Ei, Claude: O Google está subvalorizado?

A pergunta acima – a $GOOG está subvalorizada? – é um tópico quente em fóruns de investimento que gera debates fervorosos, dignos de um teste de Rorschach, e é típica dos tipos de investigação que investidores de varejo realizam antes de fazer uma negociação.

Também é um ótimo teste prático do estado da IA para investimentos cotidianos. Em particular, queremos descobrir se a IA de hoje pode ajudar investidores a encontrar insights genuínos e colocar dados confiáveis por trás de suas afirmações. Com plataformas como a $HOOD oferecendo assistência de IA para negociações, o momento é oportuno.

Primeiro os métodos, depois as respostas.

Então, a IA realmente desbloqueia novos insights?

Nossos testes começam com o Claude Opus 4.8, atualmente o modelo público mais poderoso da Anthropic. Perguntamos ao Claude, sem configurações especiais, sobre a $GOOG e examinamos qual análise ele realizou, de onde obteve os dados e, por fim, quão útil foi a resposta.

O Claude começou consultando sites agregadores. Essas fontes citavam o P/L em relação à média de 10 anos da $GOOG e em relação ao setor. O Claude também extraiu preços-alvo que representavam uma média das classificações do lado vendedor – estes vieram pré-calculados: o resumo do MarketBeat de um consenso de "41 analistas" em uma passagem, uma média de "Compra Forte" perto de $429 em outra. O Claude citou dois valores de valor justo, um do Simply Wall St e outro de uma fórmula estilo Peter Lynch, representando modelos voltados ao varejo encontrados na primeira página de uma pesquisa na web.

Tomando os preços-alvo como exemplo, notamos que não tínhamos acesso à lista de analistas, às datas ou ao método de cálculo por trás dos alvos de "consenso". Também observamos que as duas passagens do Claude pela subtarefa não concordaram com o número final. Isso significa que, como muitos dados extraídos da web aberta, a análise do Claude se baseou em números de referência sem muito insight sobre o que os compunha ou, crucialmente, o que foi deixado de fora do cálculo. Para esta primeira análise, descobrimos que todos os números do Claude foram extraídos dessas fontes secundárias.

(Parênteses: para aqueles que acompanham os resultados da Broadcom ($AVGO), o impacto de obter alvos de analistas da web se desenrolou em tempo real: em 15 minutos após os resultados, a CNBC e a Reuters reportaram a receita como abaixo do esperado, enquanto o WSJ e o Yahoo Finance a reportaram como acima. Ai do trader algorítmico de IA que não for cuidadoso…)

A resposta final do Claude foi um resumo competente do consenso da web. Ele forneceu uma explicação com as mesmas três teses de alta e os mesmos riscos de baixa que se esperaria encontrar em manchetes e nos melhores posts de fóruns. Nossa conclusão é que ele realmente acelera o trabalho de investidores casuais que frequentam fóruns. Mas um corolário é que ele não emprega, por padrão, o tipo de análise e técnicas de modelagem que investidores profissionais usam, nem acessa os dados a partir dos quais eles constroem avaliações de empresas. Dessa forma, o Claude padrão faz pouco para trazer a sofisticação dos investidores profissionais para o resto de nós.

Então, perguntamos ao Claude novamente e, desta vez, demos a ele acesso a 10 anos de KPIs operacionais, texto de arquivamentos da SEC, resumos de segmentos e concorrentes por meio do deepKPI, um servidor MCP criado para esse fim e disponível para qualquer investidor.

Com essa informação, o Claude foi muito, muito mais fundo. Primeiro, ele começou detalhando os segmentos (Cloud, Serviços, Outras Apostas), histórico de fluxo de caixa e capex, número de ações e alíquota de impostos, e comentários da administração para analisar o histórico operacional da $GOOG. Ele mergulhou em itens como obrigação de desempenho restante, custo de aquisição de tráfego e receita por funcionário para avaliar onde a empresa está hoje e alinhar isso com seu histórico. Ele também se ofereceu para puxar dados do deepKPI para uma planilha e criar um modelo operacional típico de nível institucional, embora tenhamos parado por aí para os fins deste artigo.

Vamos ser concretos sobre a avaliação:

A opinião destilada da web era que, com a $GOOG perto de $389 e um P/L trailing em torno de 29 contra uma média de 10 anos de 27 em um setor mais próximo de 35, ela está relativamente barata em comparação com o grupo e um pouco cara em relação à sua própria história. Os alvos do lado vendedor variavam de $412 a $443, embora dois modelos de valor justo estivessem $112 distantes um do outro para a mesma ação. O resultado foram teses de alta e riscos de baixa familiares, e um impasse na questão de sub ou supervalorização, que é onde observamos fóruns como o r/valueinvesting terminarem.

Depois que adicionamos os dados do deepKPI, o Claude conseguiu fazer uma análise muito mais profunda da saúde da empresa em relação aos pares e às normas históricas. Por exemplo, a resposta da web se apoiou no EV sobre fluxo de caixa livre estar acima de 70, o que foi categorizado por um screener como caro. Mas quando nos aprofundamos nos arquivamentos, os números foram reenquadrados: o fluxo de caixa livre de 2025 foi de cerca de $73B e já estava estável enquanto os lucros disparavam, e a construção da IA está fazendo o capex de 2026 aproximadamente dobrar, de $91B para $175-185B, enquanto puxa o fluxo de caixa livre para perto de $15-25B. Portanto, 72x não deve ser tomado como um veredito sobre o quão cara a empresa é, mas sim como um instantâneo de uma empresa em movimento enquanto faz uma aposta massiva no futuro. De acordo com nosso artigo recente, essa aposta é ao mesmo tempo a maior entre os pares e a menos arriscada em relação aos negócios principais. Isso muda completamente a interpretação desse número.

A análise alimentada pelo deepKPI também abordou as alavancas do negócio principal da $GOOG. Observou que o backlog contratado da Cloud foi de $108B para $157,7B em um único trimestre. De 2,0x para 2,7x da receita do segmento. Com a maior parte reconhecida nos últimos 24 meses, isso serviu como evidência de que a Cloud tem potencial para manter um crescimento de 30%+ nos próximos anos. O Claude também comparou as margens do segmento, perto de 24%, com as da AWS e Azure, dois pares hyperscaler, e observou que as margens deles eram melhores: na casa dos 30% baixos. Isso sugeriu espaço atingível e significativo para otimização de lucros, outro sinal apontando para a saúde futura do negócio.

O Claude trouxe à tona mais duas alavancas importantes dos dados operacionais que não estavam no consenso da web. A primeira foi o que a $GOOG paga para levar tráfego aos anúncios: muito quando eles são veiculados em sites de rede, e pouco quando são veiculados nas propriedades da própria $GOOG, como Pesquisa, YouTube e Gmail. Esse negócio está migrando mais para as propriedades da $GOOG, em 2 pontos percentuais em uma base de anúncios de $265B, mostrando que o lucro está crescendo e tem espaço para crescer mais. A outra alavanca foi a produtividade. A receita por funcionário começou a subir após anos de estabilidade. Isso é importante porque a construção do data center se transformará em anos de despesas de depreciação que corroerão as margens, e o aumento da produção por trabalhador empurra as margens na direção oposta. Esta é outra sugestão de que a $GOOG está tomando medidas para fortalecer seu negócio principal enquanto vê seu investimento em IA se concretizar.

Em conjunto, a análise operacional sugeriu que a Cloud está gerando menos lucro que seus pares e tem um backlog saudável para impulsioná-la no processo de fechar essa lacuna, o negócio de anúncios está se tornando mais lucrativo e a produção por funcionário está aumentando. O Claude + deepKPI concluíram que "melhor do que seu múltiplo sugere" é melhor respondido com um modelo que nos permita testar essas alavancas.

Como investidores de varejo, podemos investir esse tempo, ou fazer um palpite fundamentado, mas as coisas que impulsionam nossa aposta são muito claras: eficiência da nuvem em relação aos pares, mix de canais de anúncios e eficiência dos funcionários. Esse nível de insight e compreensão é muito mais concreto e claro do que nosso resumo do debate na web e traz um nível testável de insight para a pergunta original que não é óbvio simplesmente navegando em fóruns.

Nossa conclusão é que os modelos de IA são intérpretes poderosos de arquivamentos e dados para investidores de varejo, mas é preciso tomar medidas para orientá-los para longe de dados web secundários e em direção a dados de fonte primária, como as séries temporais de KPIs e os arquivamentos em markdown do deepKPI. Também devemos dar a eles as habilidades para interpretar esses dados com expertise, como o deepKPI faz. Mas, especialmente à medida que os serviços de IA reduzem o preço de acesso a dados e ferramentas analíticas – de $10.000+ por assento para serviços tradicionais como Daloopa para $20/mês para o deepKPI, ou gratuito para alguns usos – a lacuna de longa data entre investidores de varejo e investidores profissionais está mudando significativamente. E rapidamente.

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