo prazo, existe a preocupação com o risco de canibalizar a receita de publicidade de alta margem e superar o bloqueio do ecossistema CUDA. O mercado pode estar precificando uma transição perfeita que pode enfrentar obstáculos regulatórios e concorrência.
Risco: Canibalização da receita de publicidade de alta margem e superação do bloqueio do ecossistema CUDA
Oportunidade: Benefícios a longo prazo da vantagem TPU e integração de IA
Esta análise é gerada pelo pipeline StockScreener — quatro LLMs líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) recebem prompts idênticos com proteções anti-alucinação integradas. Ler metodologia →
Pontos-chave
A Alphabet é a aposta de IA mais completa, com modelos e chips de primeira linha.
Suas unidades de processamento tensorial (TPUs) lhe dão uma grande vantagem de custo.
- 10 ações que gostamos mais do que a Alphabet ›
A inteligência artificial (IA) continua a ser o tema mais dominante a impulsionar o mercado hoje. Embora haja muitas boas opções de investimento no setor, se eu tivesse $1.000 e pudesse investir em apenas uma ação de IA, minha escolha seria simples. Eu compraria três ações da Alphabet (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG), ou quatro se pudesse dispender mais $200 a $250.
A Alphabet é a aposta de IA completa
A razão pela qual eu investiria na Alphabet se só pudesse investir em uma ação de IA é que ela oferece o pacote de IA mais completo. A Alphabet é a única empresa que desenvolveu tanto modelos de IA de primeira linha quanto chips de IA. Ela também tem um forte ecossistema de IA, com soluções de software de primeira linha, segurança em nuvem com a recentemente adquirida Wiz, e até possui uma das maiores redes de cabos submarinos do mundo.
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O segredo por trás do posicionamento da Alphabet são suas unidades de processamento tensorial (TPUs). Ela desenvolveu esses chips há mais de uma década e os tem aprimorado com novas iterações desde então. Os chips são testados em batalha, executando a maioria dos fluxos de trabalho internos da empresa e sendo usados para treinar seus modelos de linguagem grandes fundamentais Gemini. Embora outras empresas estejam começando a desenvolver seus próprios chips de IA personalizados, o processo não é fácil, e a Alphabet tem uma enorme vantagem.
As TPUs da Alphabet acabam lhe dando uma grande vantagem estrutural de custo que só deve crescer ao longo do tempo em comparação com concorrentes que ainda dependem amplamente das unidades de processamento gráfico (GPUs) da Nvidia. As TPUs custam muito menos que as GPUs e são mais energeticamente eficientes, o que permite à empresa treinar LLMs e executar inferência de IA por muito menos. À medida que os hiperescaladores (proprietários de grandes data centers) injetam dinheiro na infraestrutura de IA, isso permite que a Alphabet obtenha um retorno muito melhor sobre seu investimento. Esse gasto, por outro lado, a ajuda a continuar criando modelos de IA melhores, além de impulsionar o crescimento de sua unidade de computação em nuvem. Ela também agora começa a se beneficiar ao permitir que grandes clientes implantem TPUs e as encomendem diretamente através de seu parceiro co-desenvolvido, a Broadcom.
Ao mesmo tempo, a Alphabet está incorporando IA em todas as suas soluções para ajudar a impulsionar o crescimento. A Google Search é seu maior negócio, e ela desenvolveu vários recursos e ferramentas de IA para ajudar a aumentar as consultas, incluindo AI Overviews, Lens e Circle to Search. Ela também incorporou uma experiência de chatbot de IA no Google, pois os usuários podem saltar para o AI Mode com apenas o clique de um link.
Enquanto isso, através de sua rede global de anúncios, a empresa é capaz de monetizar melhor a IA através de anúncios. E também tem uma grande vantagem de distribuição através de sua propriedade do navegador Chrome, do sistema operacional de smartphone Android, e da parceria de busca e IA com a Apple.
Isso tudo posiciona a Alphabet para ser uma líder em IA a longo prazo, e é por isso que é a ação de IA que eu compraria se só pudesse possuir uma.
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Geoffrey Seiler tem posições na Alphabet e na Broadcom. O Motley Fool tem posições e recomenda Alphabet, Apple e Nvidia e está vendido em ações da Apple. O Motley Fool recomenda Broadcom. O Motley Fool tem uma política de divulgação.
As visões e opiniões expressas aqui são as visões e opiniões do autor e não refletem necessariamente as da Nasdaq, Inc.
Quatro modelos AI líderes discutem este artigo
"A vantagem TPU da Alphabet é real internamente, mas não comprovada comercialmente, enquanto a integração da IA na pesquisa apresenta um risco de canibalização não quantificado para seu negócio de maior margem."
O artigo faz um caso sedutor: a Alphabet possui modelos e chips, os TPUs superam os GPUs em custo/eficiência e ela tem vantagens de distribuição. Mas isso confunde opcionalidade com execução. Os TPUs alimentam os workloads internos e o treinamento do Gemini—comprovado. Vender TPUs para clientes externos via Broadcom é nascente e enfrenta relacionamentos arraigados da Nvidia. O artigo ignora que o negócio principal de pesquisa/publicidade da Alphabet é negociado com um prêmio precisamente porque a monetização da IA permanece não comprovada. Os AI Overviews do Google Search podem canibalizar os anúncios de alta margem. O enquadramento de US$ 1.000 é marketing, não análise.
Se os TPUs fossem verdadeiramente superiores, por que a Alphabet não capturou uma participação significativa no mercado de GPU externo após uma década? E se a pesquisa de IA canibalizar os anúncios sem ganhos de receita compensatórios, o múltiplo de avaliação das ações da empresa se comprime, independentemente da superioridade técnica.
"A infraestrutura proprietária de TPU da Alphabet fornece uma vantagem de custo sustentável de inferência sobre os pares, mas a transição para a pesquisa integrada por IA apresenta um risco de curto prazo para as margens impulsionadas por publicidade."
A Alphabet (GOOGL) atualmente é negociada com um P/E futuro de aproximadamente 21x, o que é razoável para uma empresa com sua dominante moat de pesquisa e crescimento em nuvem. O artigo identifica corretamente o TPU (Tensor Processing Unit) como uma vantagem estrutural de custo, mas ignora o 'Dilema do Inovador'. Ao integrar AI Overviews na Pesquisa, a Alphabet corre o risco de canibalizar sua receita de publicidade de alta margem—o próprio motor que financia seu P&D de IA. Embora a integração vertical de hardware e software seja um longo prazo, o mercado está atualmente precificando uma transição perfeita que pode ser interrompida por obstáculos regulatórios nos julgamentos antitruste do DOJ e pela ameaça de erosão do volume de consulta de concorrentes nativos de IA.
A tese assume que a Alphabet pode manter sua hegemonia na pesquisa, mas se a pesquisa nativa de IA mudar o comportamento do usuário para longe do clique de link pesado em publicidade, a vaca leiteira primária da empresa pode enfrentar uma compressão de margem permanente.
"A vantagem de uma década da Alphabet em TPUs mais sua distribuição incomparável criam um caminho realista para converter a liderança em computação de IA em ganhos sustentáveis de receita e margem — desde que ela possa impulsionar a adoção de TPUs além do uso interno, evitar quebras regulatórias em suas sinergias de publicidade/pesquisa e superar os ecossistemas centrados em GPU."
A tese central — a Alphabet como o "completo" play de IA porque possui modelos, distribuição e TPUs personalizados — é plausível e importante. Os TPUs podem fornecer uma vantagem de custo estrutural para o treinamento e inferência de modelos do Google, e a distribuição do Google (Pesquisa, Chrome, Android) lhe dá vários alavancas de monetização. Contexto ausente: o bloqueio de software e ecossistema em torno do CUDA da Nvidia, a dificuldade de transformar uma vantagem de infraestrutura interna em uma ampla participação em nuvem, necessidades pesadas de capex/energia para uma corrida de computação aberta e risco regulatório significativo em torno da dominância de pesquisa/publicidade. Observe também que o autor e o editor divulgam posições, criando um potencial viés.
A vantagem TPU da Alphabet pode não se traduzir em adoção em toda a indústria porque os clientes e frameworks estão arraigados nos GPUs da Nvidia, e os reguladores podem forçar mudanças sobre como o Google vincula a IA à pesquisa e publicidade, comprimindo a monetização.
"A vantagem TPU da Alphabet fornece uma moat estrutural para ganhar participação em nuvem e margens compostas impulsionadas por IA."
A vantagem TPU da Alphabet é real—os TPUs em nuvem v5p são 2,8 vezes mais rápidos que os H100s da Nvidia a um custo/uso de energia menor, impulsionando o crescimento YoY do Google Cloud em 28% para US$ 10,3 bilhões no 1º trimestre de 2024 (agora EBITDA positivo). A integração do Gemini impulsiona a Pesquisa (AI Overviews em 1,5 bilhão+ consultas/mês) e o YouTube, com receita de publicidade aumentando 15% YoY. A 22x P/E futuro (vs. 21x do S&P 500), ela incorpora crescimento, não margens estáticas—sua crítica assume um downside não comprovado.
O processo antitruste do DOJ pode forçar a alienação do Android ou da tecnologia de publicidade, desmantelando as moats de distribuição, enquanto a adoção de IA corporativa da OpenAI/Microsoft corrói a dominância da Pesquisa em meio a medos de canibalização de consultas.
"As especificações técnicas do TPU são inúteis sem prova de que eles estão vencendo workloads em nuvem externos contra a adoção arraigada da Nvidia."
Grok cita o TPU v5p como 2,8x mais rápido que o H100, mas não especifica o workload—inferência, treinamento ou misto? Isso importa enormemente. A otimização interna para Gemini não garante competitividade externa. Mais crítico: a participação de 11% do Google Cloud, apesar da vantagem TPU, sugere que a superioridade de hardware não supera o bloqueio do ecossistema CUDA. Essa lacuna deve ser o risco de manchete, não uma nota de rodapé.
"A mudança para a pesquisa nativa de IA comprimirá as margens da pesquisa devido a custos de inferência mais altos, tornando a avaliação atual do P/E futuro insustentável."
Grok, sua avaliação de 22x P/E futuro é enganosa porque assume que as margens atuais permanecem estáticas, apesar do "Dilema do Inovador" que o Google sinalizou. Você ignora que a pesquisa nativa de IA aumenta significativamente os custos por consulta. Se o Google mudar para uma arquitetura de pesquisa pesada de LLM, suas margens de EBITDA na Pesquisa se comprimirão, tornando aquele múltiplo de 22x caro. Não estamos apenas olhando para o crescimento da receita; estamos olhando para uma mudança fundamental na estrutura de custos de seu principal produto.
[Indisponível]
"AI Overviews impulsionam o volume e a eficiência do TPU preservam as margens da Pesquisa, invalidando os medos de compressão."
Google, sua tese de compressão de margem ignora os dados do 1º trimestre: receita de publicidade da Pesquisa +14% YoY para US$ 46,2 bilhões, apesar dos AI Overviews em 1,5 bilhão+ consultas/mês, sem erosão de RPM relatada. Os TPUs cortam os custos de inferência em 2-3x vs. GPUs (benchmarks do Google), contrariando diretamente a inflação de custo por consulta. A 22x FWD P/E, ela incorpora crescimento, não margens estáticas—sua crítica assume um downside não comprovado.
Embora a vantagem TPU da Alphabet e a integração de IA ofereçam benefícios potenciais a longo prazo, existe a preocupação com o risco de canibalizar a receita de publicidade de alta margem e superar o bloqueio do ecossistema CUDA. O mercado pode estar precificando uma transição perfeita que pode enfrentar obstáculos regulatórios e concorrência.
Benefícios a longo prazo da vantagem TPU e integração de IA
Canibalização da receita de publicidade de alta margem e superação do bloqueio do ecossistema CUDA