Resumo 

Com o lançamento do Chat GPT para o grande público no final de 2022, as pessoas ficaram completamente impressionadas com o potencial que a Inteligência Artificial tem. Obviamente, uma tecnologia assim não surge da noite para o dia. A OpenAI, criadora do Chat GPT, foi fundada em 2015. Assim, os investidores começaram a se perguntar: quem fornece a base para esta tecnologia?

Como a inteligência artificial nada mais é que uma árvore de decisão com trilhões de linhas de código, é preciso uma boa capacidade de processamento. No caso, a NVIDIA, empresa de processamento e placas gráficas, sai na frente desde a época da mineração das criptomoedas. Se o mercado de processamento já está “dominado”, vamos olhar o que mais se passa nessas operações. 

Quando você usa seu computador e abre um programa mais “pesado”, como Photoshop ou algum jogo, ele tende a aquecer. Isso é resultado direto de um consumo maior de energia para alimentar o processador. Se há um consumo maior de energia e essa tecnologia chegou para ficar, logo as empresas precisam gerar mais energia.

A Amazon e a Meta (ex-Facebook) já são as maiores compradoras de energia renovável do mundo. É preciso ficar atento pois muitas dessas empresas possuem metas de descarbonização. Assim, temos uma enorme demanda de energia elétrica para suprir as necessidades para a nova tecnologia disruptiva de inteligência artificial. Novamente, a pergunta surge: Qual (ou quais) empresas dão base a isso? Existe uma brasileira saindo na frente há muitas décadas.

No Almanaque de hoje, você vai descobrir quem é.

IA-mania

Eu não gosto muito de assistir séries. Muito pela falta de tempo que a vida de um analista se caracteriza (e por muitas decisões de roteiro que são intragáveis). Mas no passado eu até costumava assistir algumas. Uma delas teve um episódio que me marcou muito e sempre costumo lembrar dele quando monto uma tese. A série,no caso, é Billions. Mais especificamente, o primeiro episódio da terceira temporada.

A série Billions é um drama sobre um hedge fund e as controvérsias de seu dono com as controvérsias da justiça americana. Neste episódio, eles delegam para o time de analistas a tarefa de encontrar a próxima tese matadora. A próxima “magalu”. Ou, mais atualmente, a próxima NVIDIA.

(Agora teremos spoiler do episódio)

A sacada da analista é destruir (e desmontar) vários aparelhos eletrônicos para encontrar quem é a fabricante de microchips que domina o mercado. A empresa na série se chamava “Cortez”. Como geralmente a mesma fabricante fornece para todos com um contrato de exclusividade e uma tecnologia que é necessária para as futuras, a analista confirma a sua hipótese e monta a tese. Não investindo “diretamente” nas empresas da tecnologia, mas nas que fornecem a base para essa tecnologia funcionar.

Recentemente, estamos vendo algo muito parecido no mercado. Com o lançamento do Chat GPT para o grande público no final de 2022, as pessoas ficaram completamente impressionadas com o potencial que a Inteligência Artificial tem. Dizem até que muitos adolescentes já não usam mais o Google para realizar trabalhos escolares, e sim o Chat GPT. 

Obviamente, uma tecnologia assim não surge da noite para o dia. A OpenAI, criadora do Chat GPT, foi fundada em 2015 por várias personalidades do mundo da tecnologia de ponta, incluindo Peter Thiel e Elon Musk. Além disso,receberam em 2019, investimento de cerca de US$1bilhão da Microsoft.

Dessa forma, as grandes empresas já estavam de olho e desenvolvendo suas soluções de inteligência artificial. Assim, os investidores começaram a se perguntar: quem fornece a base para esta tecnologia?

Como a inteligência artificial nada mais é que uma árvore de decisão com trilhões de linhas de código, é preciso uma boa capacidade de processamento. No caso, a NVIDIA, empresa de processamento e placas gráficas, saía na frente desde a época da mineração das criptomoedas. Ou seja, está acontecendo uma corrida ao ouro e a NVIDIA é a maior vendedora de picaretas.

O mercado encontrou sua “Cortez”.

Para se ter ideia, segundo o jornal Financial Times, empresas como Microsoft, Amazon e Google, foram responsáveis ​​por quase metade das receitas de data centers da Nvidia neste período recente. Ainda segundo o jornal, de acordo com a TechInsights, a Nvidia vendeu 3,76 milhões de chips de unidades de processamento para data centers no ano passado. Isso deu a eles uma participação de 72% nesse mercado, deixando rivais como Intel e AMD para trás. E isso só nos EUA. Para a China, a expectativa é que a NVIDIA entregue mais de 1 milhões de novos chips para embasar a tecnologia de inteligência artificial das empresas chinesas. 

Com todo esse cenário, as ações da NVIDIA (NVDA) vêem uma alta de mais de 150% só em 2024. Se contarmos os últimos 5 anos, as ações entregaram uma alta de mais de 3.130%. Isso permitiu à empresa ser avaliada em mais de US$2 trilhões em valor de mercado. Neste ponto de alta, já começam a surgir analistas dizendo que “é uma bolha” ou que “ela é mais uma Cisco, que explodiu na época da bolha.com”. 

Hoje não vamos analisar a NVIDIA, mas vamos fazer a mesma pergunta: Qual (ou quais) empresas dão base para esta tecnologia? 

Bem, a inteligência artificial realmente é uma tecnologia disruptiva e provavelmente chegou para ficar. Se o mercado de processamento já está “dominado”, vamos olhar o que mais se passa nessas operações. Quando você usa seu computador e abre um programa mais “pesado”, como Photoshop ou algum jogo, ele tende a aquecer. Isso é resultado direto de um consumo maior de energia para alimentar o processador.

Será que isso também é verdade em uma escala maior, nos data centers das grandes empresas? 

O gráfico acima mostra que apenas 16 países no mundo consomem mais energia que todos os data centers do mundo somados.

Se há um consumo maior de energia e essa tecnologia chegou para ficar, logo as empresas precisam gerar mais energia. Aliás, há mais um gráfico interessante sobre.

A Amazon e a Meta (ex-Facebook) já são as maiores compradoras de energia renovável do mundo. É preciso ficar atento pois muitas dessas empresas possuem metas de descarbonização. Assim, o foco delas é em geração ou aquisição de energias de fonte renovável.

Tanto é que há este dado que a indústria de energia solar deve crescer 32% neste ano.

Assim, temos uma enorme demanda de energia elétrica para suprir as necessidades para a nova tecnologia disruptiva de inteligência artificial. Novamente, a pergunta surge: Qual (ou quais) empresas dão base a isso? 

Quem cria energia?

Ela é o tema do nosso texto de hoje: a brasileira WEG.

Enquanto muitos analistas focaram em analisar apenas pela ótica do boom de carros elétricos (e como ela está liderando o movimento de pontos de recarga), a companhia está em ótima posição para surfar a onda da inteligência artificial.

Primeiro, para contextualizar, a WEG possui 4 linhas de receita:

– Equipamentos Eletrônicos Industriais (EEI)

– Geração, Transmissão e Distribuição (GTD)

– Motores Comerciais e Appliance  (MCA)

– Tintas e Vernizes (TV)

As duas principais linhas, que representam quase 90% das receitas, são EEI e GTD. Apesar da EEI ser levemente maior, a  GTD entregou um crescimento composto anual de 27,7% de 2018 a 2023 (último ano completo) contra 18,6% da primeira.

A linha de EEI diz respeito aos motores industriais produzidos e à manutenção prestada. A empresa nasceu como uma oficina de motores elétricos industriais lá em Jaraguá do Sul (SC) e mantém esta linha como a mais expressiva. Aliás, cerca de ⅔ desta linha vêm do mercado externo.

Por outro lado, a linha de GTD engloba tudo o que uma usina precisa para gerar energia. Aqui, a WEG não somente fabrica o material mas pode desenvolver o projeto e o realizar se o cliente assim desejar. E, claro, o foco aqui é nas usinas de energias renováveis, como solar, eólica e de biomassa. Aqui, cerca de 60% da receita, em 2023, veio do mercado doméstico, com as concessionárias de energia, hidrelétricas e indústrias de grande porte sendo os principais clientes. Porém, os EUA são o segundo maior cliente da WEG nesta linha.

Aqui, a empresa consegue performar bem na venda de transformadores para parques de energia eólica e solar.

Mas, obviamente, de nada adianta estar em uma maré boa se não souber surfar. Assim, é preciso entender a gestão e as operações da WEG.

Ao comparar com seus pares globais, vemos que a WEG se destaca em 3 indicadores fundamentais para o sucesso de uma companhia. Ela possui o melhor ROIC e ROE entre os seus pares globais, além de uma margem operacional equivalente a quase o dobro da mediana.

Ou seja, temos uma empresa brasileira tecnológica, em que pouco mais da metade da receita é em dólar e que se destaca frente a seus pares globais por sua rentabilidade. Apesar de ser considerada uma empresa de “quality”, um CAGR de 2 dígitos nas principais linhas de receita é uma métrica de empresa considerada “growth”.

Mas aí surge a questão: a WEG está “barata” ou “cara”?

Certamente, essa é uma das perguntas mais difíceis a se fazer por um motivo em especial. Por ser uma empresa de tecnologia, qualquer valuation mais conservador utilizando o método do fluxo de caixa descontado (DCF) vai apontar que ela está cara.

Por outro lado, um valuation por múltiplos de saída, muito comum e mais utilizado em empresas de “growth” e tecnologia, aponta que o P/L da WEG, em dólares, está abaixo da média histórica dos últimos 5 anos. 

Aliás, se expandirmos o comparativo, segundo o relatório do Itaú BBA, os pares internacionais da WEG subiram 50% no acumulado do ano, contra apenas 23% de alta da própria.

E para juntar mais um dado, o próprio relatório do Itaú BBA crava uma Taxa Interna de Retorno de 18%. 

Qual valuation é o melhor? DCF, comparação por múltiplos ou TIR?

O que sabemos hoje é que mesmo o mercado ainda dizendo que a WEG está “cara”, ela ainda continua subindo, com upsides sempre sendo revistos para cima. Bem parecido com a própria NVIDIA.

Será que achamos a “Cortez” tupiniquim? Aguardemos os próximos episódios.