ARK Invest Big Ideas 2026 - Plataformas de Inovação Disruptiva e Oportunidades de Investimento
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ARK Invest Big Ideas 2026 - Plataformas de Inovação Disruptiva e Oportunidades de Investimento
Visualização detalhada de cada página de slide, incluindo layout, conteúdo principal e elementos visuais.
Página de título do 10º relatório anual Big Ideas da ARK Investment Management, enfatizando temas de inovação disruptiva
Tipografia em negrito com 'BIG IDEAS 2026' como título principal, texto de aviso legal no topo, branding da ARK
Visão geral dos principais riscos associados aos investimentos em inovação disruptiva, incluindo ritmo acelerado de mudança, incerteza, obstáculos regulatórios, cenário competitivo e pressão política/legal
Diagrama circular centralizado com 'DISRUPTIVE INNOVATION' no centro, fatores de risco irradiando para fora, citação da fonte na parte inferior
Lista 13 Big Ideas com números de página: The Great Acceleration (4), AI Infrastructure (19), AI Consumer OS (25), AI Productivity (32), Bitcoin (38), Tokenized Assets (45), DeFi Applications (52), Multiomics (58), Reusable Rockets (78), Robotics (83), Distributed Energy (90), Autonomous Vehicles (95), Autonomous Logistics (101)
Layout de duas colunas com títulos Big Ideas à esquerda e números de página à direita, parágrafo de introdução na parte superior
Abertura do capítulo explicando como a AI é a dinamo central que acelera cinco grandes plataformas de inovação e inflama a inflexão do crescimento macroeconômico. Autor: Brett Winton, Chief Futurist
Título grande com subtítulo, crédito do autor, texto mínimo em fundo clean
Diagrama complexo mostrando cinco grandes plataformas de inovação (AI, Public Blockchains, Robotics, Energy Storage, Multiomics) com suas tecnologias componentes e interdependências. Exemplos de convergência incluem foguetes reutilizáveis que permitem a AI infrastructure e dados multiômicos que alimentam terapias de precisão
Framework de cinco colunas com pilhas de tecnologia, linhas de interconexão mostrando relacionamentos, caixas de texto explicativas
Dois gráficos mostrando: 1) O papel dominante da AI como catalisador tecnológico com crescente importância da robótica, 2) A força da Convergence Network aumentou 35% em 2025, crescendo de ~24 para ~32 em uma escala de 100 pontos. Detalha os principais desenvolvimentos na catálise entre plataformas
Dois gráficos de barras lado a lado com bullet points explicativos, layout horizontal
Análise da demanda por foguetes reutilizáveis impulsionada pelas necessidades de computação de AI. Mostra um potencial aumento de 60x na demanda por AI infrastructure baseada no espaço. Compara os custos de computação terrestre versus espacial em diferentes pontos de preço de lançamento
Dois gráficos: gráfico de barras em escala logarítmica para demanda de upmass, gráfico de barras horizontal comparando razões de custo
Gráfico histórico do investimento em ativos fixos dos EUA como porcentagem do PIB de 1852-2030, mostrando as principais ondas de tecnologia (ferrovia, telefonia, eletrificação, carros, computadores) e prevendo um aumento do investimento impulsionado por AI até 2030
Gráfico de linhas abrangendo 178 anos com anotações de ondas de tecnologia e projeções futuras
Framework mostrando quatro maneiras pelas quais a tecnologia disruptiva impulsiona o crescimento: acelera a formação de capital, aumenta o retorno sobre o capital implantado, transforma a atividade não mercantil em PIB, libera o potencial humano. Usa robotaxis como exemplo
Framework de quatro colunas com estudo de caso de robotaxis na parte inferior mostrando mecanismos específicos
Análise detalhada de como os robôs humanoides domésticos poderiam impactar o PIB. Atualmente, apenas US$ 2.600 de ~US$ 68.000 do valor de manutenção da casa fluem para o PIB. Um único humanoide poderia adicionar US$ 62.000 por domicílio, potencialmente impulsionando o PIB dos EUA em 20% (US$ 6 trilhões)
Dois gráficos de barras lado a lado comparando o impacto atual versus o impacto no PIB habilitado por robôs
Gráfico logarítmico mostrando o crescimento global real do PIB de 100.000 a.C. a 2030. A ARK prevê um crescimento anual de 7,3% contra 3,1% do FMI, impulsionado por cinco plataformas de inovação e investimento de capital, adicionando 1,9 pontos percentuais
Gráfico de linha do tempo logarítmica com pontos de dados históricos e previsões divergentes
Análise explicando por que a computação quântica não será disruptiva por 20-40 anos. Mostra a distância para quebrar o RSA 2048 sob diferentes cenários de progresso. Mesmo com o ritmo da Lei de Moore, a computação quântica útil não ocorrerá até as décadas de 2040-2060
Gráfico de área mostrando cenários de progresso com caixa de texto explicativa
Gráfico mostrando a participação da inovação no valor de mercado de ações global crescendo de ~20% hoje para 35% até 2030. Compara o crescimento nominal do PIB versus as taxas de crescimento do valor de mercado de inovação e não inovação. Contexto histórico do domínio do mercado ferroviário de 1870
Gráfico de área com dados históricos e projeções futuras, tabela de comparação de taxas de crescimento
Resumo da plataforma de inovação de IA descrevendo sistemas computacionais evoluindo com dados, redes neurais, infraestrutura de nuvem de última geração e dispositivos inteligentes. Enfatiza o impacto transformador da IA em todos os setores
Slide com foco em texto com conteúdo centralizado, espaço em branco, gráficos mínimos
Descrição da tecnologia de bateria que permite mobilidade autônoma, trens de força elétricos, táxis voadores e geração de energia distribuída. Enfatiza os impactos da diminuição de custos e a integração com as demandas de energia do data center de IA
Slide com foco em texto com conteúdo centralizado descrevendo os componentes da plataforma
Explica as tecnologias multiômicas (dados de DNA, RNA, proteínas), biologia programável, terapias de precisão e laboratórios autônomos com tecnologia de IA que reduzem os custos de descoberta de medicamentos. Menciona exames de sangue pan-câncer e novos constructos biológicos
Slide com foco em texto descrevendo o ecossistema multiômico
Descreve a migração de dinheiro e contratos para blockchains públicos, criptomoedas, stablecoins, contratos inteligentes e carteiras digitais. Enfatiza a transparência, a redução dos controles de capital e os agentes de compra orientados por IA
Descrição da plataforma com foco em texto
Visão geral de robôs humanoides, robôs especializados e foguetes reutilizáveis. Descreve a automação habilitada por IA em manufatura, logística, saúde e infraestrutura de computação espacial, sem as limitações terrestres
Resumo da plataforma de robótica com foco em texto
Introdução do capítulo definindo a próxima geração de infraestrutura de nuvem. Autores: Frank Downing (Diretor de Pesquisa, IA & Cloud) e Jozef Soja (Analista de Pesquisa, IA & Cloud)
Título do capítulo com subtítulo e créditos do autor
Dois gráficos mostrando: 1) Os custos de inferência caíram mais de 99% no ano passado (de US$ 28,90 para US$ 0,10 por milhão de tokens), 2) A demanda do OpenRouter aumentou 25 vezes desde dezembro de 2024, de ~250 bilhões para ~7.000 bilhões de tokens
Dois gráficos lado a lado: declínio logarítmico de custos e crescimento exponencial da demanda
Gráfico mostrando o investimento em sistemas de data center acelerado de um CAGR de 5% (2012-2023) para um CAGR de 29% (do momento ChatGPT em diante). O investimento anual atingiu ~$500B em 2025, um aumento de 2,5x em relação à média de 2012-2023
Gráfico de barras com anotações de CAGR e linha de tendência
Dois gráficos comparando o boom tecnológico atual com a era ponto-com: 1) Capex como % do PIB corresponde aos níveis de 1998, 2) Relações P/E para Mag 6 (~45x) bem abaixo do pico da era ponto-com (~115x para Cisco/Oracle/Nokia/Intel/Microsoft)
Dois gráficos lado a lado com comparações históricas
Comparação de desempenho mostrando a AMD alcançando a Nvidia na inferência de modelos pequenos (MI355X: 38 vs Nvidia B200: 32 tokens por dólar de TCO). O desempenho de modelos grandes ainda é dominado pela Nvidia. Tabela detalhada de especificações de GPU incluída
Dois gráficos de barras comparando o desempenho, tabela de especificações abaixo
Previsão mostrando o investimento em sistemas de data center atingindo $1.4T até 2030 (CAGR de 30%). Mudança de participação de mercado de servidores tradicionais para servidores acelerados (GPUs e ASICs). Espera-se que os ASICs ganhem uma participação significativa
Gráfico de barras empilhadas e gráfico de área de participação de mercado
Introdução do capítulo sobre a transformação da pesquisa, descoberta, transações e economia do e-commerce. Autores: Nicholas Grous (Diretor) e Varshika Prasanna (Associada de Pesquisa)
Título do capítulo com autores
Framework mostrando a evolução: Era do Comando (1980-1994), Era da Web (1995-2006), Era Mobile (2007-2022), Era Agente (2022+). O gráfico mostra a adoção de AI superando a adoção da internet (~27% de penetração em 3 anos vs ~7% para a internet)
Framework de linha do tempo com gráfico de comparação de adoção
Linha do tempo mostrando a compressão do tempo de transação: Pré-internet (60 min) → Web (10 min) → Mobile (5 min) → AI Agente (1,5 min). Observa-se que 95% da jornada do consumidor ocorre antes da compra
Gráfico de linha mostrando a compressão do tempo entre as eras com os estágios do funil de compra
Diagrama mostrando os habilitadores agentes (MCP, ACP, A2A, AP2, UCP) conectando plataformas de AI (ChatGPT, Gemini, Claude) a varejistas por meio de protocolos padronizados, contrastando com as integrações complexas e desconectadas da era da internet
Comparação lado a lado: complexidade da era da internet vs simplicidade da era agente
Projeção de gastos online facilitados por AI crescendo de $0.1T (2%) em 2025 para $8T (25%) em 2030. Inclui tabela comparando marketplaces tradicionais vs agentes de AI em descoberta, engajamento, tomada de decisão e compra
Gráfico de área com sobreposição de porcentagem e tabela de comparação
Dois gráficos mostrando: 1) A participação do tráfego de pesquisa de AI crescendo de 10% (2025) para 65% (2030), 2) Os gastos com anúncios de pesquisa de AI atingindo ~$300B até 2030 com ~50% de CAGR, enquanto a pesquisa tradicional estagna
Dois gráficos de área mostrando a mudança na participação de mercado e o crescimento da receita
Previsão mostrando o crescimento da receita do consumidor de IA de ~$20 bilhões (2024) para ~$900 bilhões (2030) a um CAGR de ~105%. A geração de leads e a publicidade impulsionam o crescimento, superando as contribuições da receita de assinatura
Gráfico de área empilhada mostrando três fluxos de receita
Capítulo sobre escalonamento da inteligência digital. Autores: Frank Downing e Jozef Soja
Divisor de capítulo simples
Gráfico mostrando que a capacidade de duração da tarefa do agente de IA aumentou 5x de 6 minutos para 31 minutos com uma taxa de sucesso de 80% durante 2025. Análise do período de retorno do assinante do ChatGPT Plus mostrando o ponto de equilíbrio em ~0,5 dia
Gráfico de linha com crescimento exponencial e caixa de cálculo de retorno
Dois gráficos mostrando: 1) Os custos de desenvolvimento de software caíram 91% (de abril a dezembro de 2025) de $3,50 para $0,32 por milhão de tokens, 2) Declínios de custo anualizados de 93-99,7% em diferentes benchmarks
Gráfico de custo logarítmico e gráfico de barras horizontais de taxas de declínio
Gráfico mostrando que os modelos chineses estão atrás dos EUA em apenas 6 meses em desempenho. Comparação da capacidade de produção: TSMC produz 38x mais computação do que SMIC (~135B vs ~3,5B transistores diariamente)
Gráfico de dispersão do desempenho do modelo ao longo do tempo e comparação da capacidade de produção
Gráficos mostrando a receita de IA de propósito geral (OpenAI: $20 bilhões, Anthropic: $9 bilhões em 2025) e startups especializadas (Cursor: $1 bilhão de ARR, Harvey, OpenEvidence, Sierra: $100 milhões de ARR cada) crescendo rapidamente a um CAGR de 250-850%
Dois gráficos: gráfico de barras para propósito geral e caixas de texto para startups especializadas
Previsão mostrando que os gastos globais com software podem crescer 19-56% anualmente (vs 14% histórico), dependendo do cenário de adoção de IA. Três cenários variando de $3,4 trilhões a $13 trilhões até 2030, desbloqueando $22 trilhões - $117 trilhões em valor
Gráfico de barras empilhadas mostrando as fases de desenvolvimento e três comparações de cenário
Capítulo sobre o movimento líder para uma nova classe de ativos. Autor: David Puell (Analista de Negociação de Pesquisa e PM Associado)
Divisor de capítulo
Cronograma dos desenvolvimentos institucionais de bitcoin em 2025, incluindo a reserva estratégica de Trump, o tesouro de $5,4 bilhões da Metaplanet, os padrões genéricos de listagem da SEC, o Fidelity Crypto IRA, a reserva estratégica do Texas, a alocação do fundo de pensão de Wisconsin
Gráfico de linhas do preço do bitcoin com anotações de linha do tempo de eventos importantes
Gráfico mostrando que as participações em bitcoin de ETFs e empresas públicas dos EUA cresceram de 8,7% para 12% da oferta total em 2025. Os saldos de ETFs aumentaram 19,7%, as participações de empresas públicas cresceram 73%
Gráfico de eixo duplo com números absolutos e porcentagem
Gráficos mostrando que o índice de Sharpe do bitcoin superou ETH, SOL e a média do CoinDesk 10 na maior parte de 2025. Comparações da média anual do índice de Sharpe em diferentes períodos (desde Nov 2022, 2024-2025, 2025)
Gráfico de linhas e gráfico de barras agrupadas comparando os índices de Sharpe
Gráfico mostrando que 2025 teve os drawdowns médios mais superficiais na história do bitcoin em horizontes de 5 anos, 3 anos, 1 ano e 3 meses, demonstrando volatilidade reduzida como um ativo de porto seguro
Múltiplas séries temporais mostrando padrões de drawdown
Comparação lado a lado das premissas de 2024 vs 2025 para a previsão do bitcoin para 2030. Principais mudanças: Digital Gold TAM aumentou 37% (ouro subiu 64,5%), a penetração no mercado emergente diminuiu 80% (devido à adoção de stablecoins)
Duas tabelas lado a lado comparando as premissas de TAM e penetração
Previsão mostrando o market cap de ativos digitais crescendo a um CAGR de ~61% para $28T até 2030. Espera-se que o Bitcoin domine com 70% (~$16T a um CAGR de 63%), contratos inteligentes atingindo ~$6T (CAGR de 54%)
Gráfico de barras empilhadas com bullet points de detalhamento
Capítulo sobre a movimentação de trilhões para blockchains. Autores: Lorenzo Valente (Diretor) e Raye Hadi (Associado de Pesquisa)
Divisor de capítulo
Cronograma dos desenvolvimentos de stablecoins de 2025 após o GENIUS Act: Circle IPO/Layer 1, FRNT de Wyoming, Tempo de Stripe, Plasma de Tether, principais lançamentos de stablecoins bancárias. Gráfico de volume de transações semanais mostrando um aumento para $1.2T
Gráfico de linhas com anotações de linha do tempo de eventos importantes
Gráfico mostrando que o volume de transações ajustado de stablecoins atingiu $3.5T (média de 30 dias) em dezembro de 2025, 2,3x maior que Visa + PayPal + Remessas combinados. USDC domina com ~60% de participação, USDT ~35%
Gráfico de linhas logarítmico comparando sistemas de pagamento ao longo do tempo
Gráfico mostrando que os ativos tokenizados do mundo real cresceram 208% para $18.9B em 2025. Liderado por títulos do Tesouro dos EUA ($9B incluindo $1.7B do BUIDL da BlackRock), commodities ($4.1B com ouro Tether/Paxos dominando) e fundos institucionais
Gráfico de área empilhada mostrando as categorias de RWA ao longo do tempo
Gráfico de barras mostrando ativos nas principais blockchains. Ethereum domina com mais de $400B. Stablecoins e os 50 principais tokens representam ~90% na maioria das chains. Solana é única com ~21% em memecoins
Gráfico de barras horizontais mostrando a composição de ativos por blockchain
Previsão mostrando que os ativos tokenizados crescerão de $19B para $11T (~1,38% dos ativos financeiros) até 2030. Espera-se que os depósitos bancários e as ações públicas vejam uma migração on-chain maior do que a dívida soberana
Gráfico de área empilhada com projeções de categoria
Análise de empresas tradicionais lançando infraestrutura on-chain: Circle (Arc), Coinbase (Base, cbBTC), Kraken (Ink), etc. Gráficos mostrando o crescimento de empréstimos lastreados em bitcoin cbBTC e equities tokenizadas da Robinhood atingindo um market cap de $15 milhões
Dois gráficos mostrando o crescimento do cbBTC e a divisão de equities tokenizadas
Capítulo sobre como projetar motores de crescimento de ativos digitais. Autores: Lorenzo Valente e Raye Hadi
Divisor de capítulo
Gráficos mostrando que a receita de aplicativos atingiu $3,8 bilhões em 2025 (apenas em janeiro: recorde de mais de $800 milhões). A proporção receita de app/rede aumentou. 70 aplicativos geram mais de $1 milhão de MRR. Liderado por Hyperliquid, Pump.fun, Pancakeswap
Gráfico combinado de barras e linhas mostrando receita e proporção
Gráfico de barras comparando ativos na plataforma: Fintechs tradicionais (Coinbase $500 bilhões, Robinhood $157 bilhões) vs protocolos DeFi (Tether $160 bilhões, Aave $67 bilhões). As 50 principais plataformas DeFi têm mais de $1 bilhão de TVL, as 12 principais têm mais de $5 bilhões
Gráfico de barras horizontal comparando plataformas
Gráfico de barras mostrando a receita por funcionário: Hyperliquid lidera com ~$60 milhões+, seguido por Tether (~$55 milhões). Empresas de cripto dominam os principais rankings à frente de OnlyFans, Valve, Nvidia. Destaques para o número de funcionários de dois dígitos impulsionando receitas de classe mundial
Gráfico de barras horizontal classificando empresas por eficiência
Gráficos mostrando o crescimento da receita da Hyperliquid para mais de $100 milhões mensais. A análise de participação de mercado mostra que as exchanges on-chain (lideradas pela Hyperliquid) estão tomando uma parcela significativa da Binance no mercado futuro perpétuo.
Gráfico de área empilhada e gráfico de participação de área
Análise mostrando que mais de 90% do valor de mercado de Ethereum e Solana é atribuído ao prêmio monetário, e não à receita da rede (usando um múltiplo de receita de 50x). Apenas alguns ativos digitais manterão propriedades monetárias
Gráfico de barras empilhadas mostrando a decomposição do valor
Capítulo sobre biologia nativa de IA catalisando mudanças na área da saúde. Autores: Shea Wihlborg PhD e Brett Winton. Observa cinco subseções educacionais adiante
Divisor de capítulo com nota estrutural
Divisor de seção
Cabeçalho de seção simples
Framework mostrando camadas multiômicas: Genômica (planta do DNA), Epigenômica (regulação da expressão gênica), Transcriptômica (transcritos de RNA), Proteômica (proteínas), Metabolômica (metabólitos). Juntos, moldam fenótipos observáveis
Diagrama de fluxo linear mostrando o fluxo de informações biológicas
Tabela mapeando empresas para camadas biológicas: DNA (Illumina, CRISPR Therapeutics), Epigenoma (10X Genomics, Ipsen), RNA (Tempus, Ionis), Proteína (Quantum Si, Nurix), Metabolitos (908 Devices, Ultragenyx)
Tabela de cinco colunas com exemplos de empresas
Diagrama circular de ciclo mostrando como a multiómica gera dados → a AI cria insights → melhores ferramentas/testes/curas → mais dados. Inclui exemplos de empresas: Ferramentas multiómicas (Illumina, PacBio), Diagnósticos (Guardant, Natera), Medicamentos com AI (Absci, Generate Bio), Curas (Beam, CRISPR Tx)
Ciclo circular com quatro segmentos e destaques de empresas
Divisor de seção
Cabeçalho de seção
Dois gráficos: 1) Declínio histórico do custo do sequenciamento do genoma de mais de $100 milhões (2001) para ~$100 (2024) seguindo a Lei de Wright, 2) Previsão de declínios de custo de 10 vezes até 2030 em testes de genoma, epigenoma e variantes estruturais
Gráfico histórico logarítmico e comparação de barras de previsão
Gráficos mostrando volumes de testes moleculares crescendo de ~2M (2020) para ~7M (2025E) para ~30M (2030E), gerando tokens de dados aumentando de ~20T para ~200T até 2030 - excedendo os dados de treinamento de LLM de fronteira (15T tokens)
Dois gráficos de crescimento: volumes de testes e tokens de dados gerados
Gráfico mostrando diagnósticos habilitados por AI como porcentagem das aprovações da FDA inflectidas pós-ChatGPT de % de um dígito para previsão de ~30% até 2030, aproximando-se de ~100% ao longo do tempo. Exemplo: Tempus ECG-AF para detecção de fibrilação atrial
Série temporal com distinção pré/pós ChatGPT e previsão
Divisor de seção
Cabeçalho de seção
Comparação mostrando a AI reduzindo os custos de desenvolvimento de medicamentos de $2,4 bilhões (média da indústria) para $1,7 bilhão (esforços iniciais de AI) para $0,7 bilhão (design futuro de AI). Tempo de lançamento no mercado reduzido de 13 para 11 para 8 anos. As taxas de falha caem significativamente
Gráfico de barras empilhadas mostrando os custos da fase de desenvolvimento e o cronograma
Gráficos mostrando: 1) Medicamento com AI gerando $4 bilhões de fluxo de caixa cumulativo ao longo de 30 anos vs $1 bilhão do medicamento tradicional, 2) Valor da vida útil da patente aumentando de 30 a 80%, dependendo da aceleração do tempo de lançamento no mercado (2 a 5 anos mais rápido)
Curva de fluxo de caixa e gráfico de análise de valor de patente
Divisor de seção
Cabeçalho de seção
Análise mostrando que o preço de cura de ~$1,1M representa 15x os custos de prescrição vitalícios ($75K). O valor empresarial da cura tem uma média de $3,5B - 20x o valor típico do medicamento. Dinheiro adiantado e falta de concorrência impulsionam o valor
Gráfico de cascata construindo para o preço de cura e barras de comparação de valor
Estudo de caso de angioedema hereditário: Tratamento de edição genética a $3M (vs preço baseado em valor de $11M) poderia economizar $52B para pacientes com HAE nos EUA. Custos vitalícios reduzidos de $12-22M para $4M por paciente
Gráficos de barras comparando custos vitalícios e economia total
Análise TAM de edição genética ASCVD: Preço baseado em valor de $165K por paciente × 17M de pacientes nos EUA com lipídios não controlados = mercado de $2,8T, 12x as vendas cumulativas de 20 anos do Lipitor ($225B)
Cascata de construção de valor e comparação de tamanho de mercado
Análise de retorno mostrando que curas aceleradas por IA atingem 40-50% de ROIC vs <10% do desenvolvimento tradicional de medicamentos. O valor do pipeline da Fase 1 aumenta de negativo para tradicional para mais de $2 bilhões para curas habilitadas por IA
Barras de comparação de ROIC e gráfico de progressão de valor do pipeline
Divisor de seção
Cabeçalho da seção
Framework mostrando a mudança de prevenir mortes precoces (1950-2023: expectativa de vida 46,5→73 anos) para atingir os processos biológicos de envelhecimento. Evolução das medidas de envelhecimento, de marcadores clínicos a relógios de metilação do DNA e medidas proteômicas/digitais
Gráfico de distribuição de mortes e linha do tempo de medição do envelhecimento
Análise mostrando que o potencial de vida saudável nos EUA pode dobrar de 11,7B para 23,6B de anos de vida ajustados pela qualidade (QALYs). A $100 mil por QALY, o ganho de longevidade de 11,9B de QALYs = oportunidade de $1,2 quatrilhão. A biotecnologia atual representa apenas ~0,1% do TAM
Gráfico de cascata construindo o potencial total de longevidade
Capítulo sobre como desbloquear a economia espacial. Autores: Daniel Maguire e Sam Korus
Divisor de capítulo
Gráficos mostrando: 1) A massa anual enviada para a órbita atingiu mais de 3.500 toneladas métricas em 2025, em comparação com ~500 em 2022, 2) Os satélites ativos aumentaram para mais de 14.000 (SpaceX Starlink representa ~66%). Inflexão importante após o lançamento do Starlink em 2019
Dois gráficos de séries temporais mostrando um crescimento dramático pós-2019
Análise da Lei de Wright mostrando que a SpaceX reduziu os custos em 95%, de ~$15.600/kg (2008) para <$1.000/kg (2025). Previsão de que a Starship alcance <$100/kg em escala. Queda de custo de 17% por duplicação cumulativa da massa enviada
Gráfico de dispersão logarítmico com dados históricos e previsão
Lei de Wright mostrando um declínio de 44% no custo de largura de banda por duplicação. Evolução do ViaSat-1 (2011) à previsão do Starship V4 (2035). A tabela mostra a evolução da conectividade móvel: 2001 GPRS (~1% de cobertura) a 2030E (100% de cobertura, dados ilimitados)
Curva de custo logarítmica e tabela de comparação da evolução móvel
Gráfico mostrando que a receita de conectividade via satélite pode atingir mais de $160 bilhões (~15% da previsão da receita global de comunicações). A receita escala com a largura de banda da constelação (Tbps). Dois gráficos de porcentagem mostram o satélite crescendo de ~0,01% para ~1,2% do PIB
Gráfico de dispersão e gráficos de comparação de porcentagem
Capítulo sobre o aproveitamento do trabalho humano. Autores: Sam Korus e Akaash TK
Divisor de capítulo
Gráficos mostrando: 1) Produtividade e participação do trabalho coexistiram (1948-2000), depois divergiram devido ao envelhecimento/globalização, não à automação, 2) As horas médias de trabalho nos EUA diminuíram de ~2.000 (1950) para ~1.750 (2024)
Duas séries temporais: produtividade/participação e horas trabalhadas
Comparação da densidade de robôs: Amazon (6.427 robôs por 10 mil funcionários) excede em muito a fabricação automotiva (1.500 nos EUA) e a fabricação geral (1.129 nos EUA). Líderes automotivos globais: Coreia (2.867), China (1.422)
Gráfico de barras agrupadas comparando a densidade de robôs entre países e setores
Discriminação mostrando uma oportunidade de robótica doméstica de ~$13 trilhões (2,8 bilhões de força de trabalho × 2,3 horas/dia × $12/hora × 50% do valor do tempo) + oportunidade de fabricação de ~$13 trilhões ($32 trilhões do PIB de fabricação global × 100% de aumento de produtividade × 35% de taxa de aceitação)
Duas estruturas de cálculo e comparação cumulativa de vendas de unidades
Análise logarítmica mostrando que os humanoides são ~200.000x mais complexos do que os robotaxis em: demanda cinética (13x-16x), mobilidade (10x-30x), percepção (4x-5x), adaptabilidade (4x), tolerância a erros (100x menos tolerante)
Gráfico de cascata construindo multiplicadores de complexidade em escala logarítmica
Gráfico mapeando a capacidade de computação para o desempenho: as leis de escala do Tesla FSD projetam o Optimus atingindo proficiência de nível humano por volta de 2028 com 1.080MW de computação de AI (vs 91MW em dezembro de 2025)
Gráfico de dispersão log-log com marcos de desempenho
Categorização de empresas: Robôs especializados (ABB, FANUC, KUKA, Intuitive Surgical, etc.) vs robótica generalizável (Tesla Optimus, Figure F.03, Boston Dynamics Atlas, 1X NEO, etc.). Mercado mudando para plataformas generalizáveis
Listagem de empresas em duas colunas com categorização
Capítulo sobre como impulsionar a revolução da AI. Autores: Daniel Maguire, Sam Korus, Akaash TK
Divisor de capítulo
Gráficos mostrando: 1) Intensidade energética (kWh por dólar do PIB) diminuindo globalmente, especialmente na China, 2) Adições de capacidade de energia global aumentaram após o ChatGPT (2022), lideradas por energia solar fotovoltaica, eólica e armazenamento de bateria, atingindo 1.000GW em 2024
Gráfico de linha de intensidade energética e gráfico de barras de adições de capacidade
Análise da Lei de Wright mostrando: 1) Energia solar e nuclear seguindo curvas de custo acentuadas (nuclear interrompida pela regulamentação de 1975), 2) Custos de bateria (células LFP e Níquel) diminuindo acentuadamente com MWh cumulativo
Dois gráficos de dispersão log-log mostrando trajetórias de custo
Análise mostrando que os preços da eletricidade nos EUA caíram de 1893 a 1974, depois estagnaram. Se os custos nucleares não tivessem sido interrompidos, a eletricidade seria ~40% mais barata. A comparação do LCOE de novas construções mostra que nuclear SMR, solar+armazenamento, eólico+armazenamento estão todos abaixo dos preços de varejo
Gráfico de escala logarítmica histórica e barras de comparação de LCOE
Gráficos mostrando que o investimento cumulativo global em capital de energia deve aumentar ~2x para ~$10T até 2030 (data centers: 5% do total). As implantações de armazenamento de energia estacionário devem aumentar 19x de ~100GWh para ~19.000GWh
Dois gráficos de barras: investimento de capital e implantação de armazenamento de energia
Capítulo sobre carros dirigindo sozinhos e diminuindo os custos. Autores: Tasha Keeney e Daniel Maguire
Divisor de capítulo
Gráficos mostrando que a Waymo atingiu ~400 mil milhas diárias sem motorista, 6 bilhões de milhas autônomas cumulativas. A quota de mercado da Waymo na zona de operação de São Francisco atingiu ~60% em agosto de 2025, contra ~25% da Uber e ~15% da Lyft
Três gráficos: milhas diárias, milhas cumulativas, gráfico de área de quota de mercado
Análise de custo mostrando o custo incremental por milha do robotáxi diminuindo de ~$1,20 (Waymo 5ª Geração inicial) para ~$0,25 (Cybercab em escala). Previsão de preço por milha: Transporte por aplicativo com motorista humano $2,80 → Robotáxis $0,25 (2035E)
Barras empilhadas de discriminação de custos e comparação da evolução de preços
Análise mostrando que ~140 mil robotáxis poderiam atender à demanda atual de transporte urbano por aplicativo nos EUA. ~24 milhões de robotáxis (<10% da frota de veículos dos EUA) poderiam acomodar a maioria das milhas urbanas. A Tesla tem capacidade de produção para as principais cidades de transporte por aplicativo
Gráfico de demanda por hora do dia com comparação da capacidade de produção
Previsão mostrando que o ecossistema de robotáxis gerará US$ 200 bilhões em receita, US$ 20 bilhões em EBIT, US$ 34,1 trilhões em valor de empresa até 2030. Discriminação: Provedores de tecnologia autônoma (US$ 1,9 trilhão de EV com 19x EBIT), proprietários de frota (US$ 200 bilhões), fabricantes (US$ 400 bilhões)
Comparação de três colunas: receita, EBIT, valor de empresa com múltiplos
Matriz de parcerias mostrando plataformas de tecnologia autônoma (Tesla, Waymo, Baidu, etc.) em parceria com montadoras e operadores de frota. Captura de valor: As plataformas de tecnologia obtêm 98% do EV, 97% do EBIT, 76% da receita
Tabela de matriz de parcerias e discriminação da captura de valor
Capítulo sobre redução de custos e prazos de entrega. Autores: Tasha Keeney e Daniel Maguire
Divisor de capítulo
Dados cumulativos de entrega: Drones (Zipline 2M+, Meituan 780K, Wing 750K), entregas por robôs (Starship 9M, Meituan 4.9M), milhas de caminhões autônomos (Inceptio 250M, Pony.ai 4.2M, Aurora 3.8M, Kodiak 3M, Gatik 2.1M)
Três gráficos de barras mostrando os volumes de entrega por empresa
Comparações de custos: A entrega de última milha cai ~90% de $15 (taxas de entrega de aplicativos) para <$1 (drone/robô). A entrega de carga completa cai ~60% de $0,07 para $0,03 por tonelada-milha (caminhão a diesel humano para elétrico autônomo)
Dois gráficos de comparação de custos lado a lado
Previsão mostrando que a receita de entrega autônoma atingirá $480B globalmente até 2030, dividida entre drone/robô de última milha ($160B) e transporte rodoviário de longa distância ($320B). A regulamentação e a automação de back-end são fatores limitantes
Gráfico de barras empilhadas com projeção para 2030E
Página de introdução à seção de obras citadas
Cabeçalho de seção simples
Bibliografia alfabética começando com '36Kr European Central Station 2025' até 'Artificial Analysis 2025b', cobrindo fontes sobre robótica, AI, custos, energia e finanças
Bibliografia de duas colunas com formato de citação padrão
Bibliografia continuando de 'Arute, F. et al. 2019' até 'Bryce. 2025', cobrindo computação quântica, varejo, blockchain e fontes da indústria espacial
Continuação da bibliografia de duas colunas
Bibliografia continuando de 'Bureau of Labor Statistics 2026' até 'Guardant Health 2025', cobrindo dados governamentais, análises de blockchain e fontes de saúde
Continuação da bibliografia de duas colunas
Bibliografia continuando de 'Hedges & Company 2025' até 'Roland, A. et al. 2024', cobrindo fontes automotivas, longevidade, desempenho de AI e P&D farmacêutica
Continuação da bibliografia de duas colunas
Entradas finais da bibliografia de 'rwa.xyz 2025' até 'Winton, B. 2024', seguido por um aviso legal abrangente cobrindo riscos de criptomoedas, declarações prospectivas e aviso de direitos autorais
Citações na parte superior, aviso legal de vários parágrafos abaixo
Perguntas comuns sobre este slide e o conteúdo da apresentação subjacente.
A ARK prevê que o crescimento real do PIB global acelerará do consenso de 3,1% do FMI para 7,3% anualmente até 2030, impulsionado por cinco grandes plataformas de inovação (AI, Public Blockchains, Robótica, Armazenamento de Energia e Multiômica). O investimento de capital por si só pode adicionar 1,9 ponto percentual ao crescimento anual, com ganhos adicionais do aumento dos retornos sobre o capital investido, transformação da atividade não mercantil em PIB e potencial humano liberado para uso produtivo.
A ARK projeta que o investimento em sistemas de data center atingirá aproximadamente US$ 1,4 trilhão anualmente até 2030, crescendo a uma taxa composta anual de 30%. Isso representa uma aceleração dramática do CAGR de 5% observado de 2012 a 2023 para um CAGR de 29% pós-ChatGPT. A previsão inclui uma mudança em direção à computação acelerada (GPUs e ASICs) ganhando participação de mercado crescente dos servidores tradicionais.
A ARK prevê que o ecossistema de robotaxis pode gerar US$ 34 trilhões em valor empresarial até 2030, com US$ 200 bilhões em receita e US$ 20 bilhões em EBIT. Espera-se que as plataformas de tecnologia autônoma capturem 98% do valor empresarial, 97% do EBIT e 76% da receita. A análise sugere que o transporte autônomo por aplicativo pode reduzir os preços de US$ 2,80 por milha (dirigido por humanos) para US$ 0,25 por milha até 2035.
A ARK projeta que o mercado de ativos digitais pode atingir US$ 28 trilhões até 2030, crescendo a um CAGR de ~61%. Espera-se que o bitcoin domine com 70% de participação (~US$ 16 trilhões a um CAGR de 63%), enquanto as redes de contratos inteligentes podem atingir ~US$ 6 trilhões (CAGR de 54%). A previsão é baseada em taxas de penetração em seis casos de uso: investimento institucional, ouro digital, porto seguro de mercado emergente, tesouro de estado-nação, tesouro corporativo e serviços financeiros on-chain.
A ARK identifica uma oportunidade de receita de US$ 26 trilhões dividida entre robótica doméstica (US$ 13T) e automação de manufatura (US$ 13T). A oportunidade doméstica é calculada a partir de 2,8 bilhões de força de trabalho global × 2,3 horas de trabalho não remunerado por dia × US$ 12/hora em média × 50% do valor do tempo. A oportunidade de manufatura vem de US$ 32T do PIB global de manufatura × 100% de aumento de produtividade × 35% de taxa de aceitação do provedor. Robôs humanoides atingindo proficiência em nível humano por volta de 2028 é fundamental para desbloquear este mercado.
A análise da ARK mostra que a AI poderia reduzir os custos de desenvolvimento de medicamentos de US$ 2,4 bilhões (média do setor) para US$ 0,7 bilhão para futuros medicamentos projetados por AI — uma redução de 4x. O tempo de lançamento no mercado pode diminuir de 13 anos para 8 anos, e as falhas em testes em humanos podem cair de 7,6 para 1,9. Medicamentos desenvolvidos por AI poderiam gerar US$ 4 bilhões em fluxo de caixa cumulativo ao longo de 30 anos, em comparação com US$ 1 bilhão para medicamentos tradicionais. As curas de edição de genes são avaliadas em 20x os medicamentos típicos.
Os volumes de transação ajustados de stablecoin atingiram US$ 3,5 trilhões mensalmente (média de 30 dias) em dezembro de 2025, já 2,3x maior que Visa + PayPal + Remessas combinados. O mercado de ativos tokenizados triplicou para US$ 19 bilhões em 2025 e pode atingir US$ 11 trilhões até 2030, representando ~1,38% de todos os ativos financeiros. As aplicações DeFi estão alcançando uma eficiência de receita extraordinária, com empresas como a Hyperliquid gerando mais de US$ 60 milhões de receita por funcionário.
A ARK identifica uma oportunidade de mercado de longevidade nos EUA de US$ 1,2 quatrilhão com base na duplicação do potencial de vida saudável de 11,7 bilhões para 23,6 bilhões de anos de vida ajustados pela qualidade (QALYs). A US$ 100.000 por QALY, esse ganho de 11,9 bilhões de QALYs representa um valor enorme. O flywheel multiômica-AI está acelerando isso: os volumes de dados de testes moleculares aumentarão 10x até 2030 (excedendo os dados de treinamento de LLM de fronteira), os diagnósticos habilitados por AI atingirão ~30% das aprovações do FDA e as curas de edição de genes para doenças raras podem valer US$ 3,5 bilhões cada — 20x os medicamentos típicos.
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