Autor: Mario Stefanidis, Director de Investigação na Artemis Analytics; Fonte: Artemis; Tradução: Shaw Golden Finance

Introdução

De acordo com dados da Associação Internacional de Mercados Financeiros (IIF), no final de 2025, a dívida global a nível mundial atingiu um máximo histórico de 348 biliões de dólares. Deste total, a dívida dos governos ascende a cerca de 107 biliões de dólares, a dívida das empresas a 101 biliões de dólares, a dívida dos agregados familiares a 65 biliões de dólares e a dívida do sector financeiro a 76 biliões de dólares. A percentagem das plataformas digitais de empréstimos e fintech no total da dívida situa-se entre 590 mil milhões e 680 mil milhões de dólares, o que corresponde a menos de 0,2%.

Este é o maior mercado de crédito da história humana, e até hoje continua a funcionar com infraestruturas concebidas há dezenas de anos (a FICO foi lançada em 1989, a MERS entrou em funcionamento em 1995). Segundo dados da Associação Americana de Bancos Hipotecários, o custo médio de concessão de uma hipoteca individual nos EUA é de cerca de 11k dólares. Apesar de avanços técnicos enormes e de a inteligência artificial já estar amplamente difundida, este custo continua a ser o dobro do do início dos anos 2010.

Fonte: Freddie Mac

A compensação e liquidação de transferências interbancárias normalizadas ainda exige cerca de 28 horas, enquanto as decisões de aprovação de crédito da maioria dos bancos continuam dependentes de processos de comissão, assentando em modelos de pontuação “black box” construídos com base em 20 a 30 variáveis. Tudo isto já são factos públicos, mas o menos óbvio é por que vias e de que forma a solução está a ser aplicada na prática.

A indústria de crédito não está a ser reconfigurada por um modelo romântico de disrupção à la Silicon Valley — nenhuma start-up consegue substituir, de uma vez por todas, bancos de importância sistémica global como o JPMorgan. A mudança real é mais subtil e, sobretudo, mais estrutural: o sistema de todo o processo de crédito verticalmente integrado — em que a mesma entidade trata da origem do empréstimo, da distribuição, da revisão de risco e do fornecimento de fundos e ainda da infraestrutura subjacente — está a ser desmontado para uma arquitetura horizontalizada e modular, em que cada etapa é controlada por entidades especializadas.

Esta transformação de arquitetura é semelhante à mudança no sector da computação em nuvem, que passou de sistemas monolíticos para microserviços, e à mudança no sector dos media, que passou do modelo de estúdios/producer houses para o streaming e o ecossistema de criadores. Hoje, esta transformação finalmente chega ao sector do crédito.

Nesta vaga de reconfiguração, os vencedores não são as instituições com maior dimensão no balanço, mas sim as empresas que ocupam etapas críticas do “gargalo”, aquelas que os restantes participantes não conseguem contornar. Existem dois lugares cuja importância é muito superior à dos restantes: em primeiro lugar, a camada de decisão inteligente, em que a IA para avaliação de risco e as pontuações de risco determinam o fluxo de fundos e as condições de concessão; em segundo lugar, a camada dos canais de compensação e liquidação, em que a infraestrutura baseada em blockchain está a reduzir drasticamente o custo de origem dos empréstimos e a duração da liquidação em ordens de grandeza.

Enquanto detiveres estas duas categorias de posições “vendedoras de água”, as restantes instituições de crédito acabam por te pagar uma taxa de utilização. Se nenhuma das duas for ocupada, resta apenas competir por preço num mercado commoditizado, enquanto já existe 3,5 biliões de dólares de capital em crédito privado à procura de retorno.

Aqui, a Artemis mapeia 40 empresas, cobrindo 15 subsegmentos, e divide-as em cinco níveis, para analisar para que etapas o valor estrutural se está a concentrar.

Os cinco níveis da nova arquitetura de crédito

Primeiro nível: origem do empréstimo

A camada de origem do empréstimo é a fonte do negócio de crédito, abrangendo categorias como crédito ao consumo, hipotecas, empréstimos a PME e empréstimos com garantia de ativos cripto, entre outras. Esta área está também a tornar-se cada vez mais homogénea. Hoje, a capacidade de originar empréstimos já não é uma barreira competitiva; é apenas um requisito básico para entrar no mercado. O que distingue os vencedores dos restantes participantes é o custo de originar empréstimos e a taxa de aprovação.

SoFi, com uma avaliação de cerca de 24 mil milhões de dólares, e a empresa Rocket, com uma capitalização de mercado de 48 mil milhões de dólares (Rocket mortgage), têm uma escala enorme de origem de empréstimos, mas o núcleo da lógica de lucros reside em como conceder financiamentos com um custo mais baixo. A Figure, com capitalização de mercado de 6 mil milhões de dólares, aproveita a sua blockchain nativa Provenance para emitir limites de crédito de home equity (HELOC) e hipotecas de primeira prioridade, removendo múltiplas camadas de intermediários que tornam o processo tradicional de concessão de hipotecas lento e caro.

No domínio cripto, a Aave, com capitalização de mercado de 2,7 mil milhões de dólares, e a MakerDAO/Sky, com capitalização de mercado de 1,6 mil milhões de dólares, apagam completamente a fronteira entre fintech e finanças descentralizadas (DeFi) na origem de empréstimos.

Segundo nível: distribuição de canais

A camada de distribuição é a etapa de agregação da procura, e a banca embebida (embedded finance) e os modelos “buy now, pay later” (BNPL) estão a remodelar esta área. O mercado de banca embebida deverá crescer de 156 mil milhões de dólares em 2026 para 454 mil milhões em 2031, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 24%. O modelo BNPL deverá abranger 13% das transações digitais, acima dos 6% em 2021.

A Affirm (capitalização de mercado de 15 mil milhões de dólares) e a Klarna (3.48M) são empresas conhecidas no sector, mas a verdadeira tendência estrutural é a seguinte: o serviço de crédito está profundamente integrado no processo de checkout, em plataformas de software e na experiência de consumo dos comerciantes. Embora as ações de ambas tenham caído significativamente face aos máximos históricos, não são empresas do tipo “vendedor de água” capaz de ganhar quotas de mercado generalizadas. Muitas vezes, são os credores que os mutuários nem percebem que existem que acabam por ser os vencedores finais.

Actualmente, as grandes empresas de software estão a adicionar produtos financeiros: a Shopify, a Amazon, a Square e a Stripe precisam de uma camada de infraestrutura de API, e as entidades que fornecem este tipo de serviço retiram taxas de cada nova dimensão de transações.

Terceiro nível: avaliação de risco e pricing do risco

Esta é a primeira etapa essencial de toda a arquitetura de crédito. Quem controla a pontuação de crédito dos mutuários controla a distribuição do rendimento de toda a cadeia da indústria de crédito.

Neste momento, o sector do credit scoring/cadastro de crédito é dominado por três gigantes em regime de oligopólio: Experian, TransUnion e Equifax. As três, no total, geram cerca de 18 mil milhões de dólares de receita por ano ao pontuarem os mutuários com base em 20–30 variáveis.

Modelos de risco com IA conseguem avaliar mais de 1600 variáveis (dados da Upstart). Os dados publicados pela Upstart mostram também que, mantendo a mesma taxa de créditos em incumprimento que os modelos tradicionais, o volume de aprovações aumenta 44%, a taxa de incumprimento diminui 53% e a taxa de juro anualizada (APR) reduz-se 36%. Com as taxas das hipotecas a dispararem para valores próximos de 7%, cada base point é crucial para mutuários que compram casa pela primeira vez.

A Upstart já atinge 92% das decisões de empréstimo com automação total, que pode ser concluída em poucos minutos, enquanto as análises de risco tradicionais demoram de 3 a 5 dias. A Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) dos EUA está a promover soluções alternativas ao FICO, com pontuações menos discriminatórias, e o Regulamento da UE sobre a Inteligência Artificial também coloca a avaliação de crédito em cenários de alto risco, exigindo capacidade de explicação. Estas mudanças regulatórias beneficiam particularmente modelos de machine learning explicáveis, que tendem a ter vantagem face às instituições de credit reporting tradicionais que usam modelos “black box”.

O valor nesta camada é extremamente elevado, porque quem controla o “motor” de scoring controla a curva de rendimento de toda a cadeia por cima. Mas, ao mesmo tempo, a barreira defensiva desta área ainda precisa de ser constantemente verificada — a rápida evolução da tecnologia de IA significa que, desde que haja recursos e tempo suficientes, “qualquer instituição” consegue construir um modelo de scoring.

Quarto nível: capital e fornecimento de fundos

No período pós-pandemia, há abundância global de capital. Apesar de o ambiente actual estar cheio de desafios, a dimensão da gestão de crédito privado expandiu-se para 3,5 biliões de dólares, e a Morgan Stanley estima que atinja 5 biliões de dólares até 2029. O valor total bloqueado (TVL) em protocolos de empréstimo DeFi encontra-se entre 5 mil milhões e 78 mil milhões de dólares, cerca de metade de toda a atividade DeFi. A dimensão dos non-trading perpetual assets (NPE) passou de crescimento zero em 2021 para mais de 200 mil milhões de dólares.

Num mundo com capital abundante, a capacidade mais essencial é a alocação inteligente que direciona o fluxo de fundos. Por isso, ainda que o “tamanho” da camada de fundos seja enorme, a sua posição estrutural continua subordinada à camada superior de decisão inteligente e à camada inferior de infraestrutura.

Entidades como Ares, Blue Owl e Golub são importantes alocadores de capital em crédito privado, mas dependem fortemente dos sistemas de pontuação na origem e dos canais de compensação e liquidação a jusante para realizar concessões de forma eficiente. No domínio DeFi, a Ape ocupa uma posição de domínio absoluto na liquidez, detendo mais de metade do mercado em termos de escala de empréstimos; já protocolos como Maker, Morpho, Maple e Kamino disputam a quota do restante mercado.

Quinto nível: infraestrutura

A infraestrutura é a segunda etapa essencial de toda a arquitetura. Quem controla uma licença financeira ou um canal de compensação e liquidação, tem de receber “pedágio” de todos. De acordo com divulgações da administração, a licença bancária detida pela SoFi reduz o custo dos fundos em 170 base points, fazendo com que a despesa anualizada com juros diminua mais de 500 milhões de dólares. A Figure, apoiada na sua blockchain Provenance, já processou mais de 50 mil milhões de dólares em volume total de transações, com o custo de originar cada empréstimo abaixo de 1000 dólares, enquanto o custo médio dos canais tradicionais é de cerca de 11k dólares. A confirmação final da liquidação via blockchain demora apenas alguns segundos, ao passo que a transferência tradicional demora cerca de 28 horas.

A base tecnológica da SoFi, incluindo o Galileo e o Technisys, bem como plataformas como a Blend Labs, compõem o suporte tecnológico subjacente restante para o empréstimo como serviço (LaaS). O Cross River Bank, como um banco parceiro “invisível” por trás de dezenas de empresas fintech, já emitiu empréstimos em parceria em mais de 96 milhões de operações, totalizando mais de 140 mil milhões de dólares.

As empresas que conseguem vencer a longo prazo fazem-no ou porque ocupam um gargalo específico e se tornam indispensáveis para todos os participantes, ou porque ligam verticalmente múltiplos níveis e formam uma vantagem competitiva composta. As empresas que perdem ficam presas na camada de negócios homogénea, com pouca capacidade de influenciar a estrutura do mercado, e acabam por ter de competir por preço até a margem de lucro se aproximar de zero.

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

SoFi: ferramenta composta de ponta a ponta

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

• Origina directamente operações de crédito ao consumo e de hipotecas.

• Por meio da plataforma Galileo, exporta infraestrutura de empréstimos para terceiros, suportando cerca de 160 milhões de contas ativadas.

• Conduz as análises de crédito com base em modelos proprietários de avaliação de risco, cujas dimensões principais de avaliação são intenção de reembolso, capacidade de reembolso e estabilidade.

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

Em 2025, a receita da SoFi atingiu um novo recorde histórico de 3,6 mil milhões de dólares, um crescimento de 38%. A plataforma tem 13,7 milhões de membros e 1.07M de produtos financeiros. A administração orientou que a receita de 2026 deverá atingir 4,7 mil milhões de dólares, com EBITDA de 1,6 mil milhões de dólares. Este negócio não só apresenta um forte crescimento de receita, como também uma capacidade de rentabilidade excecional, com margem de lucro de 34%. Só a licença bancária, por si só, permite à SoFi financiar empréstimos via depósitos em vez do mercado grossista, reduzindo directamente o custo do capital em 170 base points.

A SoFi está a construir o “Amazon Web Services (AWS)” do sector de empréstimos — uma plataforma que compete com outras instituições de crédito e, ao mesmo tempo, as capacita. O próprio Galileo já foi construído como um motor de receitas de vários mil milhões de dólares. A Technisys, adquirida por 1,1 mil milhões de dólares em 2022, fornece sistemas bancários centrais ao nível de terceiros. As licenças bancárias constituem uma barreira defensiva estrutural que a maioria das fintechs de concessão de crédito não consegue replicar; embora muitas empresas do sector tenham imitado a ideia, a Office of the Comptroller of the Currency (OCC) dos EUA recebeu 14 pedidos de licenças bancárias criadas em 2025 apenas num ano, o que indica que a disputa pela camada de infraestrutura está a acelerar.

Upstart e Pagaya: camada de decisão inteligente

De forma irónica, para vencer no sector de empréstimos nem necessariamente tens de fazer concessões de empréstimos pessoalmente. A Upstart e a Pagaya têm como núcleo um motor de avaliação de risco; os seus resultados de avaliação são superiores aos dos modelos proprietários das instituições de concessão, sem necessidade de depender do seu próprio balanço para operar. Esta é precisamente a materialização da lógica do “vendedor de água” na área de decisões de crédito.

Em comparação com os modelos tradicionais de avaliação baseados no FICO, o modelo da Upstart aprova mais 44% de mutuários com a mesma taxa de créditos em incumprimento, reduzindo a taxa de incumprimento em 53% e, simultaneamente, oferecendo aos mutuários uma taxa de juro anualizada significativamente mais baixa. Actualmente, na plataforma, praticamente toda a nova origem de empréstimos é realizada com automação total, reduzindo drasticamente a intervenção manual. Isto difere fundamentalmente dos modelos tradicionais de avaliação de risco em crédito ao consumo.

A Pagaya está na mesma linha de jogo, mas enfrenta uma realidade de mercado mais dura. A empresa não concede empréstimos directamente; autoriza bancos a usar o seu motor de avaliação de risco por IA. Desde que foi fundada em 2016, a Pagaya avaliou, de forma acumulada, pedidos de empréstimo no montante 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 scoring. Mas o mercado actual não reconhece esta lógica. No quarto trimestre de 2025, o volume de negócios da rede cresceu apenas 3% em termos homólogos, a receita ficou abaixo do consenso de mercado e a orientação prospectiva também foi inferior ao esperado; a cotação caiu quase um quarto num único dia. O valor da camada de decisão inteligente está totalmente limitado pelo ciclo de crédito: quando a taxa de créditos em incumprimento das redes parceiras aumenta, mesmo uma IA excelente não consegue resistir à pressão do agravamento da qualidade dos ativos.

Mas a lógica central mantém-se: o FICO constrói uma pontuação de uma única secção com base em poucas variáveis históricas; à medida que as finanças dos consumidores se tornam cada vez mais complexas e diversificadas, o sistema de avaliação de risco por IA torna-se ainda mais crucial. Ao contrário do FICO, este tipo de sistemas aprende e melhora continuamente após cada processo de scoring.

Figure: novo canal de compensação e liquidação

Através dos canais tradicionais e do sistema de registo electrónico de hipotecas (MERS), o custo de originar um empréstimo individual é de 11 000 dólares; ao usar a tecnologia Figure, que inclui a blockchain Provenance e o sistema DART, este custo pode ser reduzido para 717 dólares. Esta nova infraestrutura de canal permite uma descida por ordens de grandeza nos custos de empréstimos.

A Figure já originou mais de 21 mil milhões de dólares de produtos de equity/house equity (principalmente limites de crédito com base em equity), com um volume acumulado de transações processadas on-chain superior a 50 mil milhões de dólares. No quarto trimestre de 2025, o montante de originación de empréstimos atingiu 2,7 mil milhões de dólares, um crescimento de 131% em termos homólogos. A empresa detém mais de 180 licenças de concessão de crédito e credenciais de registo como corretora-negociante (“broker-dealer”) na SEC dos EUA, proporcionando uma base de conformidade para operação em escala. Além disso, tem mais de 300 parceiros de “white label” de empréstimos: desde que apresentou o documento S-1 para listagem no mês de Setembro do ano passado, tem vindo a adicionar parceiros a uma taxa de cerca de 1 por dia. A sua receita passou de 28,5 milhões de dólares (annualizado trimestralmente) no primeiro trimestre de 2023 para 146,8 milhões de dólares hoje.

O negócio central da Figure não está muito ligado a ativos cripto, mas a sua trajetória de preços das ações é altamente semelhante à do Bitcoin. O sistema de liquidação da empresa reflecte a lógica de reconfiguração da estrutura de custos: a confirmação final da liquidação requer apenas alguns segundos, enquanto os métodos tradicionais demoram mais de um dia; o custo de origem do empréstimo é apenas uma fracção do modo tradicional. Ao longo de todo o ciclo de vida do empréstimo, as poupanças de custos relacionadas com securitização de ativos excedem 100 base points — num mercado anual de securitização de ativos de 3 biliões de dólares, isto implica uma redução potencial de custos superior a 30 mil milhões de dólares.

Aave: o controlador central no domínio DeFi

A Aave detém mais de metade da quota no mercado de empréstimos DeFi. A liquidez gera mais liquidez: os mutuários continuam a concentrar-se nas plataformas com mais fundos no “pool” mais profundo (efeito de rede). O montante acumulado de empréstimos emitidos já ultrapassou 1 bilião de dólares, e o protocolo ultrapassou formalmente a marca de 1 bilião de dólares de empréstimos acumulados no mês passado.

Além da sua posição dominante no domínio DeFi, a Aave é estruturalmente mais interessante na sua linha de negócios de empréstimos institucionais, a Horizon. A Horizon já captou 1.01M de dólares em depósitos e tem como objectivo ultrapassar 100 milhões de dólares em 2026. É a ponte que liga a liquidez DeFi às necessidades tradicionais de crédito. Se a Aave conseguir trazer fundos on-chain para produtos de empréstimos ao nível institucional, tornar-se-á a camada de fornecimento de fundos para instituições de crédito tradicionais, abrindo um espaço total potencial (TAM) muito maior do que o do mercado DeFi de retalho.

Os empréstimos DeFi também têm uma vantagem estrutural de risco que é frequentemente subestimada. As taxas de sobrecolateralização no DeFi costumam situar-se entre 150%–180%, enquanto no empréstimo ponto a ponto tradicional é apenas 50%–70%. Os incumprimentos no DeFi resultam principalmente de oráculos ou falhas técnicas, e não de incumprimentos por credenciais de crédito.

Affirm: bloqueio de canal de distribuição

A Affirm ocupa uma posição de liderança no segmento BNPL ao integrar-se profundamente na infraestrutura de pagamento 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 de crédito ao consumo no sentido tradicional, e sim um canal de distribuição de crédito para terminais de vendas. A sua barreira está na integração com os sistemas dos comerciantes. Dado que o BNPL deverá abranger 13% de todas as transações digitais, plataformas que se integram em massa no processo de checkout irão cobrar taxas estruturais de “canal” a partir das próprias transações comerciais.

Padrão de fracasso: quatro modos estruturais de falha

Intencionalmente, não apontamos empresas que se enquadrem nestes modelos. Se fores investidor ou gestor no sector de crédito, tu sabes naturalmente quem são. Mais importante do que nomes específicos é compreender por que razão estas posições estruturais estão destinadas ao fracasso: no próximo ciclo, os mesmos modelos vão causar novos sacrifícios.

Instituições de crédito que se concentram apenas no balanço

A única vantagem competitiva destas empresas é conseguir obter fundos. Concedem empréstimos com métodos tradicionais de avaliação de risco, fornecem fundos com o seu próprio balanço e não têm uma camada tecnológica exclusiva. Limitam-se a ser um “tubo sem cérebro” de fundos.

Num mundo em que a gestão de crédito privado já atingiu 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 preço, o que comprime os lucros até zero em cada ciclo de taxas de juro e as obriga a assumir riscos excessivamente elevados. No fim, estas instituições de crédito acabam por conceder crédito a empresas de alto risco e sofrem perdas quando o ciclo vira.

Este tipo de participantes é, na maioria dos casos, formado por instituições tradicionais de crédito ao consumo, bancos de pequena escala e empresas fintech de concessão de crédito que, além do produto inicial de empréstimo, nunca construíram uma barreira tecnológica defensiva. Quando o capital se torna homogéneo, e não há vantagem tecnológica e apenas o balanço próprio é usado para conceder empréstimos, é como ir entregando lentamente o património dos acionistas aos mutuários.

“Vítimas” de empréstimos CeFi

As plataformas centralizadas de empréstimos cripto (CeFi) que colapsaram de forma estrondosa em 2022 não foram vítimas de um mercado bear. Elas tombaram no mais antigo modelo de falha do sector de crédito: desfasamento de prazos (maturity mismatch), apropriação indevida de fundos dos clientes, concessão de crédito com base em ativos ilíquidos e falta de gestão de risco transparente.

Os protocolos DeFi descentralizados, que executam a disciplina de garantias automaticamente por contratos inteligentes e têm a taxa de colateralização on-chain claramente visível, não explodiram. O que realmente deu errado foram aquelas plataformas CeFi que dependem de juízos humanos e têm o balanço pouco transparente. Qualquer plataforma de empréstimos — quer no domínio cripto, quer nas finanças tradicionais — se apenas te pede para acreditares no seu balanço e não te mostra as garantias, está a repetir a mesma estrada estrutural que já falhou.

Protocolos “fantasma”

Há um tipo de protocolos de empréstimos DeFi que tecnicamente ainda estão vivos, mas estruturalmente já morreram. Depois de serem lançados, captaram fundos iniciais bloqueados através de incentivos a tokens; mas, após o desaparecimento dos incentivos, entram em estagnação. O código consegue funcionar e o valor bloqueado (TVL) não é zero, mas as curvas de utilização ficam planas ou continuam a cair, sem uma via clara para crescimento orgânico da procura.

A razão é que os empréstimos DeFi têm uma distribuição extrema em forma de lei de potência: a liquidez concentra-se em plataformas que tenham efeitos de rede — o facto de a Aave ocupar uma posição dominante absoluta em quota de mercado é a prova disso. Protocolos incapazes de ultrapassar a escala crítica caem numa “terra de ninguém” estrutural: são demasiado pequenos para atrair liquidez orgânica e integrações compatíveis; mas também não são tão pequenos a ponto de conseguirem parar de forma respeitável. À medida que o capital oportunista flui para as plataformas líderes, o valor bloqueado vai-se perdendo de forma lenta e contínua — e este processo é irreversível. Estes são protocolos zumbis mantidos apenas com o custo de “afundamento” de tokens de governança.

Instituições de empréstimo que perderam a transição para “plataforma”

Algumas empresas, no ciclo anterior, construíram uma origem de empréstimos forte, mas nunca desenvolveram capacidade de plataforma. Não têm canais de distribuição via API, não têm parcerias de banca embebida e não têm modelos de autorização tecnológica. A capacidade de originar empréstimos é muito forte, mas não consegue exportar capacidades para fora.

À medida que o sector do crédito se torna modular, a capacidade de ser um componente dentro do sistema de terceiros passa a ser tão importante quanto originar empréstimos directamente. Empresas que só concedem empréstimos aos mutuários terminais tendem a ter o crescimento limitado pelo alcance dos seus próprios canais; já empresas que conseguem fornecer capacidade de concessão de empréstimos a outras instituições têm um espaço de mercado potencial (TAM) sem limite. Os originadores puros de empréstimos geralmente têm modelos económicos com boa economia por cliente, mas uma curva de crescimento mais plana, porque o mercado alcançável se limita à sua própria marca e canais. Na arquitetura modular, tornar-se um emissor de crédito excelente é condição necessária; mas tornar-se um emissor de crédito excelente que possa ser integrado por outras instituições de crédito é a verdadeira posição vencedora.

Titulares a acompanhar

As empresas vencedoras acima tornaram-se consenso de mercado ou muito próximo dele, enquanto as empresas abaixo não. Têm características estruturais para se tornarem controladores de etapas centrais, mas ainda não foram validadas em escala. São teses que vale a pena acompanhar continuamente.

Morpho

O valor total bloqueado (TVL) do Morpho atingiu 6,6 mil milhões de dólares, um crescimento de 164% e uma capitalização de mercado superior a 800 milhões de dólares. A sua lógica estrutural é completamente diferente da da Aave: a Aave é um “banco comercial” nas finanças descentralizadas (utiliza um modelo de pool unificado de fundos emprestáveis), enquanto a Morpho está a construir uma camada modular de empréstimos que permite que participantes institucionais personalizem mercados de empréstimos exclusivos com base nos seus parâmetros de risco, tipos de colateral e modelos de taxa de juro. Se o sistema de empréstimos realmente evoluir para ser modular, a Morpho tornar-se-á um protocolo de empréstimo como serviço ao nível on-chain.

Maple Finance

A Maple emitiu um volume acumulado de 11,3 mil milhões de dólares em empréstimos em 2025, servindo 65 mutuários activos. O montante de ativos sob gestão (AUM) cresceu de 516 milhões de dólares para 4,6 mil milhões, um aumento de 767%. A empresa tem como objectivo atingir 650k de dólares de receita recorrente anualizada (ARR) em 2026. A Maple é um dos poucos protocolos verdadeiramente dedicados a materializar empréstimos do mundo real para infraestrutura blockchain: ao ligar necessidades de crédito institucional à liquidez on-chain e ao sistema de compensação e liquidação, consegue entregar o negócio. O crescimento explosivo do AUM 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 mais de 96 milhões de empréstimos em parceria, totalizando mais de 140 mil milhões de dólares. É o banco parceiro por trás da Affirm, da Upstart e de dezenas de outras fintechs de crédito. Segundo notícias, o banco está a preparar um IPO. A Cross River é um “banco invisível” que sustenta uma parte considerável do funcionamento das operações de empréstimos fintech ao nível de infraestrutura. À medida que o modelo de bancos parceiros se torna maduro, a influência decorrente da sua posição de mercado é algo que nenhuma fintech de crédito individual consegue replicar. A chave para vencer do banco passa por fazer com que as fintechs não consigam conceder empréstimos sem o seu apoio.

A disputa por licenças

O Office of the Comptroller of the Currency (OCC) recebeu apenas em 2025 14 pedidos de licenças bancárias para criação — quase equivalente ao total de quatro anos anteriores. A quantidade total de pedidos de licenças apresentados por fintechs atingiu um máximo histórico de 20. A Affirm, a Stripe e a Nubank estão todas a candidatar-se ativamente a licenças. Estas empresas vêem as licenças como a principal vantagem competitiva do desfecho final da reconfiguração do negócio de crédito.

Empresas que começaram como prestadores de serviços técnicos estão agora a capturar o valor económico de toda a cadeia através da obtenção de qualificações regulatórias. A posição das licenças bancárias no sector de empréstimos assemelha-se aos “nós regionais” na computação em nuvem, pelo motivo de:

• Custos de montagem extremamente elevados;

• Os participantes do sector não conseguem contornar isso;

• Uma vez obtidas, criam uma vantagem estrutural permanente.

A lógica do negócio é muito clara: uma otimização de apenas 1 base point no custo dos fundos eleva a rentabilidade do retorno ao património líquido líquido antes de impostos em vários pontos percentuais. Para empresas com escala, as vantagens trazidas pelas licenças são muito significativas. Mas para instituições pequenas e médias, uma licença pode virar armadilha: elas terão de suportar todos os custos de conformidade, a pressão de inspeções regulatórias e os requisitos de capital, sem uma escala de negócio suficiente para cobrir essas despesas. Só as empresas que já têm um grande volume de negócios conseguem fazer da licença um acelerador de crescimento.

A arquitetura de crédito em 2030

Se há um quadro de análise central para reter deste artigo, são as três perguntas abaixo. Elas aplicam-se a todas as empresas de empréstimo, independentemente de serem cotadas, não cotadas ou entidades on-chain.

Primeira: em que nível a empresa se posiciona? A origem de empréstimos e a oferta de fundos homogéneos de mercado pertencem a uma via de “muitas empresas” (mar vermelho), com margens que vão sendo continuamente comprimidas ao longo dos ciclos da indústria. Já a avaliação de risco por IA, a liquidação via blockchain e as licenças bancárias pertencem a etapas centrais de gargalo, em que o valor se acumula com compostos ao longo do tempo. Se uma empresa estiver presa na via do mar vermelho e não conseguir entrar nas etapas centrais, independentemente de quão excelente seja a equipa, a sua capacidade de rentabilidade de longo prazo será continuamente erodida.

Segunda: a empresa é uma plataforma ou um produto único? Um produto único que serve mutuários terminais cresce de forma linear com base nos seus próprios canais; uma plataforma capacita outras instituições de empréstimo, e o seu crescimento depende do tamanho de todo o ecossistema, e não apenas do próprio negócio. A SoFi tem ambas as características, enquanto a Pagaya é uma empresa puramente orientada a plataforma. Para empresas que concedem empréstimos directamente apenas aos seus próprios clientes, existe um “teto” de crescimento; já as empresas de plataforma não têm essa limitação.

Terceira: a empresa tem uma barreira defensiva regulatória? Quer sejam licenças bancárias, 180 licenças de concessão de crédito por estado, ou conformidade programática alcançada via contratos inteligentes, tudo isto se enquadra aqui. Na indústria de empréstimos, a regulação não é um custo adicional; é uma infraestrutura central. Empresas que reconhecem isso cedo conseguem construir vantagens que os concorrentes só conseguiriam alcançar com anos de esforço e enorme capital.

Em 2030, o sector de crédito já não será como a banca tradicional; será mais parecido com a computação em nuvem. Poucas plataformas “full stack” vão cobrir múltiplos níveis e criar vantagens compostas em cada etapa: um exemplo típico no sector financeiro tradicional é a SoFi, e no domínio on-chain é a Aave. Em torno destas plataformas centrais, inúmeros fornecedores especializados de serviços em camadas vão ligar-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 penetração 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, mas sim liderado por uma dúzia de plataformas, que se tornam a base subjacente de toda a indústria.