Alex Sacerdote, fundador da Whale Rock Capital Management, explica por que o boom da IA está apenas começando, detalhando seu framework de investimento baseado em curvas S, vantagens competitivas e poder de lucro subestimado. Ele compartilha sua tese de que a IA empresarial está menos de 1% penetrada, com Anthropic como sua maior convicção, e discute oportunidades em infraestrutura (chips, data centers) versus riscos no software tradicional.
Alex Sacerdote – fundador da Whale Rock Capital ManagementPatrick O'Shaughnessy – host do podcast Invest Like the Best
A IA empresarial está menos de 1% penetrada, com potencial de crescimento exponencial em forma de 'L curve' (reta para cima).
Anthropic é a maior convicção de Alex devido à liderança em codificação, que representa um mercado de US$ 500 bilhões só com 20 milhões de programadores.
O framework de investimento da Whale Rock combina curva S, vantagem competitiva e poder de lucro subestimado, permitindo comprar empresas como Nvidia a 4x lucros.
A infraestrutura de IA (chips, memória, rede) está passando por uma 'descomoditização', com empresas como Celestica e Corning se tornando fornecedores críticos.
O software tradicional está sob pressão: gastos com tokens de IA deslocam orçamentos de TI, e a capacidade de construir apps com IA ameaça incumbentes.
A Whale Rock vendeu quase todas as suas posições em software de aplicação, mantendo apenas algumas, e está líquida curta no setor.
O mercado de chips de IA está apenas 10% penetrado, com escassez de todos os componentes (DRAM, PCB, fibra óptica) já hoje.
A liderança em IA tende a se consolidar em um oligopólio de 3 players (OpenAI, Anthropic, Google), similar ao mercado de nuvem.
Tese de Investimento em IA: Curva S e Oportunidade
A IA empresarial está menos de 1% penetrada; Alex chama de 'L curve' (crescimento vertical) devido à adoção instantânea (basta abrir o navegador).
O framework da Whale Rock tem três pilares: curva S (adoção tecnológica), vantagem competitiva e poder de lucro subestimado.
Quando se acerta a parte certa da curva S, o crescimento de unidades é exponencial; com modelos de negócio fortes, os lucros crescem exponencialmente.
Exemplos: Nvidia comprada a 4x lucros em 2023, Tesla a 5x em 2019, Apple a 4x, Amazon AWS 'de graça'.
O mundo não pensa exponencialmente; a maioria não acredita que é possível prever 2-4 anos, mas com a curva S é factível.
A curva S tem estágios: tinkerers, early adopters, early mainstream. IA está em 10 bips (0,1%) dos trabalhadores do conhecimento, segundo Sundar Pichai.
A altura da curva S é crucial: AWS tinha TAM de US$ 600 bi, mas acabou sendo muito maior porque não foi deflacionário.
Curvas S podem falhar: veículos elétricos bateram em 10-15% de penetração por barreiras não resolvidas.
Anthropic: A Maior Convicção
Após o lançamento do ChatGPT (nov/2022), a Whale Rock fez um mergulho profundo e inicialmente focou em chips e infraestrutura.
Em 2023, havia 60 empresas de modelos fundacionais; a tese era que poderia ser winner-take-all, commodity, race-to-zero ou oligopólio.
Ao longo de 3 anos, quase todas as startups morreram; Meta e Amazon tiveram dificuldades; restaram OpenAI, Anthropic e Google (Gemini).
O grande diferencial da Anthropic foi o foco em enterprise e a liderança em codificação (Claude Code).
O mercado de codificação: 20 milhões de programadores no mundo, cada um podendo gastar US$ 20-30 mil/ano em tokens → mercado de US$ 500 bi.
Andrej Karpathy e Linus Torvalds mudaram de opinião: antes, ferramentas de IA escreviam 20% do código; agora, com modelos agenticos, escrevem 80%+.
Anthropic tem vantagens: IP crítico em codificação, marca forte no enterprise, escala (escape velocity), e melhoria recursiva (código melhora o modelo).
A Whale Rock investiu na rodada de US$ 180 bi de valuation (ago/2025) após due diligence de 90 páginas usando Claude Code para analisar o mercado.
Anthropic tem 14-15 milhões de DAUs, mas apenas uma fração usa IA de forma avançada; potencial de crescimento enorme.
Infraestrutura de IA: Chips e Data Centers
A infraestrutura de IA está passando por uma 'descomoditização': cada componente (chips, memória, PCB, fibra) exige inovação constante.
Crescimento de workloads de IA: 10x ao ano, contra 25-40% na era cloud. Isso força todos os componentes aos limites físicos.
Exemplo: Celestica, antes uma fabricante commodity, tornou-se fornecedora crítica de servidores AI (líquido resfriado, US$ 200-300 mil cada).
Celestica tem 50-60% de participação no mercado de switches Ethernet para cloud, essenciais para redes de IA.
PCBs de servidores AI precisam de 40 camadas (vs. 10 em servidores tradicionais); poucos fornecedores conseguem produzir.
Corning: fibra óptica para data centers; um único data center da Microsoft usou fibra suficiente para dar 4,5 voltas na Terra.
Escassez já existe: DRAM, NAND, PCB estão 30% abaixo da demanda atual; a situação vai piorar com a adoção em massa.
A Whale Rock criou uma 'regra de 40' para chips: % de receita de IA + % de market share na categoria. Exemplo: 30% + 30% = 60 (bom).
Software Tradicional sob Ameaça
A Whale Rock vendeu quase todas as posições em software de aplicação; entraram em 2025 com posição líquida curta no setor.
Motivos: produtos de IA dos incumbentes são fracos, não geram receita significativa; orçamentos de TI estão migrando para tokens de IA.
Software companies perderam poder de precificação; congelamento de contratações reduz número de assentos.
Risco de disrupção: novas empresas AI-native podem atacar incumbentes; dados proprietários podem perder valor.
Exemplo: Salesforce tem US$ 40 bi de receita, mas apenas US$ 500-700 mi de ARR de IA (1-2%).
Contraponto: software com efeitos de rede (ex: Slack) pode se tornar ainda mais importante se agentes de IA o usarem como ferramenta.
Sistemas de registro (Workday, CRM) podem ser relegados a bancos de dados se a interface for substituída por agentes.
Estratégia de Investimento em Empresas Privadas
A Whale Rock, historicamente investidora em ações públicas, agora aloca em privadas como Anthropic, Stripe e Databricks.
Para conseguir alocações, a equipe faz 2.000-3.000 reuniões presenciais por ano com gestões; 10-15% são com privadas.
No caso da Anthropic, a Whale Rock fez um pitch de 90 páginas usando Claude Code para analisar o mercado de codificação.
No investimento na Stripe (2020, US$ 35 bi), usaram dados públicos (TPV, take rate, funcionários) para estimar rentabilidade; o negócio foi melhor que o esperado.
A Whale Rock prefere ser um acionista de longo prazo, ao contrário de VCs que vendem após IPO; isso atrai empresas que querem estabilidade.
O mercado de unicórnios é maior que a bolsa de valores da Alemanha ou Reino Unido; é essencial conhecer essas empresas.
Riscos e Incertezas na Tese de IA
Regulação negativa: apenas 20% da população é otimista com IA; Maine baniu data centers. Mas o 'gênio já saiu da garrafa'.
Se a melhoria dos modelos estagnar, modelos open-source podem alcançar os líderes, levando a uma 'race to the bottom'.
Se um dos players líderes (OpenAI, Anthropic, Google) falhar, o excesso de capacidade de computação pode ser absorvido por outros (ex: Meta).
A adoção empresarial pode ser mais lenta que o esperado, similar ao dishwasher (precisa ser 'plugado' em sistemas existentes).
Apesar dos riscos, a IA é a maior e mais rápida curva S já vista; o potencial de recompensa é trilionário.
Processo de Pesquisa da Whale Rock
A 'Whale Rock Learning Machine' é uma equipe de 10 pessoas com média de 10 anos de experiência; Andrew e Michael estão há 19 e 18 anos.
Usam a abordagem 'scuttlebutt' de Philip Fisher: conversam com fornecedores, clientes, concorrentes para desenvolver convicção.
IA é usada para tarefas de 'blocking and tackling' (escrever notas, revisar trimestres), mas não substitui a intuição e o julgamento humano.
O prêmio anual de melhor pesquisa da firma ainda exige trabalho de campo: ex-analista de AppLovin foi a conferências em Las Vegas e conversou com dezenas de pessoas.
A IA ajuda a acelerar o aprendizado em áreas complexas (ex: substratos ABF, PCBs), mas não escolhe ações.
Rede de contatos: Alex mantém um 'tripé' – quando ele, seu analista e um investidor respeitado concordam, a convicção é máxima.
Evolução dos Produtos da Whale Rock
Inicialmente um fundo long-short; depois de 10 anos, lançaram um fundo long-only (2020), hoje maior que o long-short.
Em 2015, formalizaram investimentos em privadas; em 2021, um fundo híbrido com até 80% em privadas.
Recentemente (2025), lançaram o Whale Rock Mega Cap Tech Fund: focado nas 30 maiores empresas de tecnologia do mundo, selecionando 12-13.
Motivação: a maioria dos endowments está subponderada em big tech, achando que não há alpha em large caps. Alex discorda.
Exemplo de alpha em large cap: Google (muitos gestores generalistas demoram a perceber que é vencedor).
A mesma equipe de pesquisa atende todos os produtos, garantindo consistência.
Passos práticos
Para investidores: estude curvas S de adoção tecnológica; identifique barreiras que, quando removidas, disparam a demanda (ex: preço, usabilidade, infraestrutura).
Avalie empresas de IA pelo % de receita de IA e market share na categoria (regra de 40 modificada).
Considere investir em infraestrutura de IA (chips, memória, rede) que se beneficia independentemente de quem vence na camada de modelos.
Desconfie de empresas de software tradicional com baixa exposição a IA (<5% da receita); podem sofrer disrupção.
Em privadas, construa relacionamento com a gestão e faça due diligence profunda (ex: 90 páginas de análise como a Whale Rock fez com Anthropic).
Use ferramentas de IA (ex: Claude Code) para acelerar pesquisa, mas não delegue julgamento estratégico.
Mantenha uma rede de contatos com outros investidores para validar teses (tripé de convicção).
Para alocadores: considere que large caps de tecnologia podem gerar alpha; não as subpondere estruturalmente.
Frases marcantes
"When you get the right part of the S-curve, you get exponential unit growth. If you have a very strong business model, your earnings don't grow linearly, they grow exponentially."
"The enterprise AI market is less than 1% penetrated and we've never seen... we call this an L curve, just straight up."
"We were paying four times earnings for Nvidia in 2023, five times for Tesla in 2019, four times for Apple. The world doesn't think exponentially."
"Anthropic has been able to stay ahead in coding. Just coding alone has completely taken off – a half trillion dollar market."
"The old way of software is like a horse and buggy. The new way is like a jet engine or the transporter from Star Trek."
"My father was the kindest thing anyone's ever done for me. He joined my firm after 41 years at Goldman and we worked together for 6 years until he passed."
Mencionados no episódio
Anthropic – empresa de IA focada em enterprise, criadora do Claude
OpenAI – criadora do ChatGPT
Google (Gemini) – modelo de IA do Google
Nvidia – fabricante de chips GPU para IA
Tesla – montadora de veículos elétricos
Apple – fabricante de iPhone e ecossistema
Amazon AWS – serviço de computação em nuvem
Stripe – plataforma de pagamentos online
Databricks – plataforma de dados e IA
Celestica – fabricante de servidores e switches para IA
Corning – fabricante de fibra óptica
Salesforce – software de CRM
Slack – plataforma de comunicação corporativa
Workday – software de RH
Sierra – startup de IA fundada por Bret Taylor
AppLovin – plataforma de publicidade mobile
Microsoft – investidora em OpenAI e desenvolvedora de Copilot
Meta – desenvolvedora de modelos Llama
Amazon – investidora em Anthropic
Jensen Huang – CEO da Nvidia
Andrej Karpathy – ex-Tesla, OpenAI; especialista em IA
Linus Torvalds – criador do Linux
Sundar Pichai – CEO do Google
Mark Andreessen – co-fundador da a16z
Bret Taylor – CEO da Sierra, ex-CEO da Salesforce
Philip Fisher – autor de 'Common Stocks and Uncommon Profits'
Peter Lynch – lendário gestor da Fidelity
Clayton Christensen – autor de 'O Dilema da Inovação'
Andy Grove – ex-CEO da Intel
Livro: 'Common Stocks and Uncommon Profits' – de Philip Fisher
Livro: 'The Towel Jones Averages' – guia de investimento (mencionado como 'right brain/left brain')
Gartner IT Symposium – conferência de TI
Ramp – software de gestão de despesas (patrocinador)
Vanta – plataforma de compliance e segurança (patrocinador)
Ridgeline – plataforma de gestão de investimentos (patrocinador)
Rogo – plataforma de IA para finanças (patrocinador)
Work OS – plataforma de enterprise readiness (patrocinador)