Autor: Mario Stefanidis, Diretor de Pesquisa na Artemis Analytics; Fonte: Artemis; Tradução: Shaw Golden Finance

Introdução

De acordo com os dados do Instituto de Finanças Internacionais (IIF), no final de 2025 o volume global de dívida atingiu um máximo histórico de 348 biliões de dólares. Deste total, a dívida pública foi de cerca de 107 biliões de dólares, a dívida das empresas 101 biliões de dólares, a dívida das famílias 65 biliões de dólares e a dívida do setor financeiro 76 biliões de dólares. A fatia das plataformas digitais de dados e tecnologia financeira de empréstimos no total da dívida situa-se entre 3.48M e 1.07M de dólares, o que corresponde a menos de 0,2%.

Este é o maior mercado de crédito da história humana, mas ainda hoje continua a operar com infraestruturas concebidas há dezenas de anos (FICO lançada em 1989, MERS em funcionamento a partir de 1995). Segundo os dados da Associação de Bancos Hipotecários dos EUA, o custo médio de originação de uma única hipoteca nos EUA é de cerca de 1,1 mil dólares. Apesar de terem ocorrido enormes avanços tecnológicos e de a inteligência artificial já estar generalizada, este custo continua a ser o dobro do registado no início da década de 2010.

Fonte: Freddie Mac

A liquidação e a compensação de transferências bancárias padrão ainda exigem cerca de 28 horas, enquanto as decisões de aprovação de crédito na maioria dos bancos continuam a depender de um processo em comissão, com modelos de pontuação em “caixa-preta” construídos com base em 20 a 30 variáveis. Tudo isto já são factos públicos, mas o que não é tão evidente é de que forma a solução está a ser concretizada.

A indústria do crédito não está a ser redesenhada por um padrão de disrupção romântica à maneira de Silicon Valley — nenhuma start-up consegue substituir, de uma só vez, bancos globalmente sistémicos como o JPMorgan. A mudança real é mais subtil e mais estrutural: o sistema de crédito de ponta a ponta que, no passado, era integrado verticalmente por bancos — com a mesma entidade a tratar a iniciação do empréstimo, a distribuição, as verificações de controlo de risco, o fornecimento de fundos e a infraestrutura subjacente — está a ser desmontado numa arquitetura horizontalizada e modular, em que cada etapa é controlada por entidades especializadas, separadamente.

Esta transformação da arquitetura é semelhante à que ocorreu na área de computação em nuvem, ao migrar de sistemas monolíticos para microsserviços, e à mudança na indústria dos media, ao sair do modelo das casas de produção para o streaming e os ecossistemas de criadores. Agora, esta transformação finalmente chegou ao setor do crédito.

Nesta vaga de recombinação, os vencedores não são as instituições com a maior dimensão do balanço patrimonial, mas sim as empresas que ocupam etapas críticas de “gargalo”, as camadas centrais que os restantes intervenientes não conseguem contornar. Há dois tipos de posições cuja importância excede todas as outras: em primeiro lugar, a camada de decisão inteligente, em que a IA para controlo de risco e a pontuação determinam para onde vai o fluxo de fundos e as condições de concessão; em segundo, a camada de canais de liquidação e compensação, em que a infraestrutura blockchain está a comprimir em larga escala, a nível de ordem de grandeza, o custo de iniciação dos empréstimos e o tempo de liquidação.

Enquanto ocuparem estas duas posições centrais do tipo “vendedores de água”, as restantes entidades credoras vão pagar-te uma taxa de utilização. Se nenhuma das duas estiver presente, só resta a competição por preços num mercado homogeneizado, enquanto já existem 3,5 biliões de dólares de capital em crédito privado à procura de rendimento.

A Artemis aqui organiza as 40 empresas que cobrem 15 segmentos específicos, separando-as em cinco níveis, para analisar em que etapas o valor estrutural se está a concentrar.

Os cinco níveis da nova arquitetura de crédito

Primeiro nível: Iniciação de empréstimos

O nível de iniciação de empréstimos é a origem do negócio de crédito, cobrindo categorias como crédito ao consumo, hipotecas, empréstimos a PME e empréstimos com garantia de ativos cripto. Esta área tem vindo a tornar-se cada vez mais homogénea. Hoje, ter capacidade para iniciar empréstimos já não é uma barreira competitiva; é apenas um requisito base para entrar. A chave para distinguir os vencedores dos restantes intervenientes está no custo de iniciação do empréstimo e na taxa de aprovação.

SoFi, avaliada em cerca de 24 mil milhões de dólares, e a empresa de “Rocket”, com market cap de 48 mil milhões de dólares (empréstimos hipotecários “Rocket”), têm uma escala de originação de empréstimos muito grande, mas a lógica central da sua rentabilidade está em como conseguir aprovar e conceder empréstimos a um custo mais baixo. A Figure, com market cap de 6 mil milhões de dólares, utiliza a blockchain nativa Provenance para emitir linhas de crédito de equity residencial (HELOC) e hipotecas em primeira prioridade, eliminando as camadas de intermediários tradicionais que tornam os processos de concessão de hipotecas lentos e caros.

No setor cripto, a Aave, com market cap de 2,7 mil milhões de dólares, e a MakerDAO/Sky, com market cap de 1,6 mil milhões de dólares, tornam totalmente difusa a fronteira entre tecnologia financeira e finanças descentralizadas (DeFi) na fase de iniciação de empréstimos.

Segundo nível: Distribuição de canais

A camada de distribuição é a etapa de agregação de procura, e as finanças embutidas e o modelo “compre primeiro, pague depois” (BNPL) estão a remodelar este espaço. Espera-se que o mercado de finanças embutidas cresça de 156 mil milhões de dólares em 2026 para 454 mil milhões de dólares em 2031, com uma taxa composta anual (CAGR) de 24%. O modelo BNPL deverá abranger 13% das transações digitais, acima dos 6% em 2021.

Affirm, com market cap de 15 mil milhões de dólares, e Klarna, com 5 mil milhões de dólares, são empresas conhecidas na indústria, mas a tendência estrutural real é a seguinte: o serviço de crédito está profundamente integrado no processo de checkout, nas plataformas de software e na experiência de consumo dos comerciantes. Embora as cotações das duas empresas tenham recuado significativamente face aos seus máximos históricos, elas não são empresas do tipo “vendedor de água” capazes de ganhar quota de mercado junto do público. Normalmente, os credores que o mutuário não consegue perceber é que acabam por ser os vencedores finais.

Neste momento, todas as grandes empresas de software estão a acrescentar produtos financeiros. Shopify, Amazon, Square e Stripe precisam de uma camada de infraestrutura de API, e as entidades que fornecem este tipo de serviço vão extrair uma taxa de cada nova transação em escala.

Terceiro nível: Auditoria de risco e pricing do risco

Este é o primeiro e principal núcleo de toda a arquitetura de crédito. Quem controla a pontuação de crédito do mutuário, controla a distribuição de receitas de toda a cadeia de crédito.

Atualmente, o setor de registo e crédito (credit bureaus) é dominado por três grandes “gigantes”, formando um oligopólio: Experian, TransUnion e Equifax. As três, no total, geram cerca de 18 mil milhões de dólares por ano ao pontuar mutuários com base em 20 a 30 variáveis.

Os modelos de risco com IA conseguem avaliar mais de 1600 variáveis (dados provenientes da Upstart). Os dados publicados pela Upstart também mostram que, mantendo a mesma taxa de perdas por incumprimento que os modelos tradicionais, o seu volume de aprovações aumenta 44%, a taxa de incumprimento cai 53% e a taxa de juro anualizada (APR) baixa 36%. Com as taxas das hipotecas a dispararem para perto dos 7%, cada ponto-base é crucial para os mutuários na compra da primeira casa.

Atualmente, a Upstart alcança 92% das decisões de empréstimo com automação total, concluindo a aprovação em poucos minutos, enquanto a auditoria de risco tradicional demora entre 3 a 5 dias. A Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) dos EUA está a impulsionar alternativas ao FICO, com esquemas de pontuação que têm menos discriminação. O Regulamento da União Europeia sobre a Inteligência Artificial também coloca a pontuação de crédito como um cenário de alto risco, exigindo capacidade de explicabilidade. Estas mudanças regulatórias favorecem modelos de machine learning explicáveis, que tendem a ter uma vantagem em relação às entidades tradicionais de registo que usam modelos “caixa-preta”.

O valor desta camada é extremamente elevado, porque quem controla o motor de pontuação controla a curva de receitas de toda a cadeia acima. Mas, ao mesmo tempo, as barreiras defensivas nesta área ainda precisam de validação contínua — o rápido progresso da tecnologia de IA significa que, com recursos e tempo suficientes, “qualquer entidade” consegue montar um modelo de pontuação.

Quarto nível: Capital e fornecimento de fundos

Na era pós-pandemia, o capital está, no geral, abundante. Apesar do ambiente atual estar cheio de desafios, a dimensão da gestão de crédito privado já se expandiu para 3,5 biliões de dólares, e a Morgan Stanley estima que poderá chegar a 5 biliões de dólares até 2029. O valor total bloqueado (TVL) nos protocolos de empréstimo DeFi situa-se entre 5 mil milhões e 78 mil milhões de dólares, cerca de metade de toda a atividade DeFi. O volume de non-transactional perpetual assets (NPE) passou de crescimento zero em 2021 para mais de 200 mil milhões de dólares.

Numa época de abundância de capital, a capacidade mais central é a alocação inteligente do fluxo de fundos. Assim, apesar de o nível de volume de fundos ser enorme, a sua posição estrutural continua a estar subordinada à camada superior de decisão inteligente e à camada inferior de infraestrutura.

Ares, Blue Owl, Golub e outras entidades de crédito privado são importantes alocadores de capital, mas dependem fortemente do sistema de pontuação a montante e dos canais de liquidação a jusante para conseguir conceder empréstimos de forma eficiente. No espaço DeFi, a Ape detém uma posição dominante absoluta de liquidez, representando mais de metade do crédito emitido; enquanto protocolos como Maker, Morpho, Maple e Kamino disputam a quota restante do mercado.

Quinto nível: Infraestrutura

A infraestrutura é o segundo núcleo desta arquitetura. Quem controla uma licença financeira ou um canal de liquidação e compensação, todos lhe têm de pagar uma “taxa de passagem”. Segundo divulgações da administração, a licença bancária detida pela SoFi permite-lhe reduzir o custo dos fundos em 170 pontos-base, diminuindo as despesas anuais com juros em mais de 500 milhões de dólares. A Figure, apoiada na sua blockchain Provenance, já processou mais de 50 mil milhões de dólares em transações totais; o custo de iniciação por empréstimo é inferior a 1000 dólares, enquanto o custo médio dos canais tradicionais é de cerca de 11k dólares. A confirmação final de liquidação na blockchain requer apenas alguns segundos, enquanto a transferência bancária tradicional demora cerca de 28 horas.

O sistema tecnológico da SoFi, com Galileo e Technisys, e plataformas como a Blend Labs, constituem o suporte tecnológico de base restante para lending-as-a-service (LaaS). O Cross River Bank, como banco de colaboração “invisível” por detrás de dezenas de empresas de tecnologia financeira, já emitiu, em parceria, mais de 96 milhões de empréstimos, num total superior a 140 mil milhões de dólares.

Empresas capazes de vencer a longo prazo são aquelas que ou ocupam um dos gargalos e se tornam indispensáveis para todos os participantes, ou que fazem a ligação vertical de múltiplos níveis, criando vantagens competitivas compostas. As empresas que perdem ficam presas na camada de negócios homogénea, sem voz estrutural, e só conseguem competir por preços até a margem de lucro se aproximar de zero.

Vencedores: controladores de etapas centrais e empresas com vantagens competitivas compostas em múltiplos níveis

SoFi: ferramentas compósitas “full-stack”

A SoFi é a única empresa que cobre quatro dos cinco níveis:

• Emite diretamente crédito ao consumo e hipotecas.

• Através da plataforma Galileo, fornece infraestrutura de crédito a terceiros, suportando cerca de 160 milhões de contas ativas.

• Conduz auditorias de empréstimo com base em modelos próprios de risco, tendo como dimensões centrais de avaliação a intenção de reembolso, a capacidade de reembolso e a estabilidade.

• Detém licenças bancárias e, na camada de infraestrutura, possui o conjunto tecnológico central bancário Galileo e Technisys.

A receita da SoFi em 2025 atingiu um recorde histórico de 3,6 mil milhões de dólares, com um crescimento de 38%. A plataforma tem 13,7 milhões de membros e uma dimensão de 1.01M de produtos financeiros. A administração indicou que a receita em 2026 deverá atingir 4,7 mil milhões de dólares, com EBITDA de 1,6 mil milhões de dólares. Este negócio não só apresenta um crescimento forte de receita, como também uma rentabilidade excecional, com uma margem de lucro de 34%. Apenas a licença bancária permite que a SoFi financie empréstimos através de depósitos em vez do mercado grossista, reduzindo diretamente o custo dos fundos em 170 pontos-base.

A SoFi está a construir o “Amazon Cloud (AWS)” do setor de empréstimos — uma plataforma que tanto compete com outras instituições de concessão de crédito como as habilita. O próprio Galileo já foi construído como um motor de receitas em nível de bilião de dólares. A Technisys, adquirida em 2022 por 1,1 mil milhões de dólares, fornece aos clientes de terceiros o sistema bancário central em nível de infraestrutura. As licenças bancárias constituem uma barreira defensiva estrutural que a maioria das empresas de fintech credoras não consegue replicar; ainda assim, o setor tem tentado imitar: só o Office of the Comptroller of the Currency (OCC) dos EUA recebeu 14 pedidos de novas licenças bancárias em 2025 num único ano, sinalizando que a disputa na camada de infraestrutura está a acelerar.

Upstart e Pagaya: camada de decisão inteligente

Com ironia, vencer no setor de empréstimos nem sempre exige fazer concessão de crédito diretamente. Tanto a Upstart como a Pagaya têm como núcleo os seus motores de auditoria de risco; o desempenho em gestão de risco é superior ao dos modelos próprios das entidades credoras, sem necessidade de recorrer ao seu próprio balanço patrimonial para operar. Esta é precisamente a materialização da lógica do “vendedor de água” na área de decisão de crédito.

Em comparação com os modelos tradicionais de risco baseados no FICO, o modelo da Upstart permite aprovar 44% mais mutuários mantendo a mesma taxa de perdas por incumprimento, com uma redução de 53% na taxa de incumprimento; ao mesmo tempo, oferece aos mutuários uma taxa de juro anualizada significativamente mais baixa. Atualmente, na plataforma, quase todas as novas originações de empréstimos são realizadas com automação total, reduzindo drasticamente a intervenção humana. Isto difere fundamentalmente do modelo tradicional de controlo de risco em crédito ao consumo.

A Pagaya está na mesma via, mas enfrenta uma realidade de mercado mais dura. A empresa não emite empréstimos diretamente; concede autorização aos bancos para usarem o seu motor de risco com IA. Desde a sua criação em 2016, a Pagaya já avaliou, em conjunto, pedidos de empréstimo no total de cerca de 2,6 biliões de dólares para 31 bancos parceiros. A sua posição estrutural é muito clara: não é necessário que os mutuários conheçam a marca; basta que os bancos dependam do seu sistema de pontuação. Porém, o mercado não reconhece esta lógica atualmente. No quarto trimestre de 2025, o volume de negócios online cresceu apenas 3% em termos homólogos, a receita ficou abaixo das expectativas consensuais e a orientação para resultados também ficou aquém das expectativas; a ação caiu quase um quarto num único dia. O valor da camada de decisão inteligente é totalmente condicionado pelo ciclo de crédito; quando as taxas de perdas dos bancos parceiros aumentam, mesmo uma IA excelente não consegue resistir à pressão do deterioro da qualidade dos ativos.

Mas a lógica central continua válida: o FICO constrói uma pontuação de secção única apenas com algumas variáveis históricas; à medida que a situação financeira dos consumidores se torna cada vez mais complexa e multifatorial, os sistemas de controlo de risco com IA tornam-se ainda mais críticos. Ao contrário do FICO, estes sistemas, a cada execução de pontuação, continuam a aprender e a otimizar.

Figure: o novo canal de liquidação e compensação

O custo para iniciar um empréstimo individual através de canais tradicionais e do sistema eletrónico de registo hipotecário (MERS) é de 11 mil dólares, mas com o sistema tecnológico da Figure, que inclui a blockchain Provenance e o sistema DART, este custo pode ser reduzido para 717 dólares. Estas novas infraestruturas de canal permitem que o custo do crédito desça em uma ordem de grandeza.

A Figure já iniciou, via blockchain Provenance, produtos do tipo equity residencial no valor de mais de 21 mil milhões de dólares (principalmente linhas de crédito garantidas pelo valor da casa), e, em cadeia, processou um volume acumulado de transações superior a 50 mil milhões de dólares. No quarto trimestre de 2025, o valor de empréstimos iniciados foi de 2,7 mil milhões de dólares, um aumento de 131% em termos homólogos. A empresa detém mais de 180 licenças de concessão de crédito e registos de corretor-dealer da SEC dos EUA, oferecendo uma base de conformidade para operação em escala. Além disso, possui mais de 300 parceiros de empréstimo white-label; desde que apresentou o ficheiro S-1 para listagem em setembro do ano passado, tem adicionado parceiros a uma taxa média de 1 por dia. A sua receita cresceu de 28,5 milhões de dólares de anualização do 1.º trimestre de 2023 para 146,8 milhões de dólares atualmente.

O negócio central da Figure não tem muita ligação com ativos cripto, mas o desempenho da sua ação é altamente semelhante ao do Bitcoin. O seu sistema de compensação reflete a lógica da reestruturação da estrutura de custos: a confirmação final da liquidação requer apenas alguns segundos, enquanto o método tradicional demora mais de um dia; o custo de iniciar empréstimos é apenas uma fração do modo tradicional. Ao longo de todo o ciclo de vida do empréstimo, a poupança de custos relacionada com a securitização de ativos é superior a 100 pontos-base — num mercado anual de securitização de ativos com escala de 3 biliões de dólares, isso implica uma redução potencial de custos de mais de 30 mil milhões de dólares.

Aave: controlador central do espaço DeFi

A Aave detém mais de metade da quota no mercado de empréstimos DeFi. A liquidez gera mais liquidez, e os mutuários concentram-se continuamente nas plataformas onde o pool de fundos é mais profundo (efeito de rede). O volume acumulado de empréstimos concedidos já ultrapassou 1 bilião de dólares, e o protocolo ultrapassou oficialmente o marco de 1 bilião de dólares em volume acumulado de empréstimos no mês passado.

Além da sua liderança no espaço DeFi, o que há de mais interessante estruturalmente na Aave é a sua linha de negócios de empréstimos institucionais, Horizon. A Horizon captou 580 milhões de dólares em depósitos, com o objetivo de ultrapassar 1 bilião de dólares em 2026. É a ponte que liga a liquidez DeFi às necessidades de crédito tradicionais. Se a Aave conseguir introduzir fundos on-chain em produtos de empréstimos ao nível institucional, poderá tornar-se a camada de fornecimento de fundos para instituições credoras tradicionais, abrindo um potencial total muito maior do que apenas o mercado DeFi de retalho (TAM).

Os empréstimos DeFi também têm uma vantagem estrutural de risco que é muitas vezes subestimada. A percentagem de colateralização excessiva (overcollateralization) no DeFi normalmente situa-se entre 150%–180%, enquanto o empréstimo ponto-a-ponto tradicional está apenas entre 50%–70%. As perdas por incumprimento no DeFi vêm sobretudo de oráculos ou falhas técnicas, e não de incumprimento de qualificação de crédito.

Affirm: fixação do canal de distribuição

A Affirm ocupa a posição de liderança no BNPL graças ao seu forte encaixe na infraestrutura de pagamentos e liquidação dos comerciantes. Os críticos focam-se no risco de crédito ao consumo, mas ignoram a lógica estrutural central: a Affirm não é uma instituição tradicional de crédito ao consumo; é um canal de distribuição de crédito para o terminal de vendas. A integração com o sistema do comerciante é a sua barreira defensiva. Dado que o BNPL deverá abranger 13% de todas as transações digitais, plataformas com uma integração em grande escala no processo de checkout cobrarão uma taxa estrutural de “canal” diretamente a partir das transações comerciais.

Cenário de derrota: quatro modos estruturais de falha

Deliberadamente, não mencionamos por nome as empresas que correspondem a estes modos. Se és investidor ou operador no setor do crédito, naturalmente sabes quem são. Mais importante do que nomes específicos é compreender por que razão estas posições estruturais estão condenadas ao fracasso — porque, no próximo ciclo, padrões semelhantes continuarão a provocar novas vítimas.

Instituições credoras que se focam apenas no balanço patrimonial

A única vantagem competitiva destas empresas é conseguir obter fundos. Concedem empréstimos com métodos tradicionais de controlo de risco, fornecem os fundos com o seu próprio balanço e não dispõem de uma camada tecnológica exclusiva. Limitam-se a ser um “tubo automático” para a alocação de capital.

Num mundo em que a gestão de crédito privado já chegou a 3,5 biliões de dólares e está a avançar para 5 biliões de dólares, o capital não é escasso; o que é escasso é a decisão inteligente e a infraestrutura. Estas empresas só conseguem competir por preços, o que comprime a margem de lucro para zero em cada ciclo de taxas de juro, e as força a assumir riscos demasiado elevados. No fim, estas instituições credoras acabam por conceder crédito a empresas de alto risco e sofrem perdas quando o ciclo vira.

Estes participantes são, em grande parte, instituições tradicionais de crédito ao consumo, bancos de pequena escala, e empresas fintech que nunca construíram uma barreira defensiva tecnológica, exceto para o produto inicial de empréstimo. Quando o capital se torna homogéneo, e não há vantagem tecnológica — e os empréstimos são concedidos apenas com base no próprio balanço — é semelhante a oferecer lentamente o património dos acionistas aos mutuários.

Vítimas de empréstimos CeFi

As plataformas centralizadas de empréstimo cripto (CeFi) que colapsaram abruptamente em 2022 não foram vítimas de um mercado bear. Caíram no mais antigo modo de falha do setor de crédito: incompatibilidade de prazos (maturity mismatch), desvio de fundos de clientes, concessão de empréstimos com base em garantias de ativos ilíquidos e ausência de uma gestão de risco transparente.

Os protocolos DeFi, que executam automaticamente as regras de colateral através de contratos inteligentes e tornam a taxa de colateralização visível on-chain, não “explodiram”. O verdadeiro problema está nas plataformas CeFi que dependem de julgamento humano e têm o balanço patrimonial pouco transparente. Qualquer plataforma de crédito — seja no espaço cripto ou no setor financeiro tradicional — se apenas te fizer acreditar no seu balanço patrimonial, mas não te mostrar as garantias, está a repetir o velho caminho estrutural que já falhou.

Protocolos fantasma

Há um tipo de protocolo de empréstimos DeFi que, tecnicamente, ainda está vivo, mas estruturalmente já está morto. Após serem lançados, atraíram capital de liquidação inicial através de incentivos de tokens, mas depois, quando os incentivos cessam, ficam estagnados. O código consegue executar-se, o valor bloqueado (TVL) não é zero, mas as curvas de utilização estabilizam ou continuam a cair, e não existe um caminho claro para crescimento orgânico da procura.

A razão é que os empréstimos DeFi apresentam uma distribuição extrema em lei de potência: a liquidez concentra-se nas plataformas com efeitos de rede — a prova é o facto de a Aave deter a quota dominante absoluta do mercado. Os protocolos que não conseguem ultrapassar o tamanho crítico ficam numa “zona sem gente”: demasiado pequenos para atrair liquidez natural e integrações complementares; mas não pequenos o suficiente para se encerrarem de forma respeitável. À medida que o capital orientado para lucro migra para as plataformas de topo, o seu TVL perde valor de forma lenta e contínua — e este processo é irreversível. Estes são protocolos “zombie” sustentados apenas pelo custo de afundamento de tokens de governação.

Instituições credoras que perderam a transição para um modelo de plataforma

Algumas empresas, no ciclo anterior, construíram um negócio forte de iniciação de empréstimos, mas nunca desenvolveram capacidade de plataforma. Não têm canais de distribuição via API, não têm parcerias de finanças embutidas e não dispõem de um modelo de concessão de licenças tecnológicas. Têm uma capacidade muito forte para iniciar empréstimos, mas não conseguem exportar essa capacidade para o exterior.

À medida que o setor do crédito caminha para a modularização, torna-se igualmente importante poder ser um componente na estrutura de terceiros — não menos do que iniciar empréstimos diretamente. Empresas que só conseguem emprestar aos mutuários no final da cadeia têm o crescimento limitado pelo alcance dos seus próprios canais; enquanto empresas que conseguem disponibilizar capacidade de concessão de crédito para outras instituições têm um espaço de mercado potencial (TAM) sem limite. Um originador puro de empréstimos normalmente tem um modelo de economia por cliente bom, mas a curva de crescimento fica plana, porque o mercado que consegue alcançar se limita à própria marca e aos próprios canais. Num modelo de arquitetura modular, ser um excelente originador é uma condição necessária, mas ser um excelente originador capaz de ser incorporado por outras entidades credoras é a posição vencedora real.

Títulos a acompanhar

As empresas vencedoras acima já se tornaram consenso do mercado ou estão muito perto de o ser, mas as empresas abaixo não se encontram nessa condição. Possuem características estruturais para se tornarem controladores de etapas centrais, mas ainda não foram validadas em termos de escala. Estes são os ativos que valem a pena acompanhar continuamente.

Morpho

O valor total bloqueado (TVL) da Morpho já atingiu 6,6 mil milhões de dólares, um aumento de 164%, e a market cap ultrapassa 800 milhões de dólares. A sua lógica estrutural é totalmente diferente da da Aave: a Aave é um “banco comercial” dentro das finanças descentralizadas (usando um modelo de pools de fundos de empréstimo unificados), enquanto a Morpho está a construir uma camada modular de empréstimos, permitindo que participantes institucionais configurem mercados de empréstimo próprios com base nos seus parâmetros de risco, tipos de colateral e modelos de taxa de juro. Se o sistema de empréstimos realmente evoluir para a modularização, a Morpho tornar-se-á um protocolo de lending-as-a-service a nível on-chain.

Maple Finance

A Maple emitiu um total acumulado de 11,3 mil milhões de dólares em empréstimos em 2025, atendendo 65 mutuários ativos, e a sua gestão de ativos (AUM) cresceu de 516 milhões de dólares para 4,6 mil milhões de dólares, um aumento de 767%. A empresa tem como objetivo atingir 100 milhões de dólares de receita recorrente anual (ARR) em 2026. A Maple é um dos poucos protocolos verdadeiramente dedicados a colocar o crédito a empresas do mundo real em infraestrutura blockchain: ao conectar as necessidades de crédito das entidades institucionais com fundos on-chain e com o ecossistema de liquidação. O crescimento explosivo dos seus ativos sob gestão indica que o interesse das instituições no mercado de crédito on-chain está a passar de ideias teóricas para implementação real.

Cross River Bank

Desde 2008, a Cross River já emitiu em parceria mais de 96 milhões de empréstimos, num total superior a 140 mil milhões de dólares. É o banco parceiro por detrás da Affirm, da Upstart e de dezenas de outras entidades de fintech credoras. Segundo consta, o banco está a preparar um IPO. A Cross River é um “banco invisível” que sustenta uma parte significativa do funcionamento dos empréstimos de fintech como infraestrutura. À medida que o modelo de bancos parceiros amadurece, a influência que o seu posicionamento no mercado proporciona é algo que nenhuma fintech credora, isoladamente, consegue replicar. A chave da sua vantagem competitiva é fazer com que as fintechs não consigam fazer empréstimos sem o seu apoio.

Batalha pelas licenças

O Office of the Comptroller of the Currency (OCC) recebeu apenas em 2025 14 pedidos de novas licenças bancárias — quase equivalente à soma dos últimos quatro anos. O volume total de pedidos de licenças apresentado por instituições de tecnologia financeira atingiu um máximo histórico de 20. A Affirm, a Stripe e a Nubank estão todas a solicitar licenças ativamente. Estas empresas consideram as licenças como a principal vantagem competitiva do “ponto final” da reestruturação do negócio de crédito.

Empresas que começaram como prestadores de serviços tecnológicos, hoje estão a capturar o valor económico de toda a cadeia ao obterem qualificações regulatórias. O papel das licenças bancárias no crédito é semelhante ao de nós regionais na computação em nuvem, por causa de:

• Custos de montagem extremamente elevados;

• Os intervenientes do setor não conseguem contorná-las;

• Uma vez obtidas, criam vantagens estruturais permanentes.

A lógica de negócio é muito clara: otimizar o custo dos fundos em 1 ponto-base melhora a taxa de retorno sobre o património líquido líquido antes de impostos em vários pontos percentuais. Para empresas de escala, a vantagem trazida pelas licenças é muito significativa. Mas para instituições médias e pequenas, a licença pode até ser uma armadilha: terão de suportar todos os custos de conformidade, a pressão de auditorias regulatórias e requisitos de capital, sem ter dimensão de negócio suficiente para cobrir essas despesas. Apenas empresas que já possuem grandes volumes de negócio conseguem transformar a licença numa aceleradora de crescimento.

Arquitetura de crédito em 2030

Se for para guardar um quadro de análise central a partir deste artigo, são estas três perguntas. Elas aplicam-se a todas as empresas de crédito, independentemente de serem cotadas, não cotadas ou instituições on-chain.

Primeira: em que nível a empresa está posicionada? A originação de empréstimos e a oferta homogénea de fundos pertencem a um “mar vermelho”, em que as margens se comprimem continuamente com os ciclos da indústria. Já o controlo de risco por IA, a liquidação por blockchain e as licenças bancárias pertencem a etapas centrais de gargalo, em que o valor se acumula continuamente por capitalização composta. Se uma empresa ficar presa no “mar vermelho” e não conseguir entrar em etapas centrais, independentemente de o seu time ser excelente, a capacidade de lucratividade a longo prazo continuará a ser corroída.

Segunda: está a fazer uma plataforma ou um produto único? Um produto único que serve mutuários finais cresce de forma linear com os próprios canais; uma plataforma habilita outras instituições credoras, e o seu crescimento depende da dimensão de todo o ecossistema, e não apenas do negócio próprio. A SoFi tem ambas as características; a Pagaya é uma empresa puramente orientada a plataforma. Para empresas que emprestam diretamente apenas aos seus próprios clientes, existe um teto de crescimento; já as empresas de plataforma não têm essa limitação.

Terceira: possui uma barreira defensiva regulatória? Quer sejam licenças bancárias, 180 licenças de concessão de empréstimos por estado, quer seja a conformidade programática através de contratos inteligentes — tudo isto se enquadra nesta categoria. No setor de empréstimos, a regulação não é um custo adicional; é uma infraestrutura central. Empresas que reconheçam cedo isto conseguirão criar vantagens que adversários terão de gastar vários anos e muito capital para conseguir alcançar.

Em 2030, a indústria do crédito já não será como o setor bancário tradicional; estará mais próxima do setor de computação em nuvem. Um pequeno número de plataformas full-stack irá abranger vários níveis, criando vantagens por capitalização composta em cada etapa: na área financeira tradicional, o exemplo mais típico é a SoFi; no espaço on-chain, é a Aave. Em torno destas plataformas centrais, muitos prestadores de serviços por camadas, altamente especializados, irão conectar-se via APIs e canais on-chain, aprofundando funções específicas e cobrando taxas de serviço.

No mercado global de dívida de 348 biliões de dólares, a taxa de penetração das fintech ainda é inferior a 0,2%. Este mercado não está destinado a ser dividido por centenas ou milhares de instituições de concessão de crédito; será dominado por uma dúzia e algumas de plataformas, que se tornarão a infraestrutura de base de toda a indústria.