Cédric Durand
A avaliação de mercado das empresas relacionadas à IA aumentou dez vezes na última década. Como John Lanchester observou recentemente, todas as dez maiores empresas do mundo, com exceção de uma, estão ligadas ao valor futuro da inteligência artificial. Todas, exceto uma, são americanas e, juntas, seu valor equivale a bem mais da metade da economia dos EUA. Nos últimos anos, a expectativa da "revolução" da IA impulsionou um aumento expressivo nos investimentos nessas empresas de tecnologia americanas. As promessas de um avanço radical na inteligência pós-humana e ganhos de produtividade milagrosos cativaram o otimismo dos investidores a tal ponto que, como afirmou Ruchir Sharma, do Financial Times, "os Estados Unidos agora são uma grande aposta na IA". O investimento fixo no setor é tão enorme que foi o principal motor do crescimento americano em 2025. O treinamento e a operação de modelos de IA exigem uma enorme infraestrutura física composta por data centers, equipamentos de computação, sistemas de refrigeração, hardware de rede, conexões à rede elétrica e fornecimento de energia. Prevê-se que as empresas de tecnologia gastem a impressionante quantia de 5 trilhões de dólares nessa infraestrutura dispendiosa – que ainda está concentrada principalmente nos EUA – para atender à demanda esperada entre agora e 2030.
O problema é que os números não batem. Para atender às suas colossais necessidades financeiras, o setor passou de um modelo dominado por fluxo de caixa e financiamento por capital próprio para financiamento por dívida. Em princípio, essa mudança para o endividamento poderia simplesmente refletir o aumento das oportunidades de lucro e a expectativa de prosperidade futura. Acordos financeiros cada vez mais exóticos sugerem o contrário. Grande parte da euforia é alimentada por ciclos financeiros nos quais fornecedores investem em seus clientes e vice-versa. A OpenAI é um exemplo disso. Sua principal fornecedora de chips, a Nvidia – a empresa mais valiosa do mundo – planeja investir US$ 100 bilhões na OpenAI, financiando, na prática, a demanda por seus próprios produtos. A OpenAI, por sua vez, gasta quase o dobro do que ganha na plataforma de nuvem Azure da Microsoft, que fornece o poder computacional para executar seus serviços, enriquecendo assim sua principal investidora e acumulando dívidas.
Há muita engenharia financeira criativa em andamento. Veja os planos da Meta para construir um enorme centro de dados na Louisiana. A instalação de US$ 30 bilhões será de propriedade da Beignet Investor LLC, uma joint venture entre a Meta e uma empresa de capital privado chamada Blue Owl. No entanto, nem os clientes da Blue Owl nem a Meta fornecerão a maior parte do financiamento, que virá de um vasto conjunto de detentores de títulos. A Meta está se comprometendo principalmente com um contrato de arrendamento de longo prazo para usar a instalação. Como observa Alphaville, do Financial Times, "a engenhosa estrutura significa que a Beignet se beneficia da credibilidade da Meta, mas a credibilidade da Meta, magicamente, não é afetada pela responsabilidade financeira que sua garantia de arrendamento de longo prazo representa".
Ainda assim, por trás da engenhosa engenharia financeira, o ponto principal é que a Meta está disposta a pagar cerca de 1% do seu balanço patrimonial para financiar a construção do centro de dados. E a razão é que, ao contrário do que é repetido aos investidores em títulos, ela busca proteção caso o futuro prometido de superinteligência e superabundância não se materialize. O acordo da Meta com seu data center é sintomático da conjuntura de mercado, que um analista financeiro descreveu como "a convergência de uma necessidade massiva de capital, emissores menos dispostos a assumir o risco residual... e liquidez disponível". Nessas circunstâncias, o trabalho dos banqueiros de investimento é convencer os credores a assumir riscos que eles realmente não compreendem. "Já vimos essa história um milhão de vezes", alerta o analista, principalmente na preparação para a crise financeira de 2008.
Observando apenas os balanços robustos dos principais hiperescaladores — Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet — o boom da IA pode parecer sustentável. Mas, à medida que surgem problemas em empresas mais frágeis, como a Oracle, e em alguns setores do desenvolvimento de IA, cresce a preocupação de que possa não haver lucro suficiente para sustentar a tendência em todo o ecossistema. A corrida pela IA ocorre após anos de um mercado de ações americano em alta e décadas de um superciclo de capital fictício, que também apresenta suas próprias fragilidades. Daí a crescente preocupação detectável sob a linguagem burocrática do Banco de Compensações Internacionais: “Se uma queda no investimento em IA vier acompanhada de uma correção significativa no mercado de ações, os impactos negativos poderão ser maiores do que sugerem os booms anteriores. Os investidores têm preferido ações americanas para obter exposição a empresas de IA, e a alavancagem oculta pode levar a impactos negativos no mercado de crédito.”
As evidências limitadas de estudos de campo sugerem que ganhos de produtividade significativos ocorrem em tarefas como redação, programação e atendimento ao cliente em call centers. Há um atraso inicial, já que as empresas arcam com o custo de aprender a usar a tecnologia, mas, com o tempo, os adotantes colhem os benefícios. Como se espera que a tecnologia seja amplamente utilizada e impulsione a inovação e o aprimoramento contínuos, inclusive nos processos de pesquisa e desenvolvimento, as expectativas de benefícios econômicos são altas. Se a inteligência artificial aumentar a produtividade conforme prometido, os usuários estarão dispostos a pagar significativamente mais para acessá-la. Segundo o JP Morgan, dado o tamanho do investimento de capital previsto, os fornecedores de IA "precisariam de cerca de US$ 650 bilhões em receita anual perpétua" para obter um retorno de 10% — "um número assombrosamente grande". Isso equivale a cerca de US$ 35 por mês para cada um dos 1,5 bilhão de usuários ativos de iPhone, ou 0,55% do PIB global. Por enquanto, os preços são mantidos artificialmente baixos, pois as empresas de IA escondem os custos econômicos reais para fidelizar clientes. Se os ganhos de eficiência se materializarem, não haverá problema; empresas prósperas terão recursos de sobra para pagar a conta. Mesmo que sejam discretos, os investidores em IA ainda poderão sair com os bolsos cheios. Em alguns anos, quando a IA tiver se infiltrado nos processos de trabalho a ponto de os custos de saída serem proibitivos, a base de clientes não terá como escapar e será coagida a pagar. O mundo estará viciado em IA e as empresas de tecnologia coletarão lucros consideráveis.
Ninguém deve duvidar de que essa é a estratégia das grandes empresas de tecnologia, e que nem mesmo uma série de fracassos no setor de IA as fará mudar de rumo. A história do capitalismo é repleta de fases de crise seguidas por momentos dramáticos de consolidação, e as principais empresas de tecnologia podem até se beneficiar de uma turbulência no setor. Além disso, dada a enorme influência política dos bilionários do Vale do Silício sobre o governo americano, podemos esperar que lutem com unhas e dentes para obter apoio político e alcançar seus objetivos. Se necessário, podem sempre reforçar o argumento prometeico com um argumento geopolítico, apresentando a vitória na corrida da IA contra a China como um desafio existencial para o país e consolidando contratos militares lucrativos.
Ainda assim, fortes ventos contrários estão se acumulando. A adoção da IA viralizou após o lançamento do ChatGPT em 30 de novembro de 2022, e o valor das empresas disparou. Mas a adesão nas empresas não foi tão alta quanto o esperado. Apesar da euforia, o uso da IA no trabalho não está crescendo exponencialmente e pode até estar desacelerando, afetando apenas uma pequena fração da força de trabalho. Evidências recentes indicam que não há aumento imediato de produtividade com o uso da IA. Em resumo, embora alguma automação esteja em curso, não há evidências de uma disrupção iminente por IA capaz de gerar os enormes ganhos econômicos previstos.
Como é bem sabido pelos críticos radicais e argumentado com veemência por Daron Acemoglu e Simon Johnson, não existe desenvolvimento capitalista impulsionado pela eficiência; o aumento da eficiência técnica é um resultado macroeconômico que depende do contexto institucional. Tecnologias poderosas podem se mostrar não lucrativas e não serem implementadas se a estrutura do mercado impedir que os investidores colham os frutos; e podem empobrecer a força de trabalho se levarem a demissões em massa. Com a IA, o perigo mais imediato parece ser uma epidemia de desmoralização da força de trabalho. Pesquisas sugerem que o uso intensivo de IA é desmotivador e desqualificante, alimentando o tédio e a mediocridade. Poderíamos até presenciar uma “curva J de produtividade” invertida: ganhos de produtividade de curto prazo rapidamente superados por uma deterioração na qualidade da mão de obra.
Outro problema é o desperdício que pode resultar da aposta quase religiosa em IA feita pelas grandes empresas de tecnologia, viabilizada pela liderança privada no setor e por mercados propensos à euforia. O contraste entre as abordagens americana e chinesa em relação à IA é instrutivo. As economias capitalistas sofrem com um profundo problema de coordenação, como destacou Michael Roberts: “na China, existe um plano para atingir metas tecnológicas importantes que impulsionarão toda a economia”, mas “nas principais economias capitalistas, todos os ovos da IA estão em uma cesta pertencente aos hiperescaladores de IA privados e às sete gigantes da mídia e tecnologia – e para elas, a lucratividade é fundamental, não os resultados tecnológicos”.
Mais adiante, se a pressão financeira sobre o setor se intensificar, não é certo que o legado material do boom seja comparável ao de bolhas anteriores. De fato, a construção e a infraestrutura representam apenas uma pequena parte das despesas de instalação de capacidade de data center; quase três quartos do investimento consistem em equipamentos de TI – principalmente chips avançados (Unidades de Processamento Gráfico). Ao contrário dos cabos de fibra óptica da era ponto-com ou das ferrovias do século XIX, os chips de IA precisam ser substituídos frequentemente, à medida que seu desempenho diminui e a tecnologia melhora. Se, devido a preocupações com a rentabilidade, o investimento parar repentinamente, uma redução na disponibilidade de IA em relação à sua abundância atual é uma possibilidade concreta. Teoricamente, se a redução dos gastos de capital superar as reduções de custos decorrentes de melhorias nos processos de IA, o legado do boom da IA não duraria muito e a capacidade computacional disponível para consultas comuns de IA poderia diminuir.
Esse problema de obsolescência tem implicações financeiras cruciais. De fato, os empréstimos para data centers são quase sempre empréstimos sem amortização: os pagamentos não são destinados à redução do valor devido. Em vez disso, são financiamentos perpétuos para o que se presume ser um ativo perpétuo. A premissa é que, ao final do prazo do empréstimo – geralmente de cinco a sete anos – todo o saldo será refinanciado. Mas se os chips se tornarem praticamente inúteis após cinco anos, quem refinanciará um ativo cujo componente principal já se depreciou completamente?
Isso sem mencionar o estresse ecológico causado pela crescente demanda por terra, energia e água para operar data centers, o que coloca toda a corrida pela IA em uma trajetória insustentável. Nesse contexto, a função ideológica da narrativa de conquista espacial das grandes empresas de tecnologia é dar credibilidade à fantasia de um futuro totalmente digital. Como explica o Projeto Suncatcher do Google, “a demanda por computação de IA – e energia – continuará a crescer” e “na órbita certa, um painel solar pode ser até 8 vezes mais produtivo do que na Terra e produzir energia quase continuamente, reduzindo a necessidade de baterias”, portanto, “no futuro, o espaço poderá ser o melhor lugar para escalar a computação de IA”.
Na Terra, a crescente demanda por energia barata e terras raras se materializa em imperialismo à moda antiga. A nova doutrina de segurança dos EUA deixa claro que deseja “um hemisfério... que sustente cadeias de suprimentos críticas”. A apreensão de petróleo venezuelano pela administração Trump e as reivindicações expansionistas sobre a Groenlândia em busca de minerais críticos cobiçados por bilionários da tecnologia mostram a seriedade da situação. Se a IA continuar a decepcionar, as aventuras imperialistas poderão se intensificar – a busca digital por ganhos de eficiência quiméricos substituída por uma corrida predatória para reduzir custos em uma nova época do que David Harvey tão precisamente chamou de “acumulação por desapropriação”.
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