Software x hardware: o futuro do VC na era da IA

Software x hardware na era da IA: onde está o valor para o VC?

Na era da inteligência artificial, o venture capital está deixando de tratar software como aposta automática e passando a olhar com mais atenção para hardware, chips, computação e robótica. Segundo o portal Startups, investidores que participaram do Web Summit Lisboa admitem que o antigo “moat” clássico do software perdeu força e que a nova disputa está em quem consegue sustentar economia real em meio ao aumento do custo da IA.

O que mudou com a IA

Durante anos, a lógica do investimento em software parecia estável: produtos escaláveis, pouca necessidade de capital e margens brutas muito altas. O cenário mudou com a IA. As aplicações que rodam sobre modelos passaram a gastar mais com tokens, enquanto quem fornece chips e capacidade computacional ganhou espaço e rentabilidade.

O resultado é uma inversão importante para o mercado de venture capital. Em vez de buscar apenas software com alta margem, muitos fundos agora tentam entender onde está a vantagem competitiva duradoura em uma cadeia que ficou mais cara e mais complexa.

O debate no Web Summit Lisboa

O tema foi discutido no painel “Is the future of venture in software or hardware?”, no palco Venture Summit do Web Summit Lisboa. O debate reuniu investidores da Prosus Ventures, da Celesta Capital e da Indico Capital Partners.

Segundo o Startups, a pergunta central era simples, mas a resposta não. Afinal, o futuro do capital de risco está na IA digital, em software e modelos, ou na IA física, em hardware e robótica?

Por que o software perdeu parte do apelo

Sebastiaan Vaessen, head de ventures da Prosus Ventures na Europa, explicou que a conta do setor mudou. Ele lembrou que, antes, o valor ficava com quem controlava o usuário. Agora, segundo ele, a camada de aplicação e de modelos enfrenta margens muito piores.

Para o investidor, o problema não é apenas técnico, é econômico. O custo de operar IA pressiona a rentabilidade e enfraquece a tese de que todo software é naturalmente escalável com grande margem. Hoje, a pergunta que aparece nas reuniões de comitê é outra: qual é o moat?

Essa mudança afeta a forma como fundos analisam startups. O que antes parecia uma vantagem óbvia, como software global com margens elevadas, agora precisa provar que ainda existe espaço para defesa competitiva, distribuição e velocidade de execução.

Onde o hardware ganhou força

Se o software perdeu parte do brilho, o hardware passou a chamar mais atenção. Anand Chandrasekaran, managing partner da Celesta Capital, vê a IA como uma chance de ampliar mercados, mesmo que a margem percentual seja menor.

A lógica é a seguinte: uma startup pode ter margem bruta menor, mas operar em um mercado muito maior. Isso muda a matemática do investimento, porque o foco deixa de ser apenas a eficiência da margem e passa a incluir o tamanho da oportunidade.

Na visão da Celesta, a aposta mais interessante está na IA vertical, aquela que reimagina setores específicos em vez de oferecer uma camada horizontal genérica. O fundo também exige propriedade intelectual profunda no hardware, com análise de patentes e atenção aos marcos técnicos.

A aposta em robótica e IA física

Para Stephan Morais, sócio da Indico Capital Partners, a oportunidade mais empolgante está no hardware com IA, especialmente na robótica. Ele comparou o momento atual a grandes ondas de infraestrutura do passado, como a luz elétrica e as ferrovias.

A tese é que a infraestrutura física que está sendo construída agora pode abrir caminho para uma nova geração de empresas. Dentro dessa visão, a robótica aparece como a evolução natural da IA aplicada ao mundo real.

Anand também especulou um cenário em que a robótica tenha dois grandes vencedores, em uma dinâmica parecida com a de sistemas móveis ou com o mercado de modelos de linguagem. Já Stephan reforçou que há muitas aplicações possíveis para a IA física, inclusive fora do eixo tradicional das empresas americanas.

O desafio para os fundos

Mesmo com o entusiasmo, o investimento em IA física não é simples. O próprio material do Startups destaca que fundos costumam trabalhar com horizonte de dez anos, enquanto a construção de infraestrutura, hardware e robótica pode exigir mais tempo para maturar.

Além disso, a instabilidade dos IPOs dificulta saídas previsíveis. Isso torna a tese mais arriscada, ainda que o potencial de crescimento seja grande.

Na prática, o VC precisa equilibrar três fatores:

margens menores em aplicações de IA;
maior custo de capital em infraestrutura;
potencial de valorização em mercados maiores e mais físicos.

O que isso significa para startups

Para startups, a principal lição é que a tese de produto precisa ir além da ideia de software escalável. Em um mercado pressionado pela IA, investidores querem entender:

qual é a defesa competitiva real;
como a empresa gera lucro bruto;
se o produto depende demais de tokens e computação;
se há propriedade intelectual forte;
se o mercado endereçado é grande o suficiente para justificar a aposta.

Isso vale tanto para software quanto para hardware. A diferença é que, agora, a conversa sobre valor está mais ligada à estrutura econômica do negócio do que ao rótulo da solução.

Perguntas frequentes

O futuro do venture capital está mais em software ou hardware?

Segundo o debate citado pelo portal Startups, o mercado ainda não tem uma resposta única. O software perdeu parte do apelo por causa das margens menores, enquanto hardware, chips e robótica ganharam força.

Por que a IA mudou a tese de software?

Porque as aplicações passaram a pagar mais por tokens e computação, o que reduziu margens e tornou mais difícil sustentar o antigo modelo de software com rentabilidade muito alta.

Robótica é a próxima grande oportunidade para o VC?

Na visão de alguns investidores ouvidos pelo Startups, sim. A robótica aparece como uma das principais apostas dentro da chamada IA física, com potencial de transformar setores reais da economia.

Em resumo

O debate sobre software x hardware mostra que o venture capital entrou em uma nova fase. A IA não eliminou o software, mas reduziu a vantagem automática que ele tinha. Ao mesmo tempo, abriu espaço para hardware, infraestrutura, chips e robótica como teses mais fortes para quem busca crescimento e diferenciação.