Os holandeses enfrentaram a China. E não se deram bem.

A tomada de controle da fabricante chinesa de semicondutores Nexperia foi uma jogada ousada do governo holandês. Isso ocorreu sob pressão dos EUA, mas o governo recuou imediatamente assim que a administração Trump mudou de posição.

Ben Wray

Jacobin

O ministro da Economia holandês, Vincent Karremans, negociou com a Wingtech sobre como a Nexperia poderia se tornar independente de sua controladora para garantir a continuidade de suas operações e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos da lista negra dos EUA. (Koen van Weel / ANP / AFP via Getty Images)

A tomada de controle de uma empresa de tecnologia de propriedade chinesa foi uma jogada ousada do governo holandês, tensionando as relações da União Europeia com Pequim. O Ministro da Economia, Vincent Karremans, chocou o mundo empresarial em setembro ao invocar poderes nunca antes utilizados para assumir o comando da empresa de semicondutores Nexperia, subsidiária da chinesa Wingtech.

Na época, seu ministério alertou para as ameaças à “segurança econômica holandesa e europeia” decorrentes das “deficiências” da Wingtech na gestão da Nexperia, cuja sede fica na cidade holandesa de Nijmegen. O governo queria “evitar uma situação em que os produtos fabricados pela Nexperia (produtos acabados e semiacabados) se tornassem indisponíveis em uma emergência”.

No entanto, em uma reviravolta surpreendente nesta quarta-feira, Karremans suspendeu a intervenção. O que mudou?

Nas sete semanas entre a intervenção e a mudança de posição, a Europa se deparou com a realidade de sua própria fragilidade econômica e geopolítica. A China respondeu com uma demonstração de força, revelando sua capacidade de cortar cadeias de suprimentos vitais para a indústria europeia.

A humilhação da Nexperia é um estudo de caso sobre a profunda dependência da Europa em relação a tecnologias críticas e a consequente perda de soberania política que essa dependência econômica acarreta. Mas também nos revela algo sobre a armadilha geopolítica em que o continente caiu. A verdade sobre a história da Nexperia é que os holandeses sequer teriam considerado o risco de enfrentar a China se a empresa não estivesse na mira do imperialismo americano.

Pressão americana

"Não fomos absolutamente pressionados ou coagidos pelos americanos a tomar qualquer medida nesse sentido", afirmou Karremans em uma entrevista recente sobre a crise da Nexperia, uma negação que contradiz tudo o que sabemos sobre o ocorrido.

O fato é que as autoridades americanas anunciaram em 30 de setembro que estavam reprimindo as subsidiárias que a China utilizava para contornar a proibição americana de venda de chips e equipamentos para fabricação de chips à China. Uma dessas subsidiárias na “lista de entidades”, uma lista negra de Washington para o comércio com os EUA, era a Nexperia. A empresa matriz, Wingtech, estava na lista desde dezembro de 2024.

A Nexperia está sediada na Holanda, não nos Estados Unidos, então, em teoria, os holandeses poderiam ignorar a lista de entidades. No entanto, a realidade das sanções secundárias dos EUA contra aqueles que negociam com países considerados inimigos é que as empresas europeias que não se alinham à política de Washington correm o risco de serem excluídas dos mercados americanos e do dólar, uma ameaça existencial para a maioria das grandes empresas.

Segundo Karremans, os Países Baixos tomaram conhecimento de que a Wingtech era alvo de Washington em 2023. Como qualquer ministro de um estado vassalo faria, Karremans começou então a negociar com a Wingtech sobre como a Nexperia poderia se tornar independente de sua empresa matriz para garantir a continuidade de suas operações e, ao mesmo tempo, atender aos requisitos da lista negra dos EUA.

Durante o andamento das negociações com a Wingtech, Karremans afirma que encontraram evidências de que a empresa estava transferindo propriedade intelectual e parte de sua capacidade produtiva para a China. Em 30 de setembro, no mesmo dia em que a lista negra de subsidiárias dos EUA foi divulgada, o governo holandês invocou a Lei de Disponibilidade de Bens (Disponibility of Goods Act), da época da Guerra Fria, para confiscar a Nexperia.

O governo holandês alegou que a coincidência entre o confisco e o anúncio da lista negra dos EUA foi “pura coincidência”. No entanto, um processo judicial relacionado à disputa da Nexperia deixa absolutamente claro que isso não é verdade. Os documentos judiciais descrevem uma reunião em 12 de junho entre autoridades holandesas e americanas, durante a qual o lado americano expressou sua insatisfação com o fato de “nenhuma medida externa visível ter sido tomada”.

O documento prossegue citando o funcionário americano, que afirma: “É compreensível que um desinvestimento leve tempo... mas o fato de o CEO da empresa ainda ser o mesmo proprietário chinês é problemático... É quase certo que o CEO terá que ser substituído para que a empresa se qualifique para a isenção da lista de entidades.”

Os documentos também destacam um e-mail de 5 de junho do governo holandês para a Nexperia, que afirma que, caso a Nexperia solicite uma isenção da proibição de exportação, “os EUA indicaram que considerarão especificamente medidas de mitigação para limitar a transferência de propriedade intelectual, tecnologia, conhecimento e capacidades americanas para o país em questão.”

Essa evidência nada mais é do que a confirmação do óbvio: a Holanda foi forçada pelos Estados Unidos a escolher entre o desinvestimento chinês na Nexperia ou a Nexperia ser tratada como lixo tóxico pelo governo americano e pelas grandes empresas americanas. Os holandeses, como sempre fazem, optaram por seguir a linha de Washington, mas, ao tentarem agradar ao Tio Sam, cutucaram a cauda do dragão chinês e provocaram uma reação negativa.

Escassez de semicondutores

Os semicondutores são os motores da economia digital. Quase todos os produtos são digitais hoje em dia, de geladeiras a relógios e assentos, o que significa que os chips estão presentes em praticamente tudo. A Europa responde por menos de 10% da produção global de chips e importa muito mais do que exporta.

Portanto, quando a Wingtech respondeu à tomada de controle da Nexperia pelo governo holandês, cortando o acesso da subsidiária às suas instalações de produção em Guangdong, na China — paralisando 70% da produção da Nexperia —, os problemas começaram a surgir para os fabricantes europeus. A situação se agravou quando o governo chinês proibiu a Wingtech de vender seus chips em qualquer lugar que não fosse a China.

As montadoras, em particular, entraram em pânico repentinamente. Os chips da Nexperia, fabricados em Manchester, Inglaterra, e Hamburgo, Alemanha, e enviados para Guangdong para montagem e reexportação, são amplamente utilizados na fabricação de automóveis na Europa. No final de outubro, as montadoras europeias estavam, segundo relatos, a "dias" de fechar linhas de produção devido à escassez de chips.

“Nosso apelo é para que a Nexperia China e a Nexperia UE se unam e retomem as operações normais, porque o que está acontecendo é inexplicável e devastador para centenas de setores”, disse um executivo da indústria automobilística ao Financial Times.

Quando a indústria automobilística alemã enfrenta problemas, políticos em Berlim e Bruxelas agem rapidamente. A Alemanha e a União Europeia pressionaram o governo holandês a negociar com a China e resolver a crise. Uma delegação holandesa viajou a Pequim para as negociações, mas logo ficou claro que a China buscava uma submissão completa, não um acordo de compromisso.

“A China espera que a Alemanha desempenhe um papel ativo, instando o governo holandês a tomar medidas práticas o mais rápido possível para corrigir suas práticas errôneas, revogar as medidas relevantes e promover uma resolução rápida do problema”, disse a ministra do Comércio da China em uma ligação com seu homólogo alemão.

No fim, a ameaça às montadoras europeias foi resolvida não por políticos europeus, mas por Donald Trump. Isso aconteceu depois que o presidente americano firmou um acordo com o presidente chinês Xi Jinping no início de novembro, que suspendeu as sanções contra empresas na lista de entidades. Em contrapartida, a Wingtech voltou a exportar seus chips para montadoras ocidentais.

Depois de pressionar os holandeses a entrarem em uma disputa comercial com a China sobre o Nexperia, que não tinham como vencer, os EUA simplesmente descartaram toda a lista de entidades quando lhes foi conveniente. Os Países Baixos, e de fato a Europa, foram usados ​​como peões nos jogos de poder de Trump com Pequim.

Impenitente

Com a ameaça de inclusão na lista negra dos Estados Unidos dissipada, o governo holandês estava livre para se reconciliar com a China, devolvendo o controle da Nexperia à Wingtech. Tudo o que o espetáculo da Nexperia conseguiu foi demonstrar o quão submissa a Europa é aos Estados Unidos e o quão dependente é da China.

Apesar da farsa, Karremans não demonstra arrependimento, insistindo que não faria nada diferente se tivesse outra chance.

“Se eu estivesse na mesma posição, com o conhecimento que tenho agora, teria feito a mesma coisa novamente”, disse ele ao The Guardian.

Essa teimosia é típica da classe política europeia, cuja arrogância é inversamente proporcional à sua perspicácia. Ninguém parece disposto sequer a levantar as questões difíceis que a crise da Nexperia expôs, muito menos a respondê-las.

A principal dessas questões é se a submissão da Europa aos Estados Unidos se tornou um grande problema no contexto da ascensão da China. Enquanto antes o resto do mundo teria que engolir os ditames de Washington, o acordo entre Trump e Xi Jinping — aceito pelo presidente americano somente depois que a China ameaçou cortar o fornecimento de matérias-primas essenciais para a economia dos Estados Unidos — demonstra que a China é capaz de reagir, alterando os cálculos para todos os países.

Presa entre o martelo do imperialismo americano e a bigorna da força industrial chinesa, a Europa está sendo pressionada econômica e politicamente. A reviravolta no caso Nexperia mostra que o "velho mundo" não só perdeu soberania para Washington, mas também para Pequim.

Acostumada a mandar na maior parte do mundo por séculos, a Europa declinou tanto e tão rapidamente que negar sua nova posição na ordem global se tornou a resposta padrão da classe política. Mas com o desastroso acordo comercial UE-EUA assinado em julho e agora com a humilhação do caso Nexperia, 2025 pode ser o ano em que a realidade comece a se impor.

Colaborador

Ben Wray é autor, juntamente com Neil Davidson e James Foley, de Scotland After Britain: The Two Souls of Scottish Independence (Verso Books, 2022).

Os sindicatos precisam lutar contra a exploração algorítmica

As empresas estão utilizando cada vez mais ferramentas de gestão algorítmica como forma de maximizar a exploração dos trabalhadores. O poder que os gestores obtêm com essas ferramentas pode parecer assustador, mas existem oportunidades que devem ser aproveitadas para que os trabalhadores possam reagir.

Ben Wray

Jacobin

Os funcionários dos armazéns da Amazon são monitorados por meio de dados biométricos, scanners, pulseiras e câmeras de vigilância. Eles podem ser punidos ou até mesmo demitidos se apresentarem baixo desempenho em métricas como o número de tarefas concluídas por hora. (Mario Armas/AFP via Getty Images)

Desde o barman que tem seus horários de trabalho sempre agendados da maneira mais errática e inútil possível por um aplicativo chamado “Harvest” ou “ZoomShift”, até a enfermeira assediada por uma plataforma por supostamente passar muito tempo com um paciente, os trabalhadores estão cada vez mais tendo que lidar com ferramentas digitais que fazem o trabalho que antes era dos supervisores.

Embora muitos trabalhadores acreditem que esses sistemas operam sem qualquer intervenção humana, na verdade, eles estão sujeitos a um conjunto rigoroso de regras criadas para resolver questões específicas formuladas pelos executivos da empresa, como “Como podemos ter bartenders suficientes apenas para atender à demanda, sem excessos?” ou “Como podemos garantir que nossos enfermeiros dediquem apenas o tempo necessário para atender às necessidades mais urgentes dos pacientes?”. Essas regras, codificadas por dados em um conjunto de processos digitais automatizados ou semiautomatizados, são algoritmos.

Assim como em qualquer conjunto de regras de uma empresa, os trabalhadores precisam se opor aos algoritmos para proteger suas condições de trabalho. Mas desafiar algoritmos pode ser mais complexo do que confrontar um supervisor. Se você não sabe quais dados o sistema coleta ou como ele pondera diferentes tipos de dados para chegar a decisões, como pode contestá-lo? Como os dados que alimentam os algoritmos estão em constante mudança, o aplicativo pode parecer um alvo em constante movimento, insondável e incontestável.

É essa sensação de impotência do trabalhador diante da gestão algorítmica que precisa mudar. A Confederação Europeia de Sindicatos publicou um manual para sindicatos sobre como “negociar o algoritmo”, para que as regras das aplicações digitais no trabalho sejam conhecidas e acordadas coletivamente. Negociar o algoritmo não é tarefa fácil, mas muitos trabalhadores já conseguiram fazer isso com sucesso, e muitos mais terão que fazê-lo se quisermos construir o poder dos trabalhadores na era digital.

A ascensão da gestão algorítmica

A gestão algorítmica está se tornando uma parte cada vez mais comum das relações de trabalho. Uma pesquisa recente da OCDE constatou que 90% dos locais de trabalho nos Estados Unidos utilizam pelo menos uma forma de gestão algorítmica (GA). Esse número é apenas ligeiramente menor na Europa, onde a taxa de adoção da GA é de 79%. Nos EUA, três em cada quatro empresas utilizavam dez das quinze ferramentas de GA identificadas na pesquisa, enquanto a intensidade do uso de ferramentas de GA era menor na Europa, com a maioria das empresas utilizando de três a cinco ferramentas.

“Os trabalhadores estão cada vez mais tendo que lidar com ferramentas digitais que fazem o trabalho que antes era dos supervisores.”

O que a gestão algorítmica faz pelas empresas é comprimir o espaço e o tempo no que diz respeito às informações recebidas e à capacidade de tomar decisões com base nessas informações. Antes dos algoritmos digitais, as empresas tinham gerentes intermediários que observavam e forneciam feedback sobre o desempenho dos funcionários, a demanda dos clientes e assim por diante. Com base nesse feedback, os executivos davam novas instruções para otimizar a produtividade da mão de obra.

Com algoritmos, esse fluxo de informações é condensado em um conjunto de processos automatizados e semiautomatizados. Quase instantaneamente, os dados são processados ​​e novas instruções são emitidas, gerando um ciclo constante de cálculos de dados.

Essa revolução de dados representa uma forma de poder trabalhista que os patrões exercem sobre os trabalhadores. Os executivos podem visualizar, em tempo real, centenas de pontos de dados sobre seus funcionários, desde a velocidade de trabalho até a frequência com que acessam e desativam o aplicativo de trabalho. Enquanto isso, os trabalhadores geralmente têm apenas um pouco mais de acesso a informações sobre seu próprio trabalho do que tinham antes da digitalização. Essa enorme assimetria de informação dá às empresas o poder de usar os dados dos próprios trabalhadores contra eles.

No caso dos trabalhadores de armazém da Amazon, intensamente vigiados, podemos observar como a gestão pode explorar essa assimetria de informação. Os trabalhadores são rastreados por meio de dados biométricos, scanners, pulseiras e câmeras de vigilância. Eles podem ser punidos ou até mesmo demitidos se apresentarem baixo desempenho em métricas como o número de tarefas concluídas por hora, ou se passarem mais tempo no banheiro do que seus colegas. Sem acesso aos seus dados e aos de seus colegas, sob constante pressão para trabalhar rapidamente, esses trabalhadores atomizados e exaustos sofrem taxas mais altas de lesões e passam mais tempo afastados por motivos de saúde do que a média do setor.

Outro exemplo é o de um motorista da Uber sujeito à política de “tarifas fixas” em que, como o nome orwelliano sugere, as taxas de pagamento são determinadas algoritmicamente, com base em uma “caixa preta” de dados desconhecidos para o trabalhador. Como a Uber possui o histórico de dados de cada motorista, ela pode personalizar as taxas de pagamento para pagar apenas o que acredita que o motorista aceitará, com base em seu histórico de taxas de aceitação, e nada mais. Essa afronta ao princípio de igualdade salarial para trabalho igual tem sido usada para implementar cortes salariais disfarçados.

Embora a Amazon e a Uber sejam duas empresas na vanguarda das práticas exploratórias de gestão algorítmica, muitas empresas, mesmo em ambientes de trabalho sindicalizados, estão introduzindo formas simples de gestão algorítmica, frequentemente utilizando sistemas prontos, que estão corroendo progressivamente a autonomia dos trabalhadores e intensificando o controle exercido pelos chefes. Uma pesquisa recente com membros de sindicatos na Europa revelou que um terço deles tinha conhecimento da gestão algorítmica “utilizada no recrutamento, na vigilância e na tomada de decisões diárias sobre a vida dos trabalhadores”.

Não há dúvida de que os patrões colheram os frutos da revolução dos dados até agora, mas não há razão para que isso continue sendo assim. Para que os trabalhadores restabeleçam o equilíbrio das relações trabalhistas na era digital, é cada vez mais imprescindível que eles dominem os dados.

Negociando o algoritmo

O professor de direito trabalhista Valerio De Stefano cunhou o termo “negociação do algoritmo” para descrever acordos coletivos entre empregadores e organizações de trabalhadores sobre “o uso de tecnologia digital, coleta de dados e algoritmos que direcionam e disciplinam a força de trabalho”. Atualmente, existem vários exemplos de acordos coletivos que negociam o algoritmo, embora ainda sejam exceção e não a regra.

A subsidiária alemã da IBM tem um acordo com o conselho de trabalhadores sobre o uso de sistemas de IA no ambiente de trabalho, que exige transparência da IA, incluindo a forma como os dados de entrada influenciam a tomada de decisões. Todas as decisões da IA ​​devem ser rastreáveis, para que os trabalhadores possam entender exatamente como uma decisão algorítmica foi tomada, e deve haver pessoas identificáveis ​​que possam ser responsabilizadas pelas ações da IA. Os trabalhadores também participam de um “Conselho de Ética da IA” que avalia os riscos da ferramenta, incluindo os riscos aos direitos trabalhistas.

“Não há dúvida de que os chefes colheram os frutos da revolução dos dados até agora, mas não há razão para que isso continue sendo assim.”

Na economia de plataformas, o sindicato United Federation of Danish Workers (3F) na Dinamarca possui um acordo coletivo com a plataforma de limpeza doméstica Hilfr que inclui disposições sobre gestão algorítmica. Por exemplo, a Hilfr deve fornecer uma explicação completa para todas as decisões algorítmicas; se não conseguir justificar uma decisão algorítmica, ela é considerada inválida.

Os funcionários têm poder de decisão conjunta sobre questões de saúde e segurança, o que significa que podem anular qualquer decisão algorítmica que coloque sua saúde em risco. Há também um “espaço virtual” no aplicativo Hilfr para que os trabalhadores interajam com o sindicato de diversas maneiras, como a realização de votações e a eleição de representantes sindicais.

Na Espanha, a plataforma de entrega de comida Just Eat possui um acordo coletivo com as Comissões de Trabalhadores (CCOO) e a União Geral dos Trabalhadores (UGT) que inclui uma seção sobre gestão algorítmica. Essa seção contempla o direito à informação sobre os “parâmetros” do sistema de IA da Just Eat, incluindo “as regras e instruções que alimentam os algoritmos”. Uma “Comissão de Algoritmos”, composta por representantes de empregadores e sindicatos, supervisiona o cumprimento das disposições deste capítulo.

Acordos coletivos que controlem e limitem a gestão algorítmica devem ser o objetivo de todos os sindicatos. No entanto, em um ambiente hostil de relações trabalhistas, onde muitas empresas se recusam a reconhecer os sindicatos e até mesmo criam sindicatos de fachada como forma de sabotar a organização dos trabalhadores, os sindicatos nem sempre conseguem chegar à mesa de negociações de imediato. Nesse contexto, os sindicatos precisam ser criativos na forma como coletam, analisam e utilizam os dados como meio de fortalecer seu poder.

A utilização de ferramentas de dados “concorrentes” para obter informações sobre os trabalhadores é um método de organização cada vez mais importante na era da IA, por três razões. Primeiro, os dados podem ser usados ​​para orientar a estratégia sindical. Ao saber o que o patrão sabe, os sindicatos podem compreender os pontos fracos da empresa e a realidade das condições de trabalho, o que os ajuda a tomar decisões mais acertadas.

“A utilização de ferramentas de dados ‘concorrentes’ para recuperar dados de trabalhadores é um método de organização cada vez mais importante na era da IA.”

Em segundo lugar, mesmo que seu sindicato tenha um acordo coletivo que inclua proteções de dados aparentemente robustas, como você pode ter certeza de que a empresa está cumprindo esse acordo sem ferramentas de dados para monitorar, testar e verificar essa conformidade? Os próprios trabalhadores podem não perceber quais dados são coletados sobre eles e como serão usados; os sindicatos precisam de métodos de coleta de dados como medida de conformidade.

Em terceiro lugar, os dados são evidências que podem corroborar os argumentos do sindicato e pressionar a empresa. Se o sindicato conseguir obter dados que comprovem que os trabalhadores recebem, em média, salários abaixo do mínimo, por exemplo, isso pode servir de base para uma campanha de recrutamento sindical, uma campanha na mídia, lobby político ou até mesmo um processo judicial.

Existem diversos estudos de caso internacionais que comprovam o potencial das ferramentas de dados para a organização de trabalhadores, embora a maioria deles, até o momento, tenha ocorrido no contexto da economia de plataformas. Na Suíça, motoristas da Uber trabalharam com cientistas de dados para apurar o valor que a empresa lhes devia, após uma decisão judicial trabalhista que os reconheceu como funcionários e lhes conferiu o direito a pagamentos retroativos de 2017 a 2022. Os cientistas de dados descobriram que os motoristas tinham direito, em média, a 20% a mais do que o calculado pela Uber.

No Brasil, centenas de milhares de motoristas de aplicativos de transporte usam um app chamado “StopClub”. Ele recebe ofertas de viagens de plataformas e calcula instantaneamente o valor que os motoristas ganharão por hora e por quilômetro, permitindo que decidam facilmente se aceitar ou rejeitar uma oferta de viagem será mais econômico para eles. “É como se tivessem tirado uma venda dos nossos olhos”, disse um motorista sobre o StopClub.

Nos Estados Unidos, Armin Samii, um entregador da UberEats, desenvolveu um aplicativo para entregadores chamado “UberCheats” que usa coordenadas de GPS para verificar se os entregadores percorreram a distância que a UberEats alegava que haviam percorrido. De 6.000 viagens registradas por entregadores usando o UberCheats em todo o mundo, o aplicativo constatou que 17% delas foram pagas a menos, com uma diferença média de 2,2 quilômetros por viagem.

O UberCheats é um exemplo do que o jornalista Cory Doctorow chamou de “contra-aplicativos” — aplicativos desenvolvidos especificamente para facilitar o acesso a dados que podem permitir a resistência dos trabalhadores. Ou, como Doctorow coloca, ajudam “os trabalhadores a tomarem o controle dos meios de computação de seus chefes”. Os experimentos com contra-aplicativos até agora são apenas a ponta do iceberg, mas o fato de quase todos terem sido iniciativas independentes e do tipo “faça você mesmo” demonstra que é possível usar ferramentas e técnicas eficazes de recuperação de dados a baixo custo e com conhecimento técnico limitado.

Além disso, os contra-aplicativos representam uma das táticas mais complexas para a recuperação de dados. Em países onde os trabalhadores têm direitos de acesso a dados, solicitar informações às empresas pode ser um processo frustrante, mas ainda assim pode gerar resultados.

Os dados podem ser extraídos das informações exibidas no aplicativo. Os trabalhadores também podem realizar testes controlados na plataforma para obter informações, como muitos motoristas de aplicativos de transporte já fizeram para comprovar que estão sujeitos a diferentes taxas de pagamento pelo mesmo trabalho. É possível realizar engenharia reversa em um aplicativo para descobrir quais dados a empresa está coletando.

Naturalmente, todos esses métodos têm seus pontos fortes e fracos. Os trabalhadores provavelmente obterão os melhores resultados usando-os em combinação uns com os outros.

Fortalecimento da capacidade sindical

Dentre os muitos esforços pioneiros na recuperação de dados de trabalhadores, surpreendentemente poucos surgiram de dentro das estruturas sindicais formais. Um estudo da Confederação Sindical Internacional (CSI) constatou que mais de 60% da atividade sindical em gestão algorítmica consistia em análise, conscientização e desenvolvimento de estratégias/princípios. Doze por cento diziam respeito à organização e campanhas sindicais, enquanto pouco menos de 10% envolviam treinamento e capacitação. “Há uma necessidade urgente de passar dos princípios e discussões teóricas para a implementação prática desses princípios”, concluiu o relatório da CSI.

“Dentre os muitos esforços pioneiros na recuperação de dados de trabalhadores, surpreendentemente poucos surgiram de dentro das estruturas sindicais formais.”

De certa forma, não deveria ser surpresa que a inovação em relação aos dados tenha surgido principalmente das margens do movimento sindical. Essas ferramentas ainda estão em desenvolvimento, e os sindicatos possuem métodos consagrados, construídos ao longo de décadas (ou até séculos). Além disso, a maioria dos representantes e organizadores sindicais já está sobrecarregada. Quem tem tempo para adicionar mais uma camada de trabalho que exige treinamento e capacitação para dominar e que não garante resultados?

Essa atitude pode ser compreensível. No entanto, a menos que seja superada, provavelmente impedirá os sindicatos de organizar a classe trabalhadora para a era digital. Sindicatos que não dominam a tecnologia de dados podem ter dificuldades para atrair uma nova geração de trabalhadores que só conhece smartphones e aplicativos. À medida que os sistemas de IA forem integrados aos ambientes de trabalho padrão, negociar o algoritmo deixará de ser uma preocupação marginal.

Embora a necessidade mais premente de recuperação de dados de trabalhadores ainda resida na economia de plataformas e em fábricas organizadas segundo princípios tayloristas digitais, esses são apenas os empregos na vanguarda da “datificação” da economia. Mesmo onde o uso de monitoramento e tomada de decisão automatizados se limita atualmente a uma ferramenta de agendamento ou ao registro de entrada e saída de funcionários, esses sistemas ainda podem ter efeitos significativos na gestão dos trabalhadores. A presença de um sindicato que pressiona a gestão em relação a dados e gestão algorítmica pode desestimular os gestores a introduzir sistemas de IA mais intensivos.

No mínimo, os sindicatos devem visar que todos os representantes e organizadores tenham passado por treinamento, para que um nível básico de conhecimento e habilidades em “negociação do algoritmo” possa ser estabelecido. De forma mais ambiciosa, os sindicatos devem buscar construir uma equipe interna de dados que possa trabalhar com representantes e organizadores para desenvolver uma estratégia de dados para cada empresa/setor. Isso deve incluir o fornecimento de suporte técnico para recuperação de dados e o desenvolvimento de políticas específicas para cada setor sobre como a negociação coletiva sobre dados deve ser conduzida.

Na Europa, a urgência em fortalecer a capacidade sindical aumentou com a aprovação da Diretiva da UE sobre Trabalho em Plataformas, que deve entrar em vigor em todos os 27 Estados-Membros até o final de 2026. A Diretiva sobre Trabalho em Plataformas estabelece um amplo conjunto de direitos para os trabalhadores de plataformas em relação à gestão algorítmica, incluindo o direito a uma explicação e revisão humana das decisões automatizadas e o direito de os representantes dos trabalhadores serem consultados antes da introdução de mudanças substanciais nos sistemas de IA. Os trabalhadores de plataformas precisarão fazer parte de sindicatos onde exista um ecossistema de conhecimento e habilidades em dados para fazer uso efetivo desses novos direitos algorítmicos.

Os trabalhadores vêm coletando informações sobre seu trabalho para auxiliar seus esforços de organização desde que os sindicatos existem. A única diferença hoje é que, na era da informação, há muito mais dados que podem ser coletados e diversas ferramentas são necessárias para isso. O objetivo, como um trabalhador nos disse durante a pesquisa para o nosso estudo sobre a Confederação Europeia de Sindicatos, deve ser que “tudo o que os patrões veem, nós também vermos”. Combater o domínio do capital sobre a informatização do trabalho pode parecer assustador, mas é possível e necessário.

Colaborador

Ben Wray é o autor, juntamente com Neil Davidson e James Foley, de Scotland After Britain: The Two Souls of Scottish Independence (Verso Books, 2022).

O império da IA ​​de Sam Altman depende da exploração brutal do trabalho

Empresas como a OpenAI estão desenvolvendo a IA de uma forma que tem implicações profundamente ameaçadoras para trabalhadores de diversas áreas. A trajetória atual da IA ​​só pode ser alterada por meio do confronto direto com o poder avassalador dos gigantes da tecnologia.

Ben Wray

Jacobin

CEO da OpenAI, Sam Altman, no TechCrunch Disrupt em São Francisco, 3 de outubro de 2019. (Wikimedia Commons)

Resenha do livro Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman’s OpenAI [Império da IA: Sonhos e Pesadelos na OpenAI de Sam Altman] por Karen Hao (Penguin Press, 2025)

A inteligência artificial (IA) é possivelmente a tecnologia mais comentada da história. Por mais de meio século, o potencial da IA ​​para substituir a maioria ou todas as habilidades humanas tem oscilado no imaginário público entre a fantasia da ficção científica e a missão científica.

Da IA preditiva dos anos 2000, que nos trouxe mecanismos de busca e aplicativos, à IA generativa dos anos 2020, que nos traz chatbots e deepfakes, cada iteração da IA ​​é aparentemente mais um salto em direção ao ápice dessa tecnologia ​​em relação à mente humana, ou o que agora é amplamente denominado Inteligência Artificial Geral (AGI).

A força da análise detalhada de Karen Hao sobre a indústria de IA dos EUA, “Empire of AI”, reside no fato de sua abordagem implacavelmente fundamentada se recusar a entrar no jogo dos propagandistas da IA. Hao argumenta convincentemente que é errado focar em hipóteses sobre o futuro da IA ​​quando sua encarnação atual está repleta de problemas. Ela também enfatiza que perspectivas exageradas de “pessimismo” e “conservadorismo boomer” sobre o que está por vir acabam ajudando os titãs da indústria a construir um presente e um futuro para a IA que melhor atendam aos seus interesses.

Além disso, a IA é um processo, não um destino. A IA que temos hoje é, ela própria, o produto de dependências de trajetória baseadas nas ideologias, infraestrutura e propriedades intelectuais dominantes no Vale do Silício. Assim, a IA está sendo encaminhada por um caminho de desenvolvimento altamente oligopolizado, projetado deliberadamente para minimizar a concorrência de mercado e concentrar o poder nas mãos de um número muito pequeno de executivos corporativos estadunidenses.

No entanto, o futuro da IA ​​permanece um território controverso. No que foi um choque para a bolha do Vale do Silício, a China emergiu como uma séria rival ao domínio da IA ​​dos EUA. Assim, a IA agora se tornou o centro das políticas das grandes potências, de forma comparável às corridas nuclear e espacial do passado. Para entender onde a IA está e para onde caminha, precisamos situar a análise da tecnologia no contexto econômico e geopolítico mais amplo em que os Estados Unidos se encontram.

Metamorfose da OpenAI

A narrativa de Hao gira em torno da OpenAI, a empresa de São Francisco mais famosa pelo ChatGPT, o chatbot de IA que trouxe a IA generativa à atenção mundial. Através dos desafios e tribulações de seu CEO, Sam Altman, somos levados a um mundo de engano e manipulação maquiavélicos, onde a ambição moral pretensiosa colide constantemente com as realidades brutais do poder corporativo. Altman sobrevive às várias tempestades que surgem em seu caminho, mas apenas abandonando tudo em que um dia alegou acreditar.

"A IA agora passou a ocupar o primeiro plano e o centro das políticas das grandes potências de uma forma comparável às corridas nuclear e espacial do passado."

A OpenAI nasceu com a missão de “construir uma IA que beneficie a humanidade” como uma organização sem fins lucrativos que colaboraria com outras por meio do compartilhamento aberto de suas pesquisas, sem desenvolver produtos comerciais. Esse objetivo surgiu das convicções de Altman e do primeiro grande patrocinador da OpenAI, Elon Musk, que acreditava que a IA representaria grandes riscos para o mundo se fosse desenvolvida de forma equivocada. Portanto, a IA exigia um desenvolvimento cauteloso e uma regulamentação governamental rigorosa para mantê-la sob controle.

A OpenAI era, portanto, um produto da facção “pessimista” da IA. A ideia era ser o primeiro a desenvolver a IA para estar melhor posicionado para controlá-la. O fato de Altman acabar fazendo a OpenAI dar um giro de 180 graus — criando uma empresa com fins lucrativos que produz software proprietário, baseada em níveis extremos de sigilo corporativo e na determinação implacável de superar seus rivais na velocidade de comercialização da IA, independentemente dos riscos — atesta sua capacidade de se transformar no que for necessário em busca de riqueza e poder.

A motivação para a primeira mudança em direção ao que a OpenAI viria a se tornar veio de considerações estratégicas relacionadas à sua doutrina de desenvolvimento de IA, chamada de “escala”. A ideia por trás da escala era que a IA poderia avançar a passos largos simplesmente pela força bruta do poder massivo de dados. Isso refletia uma crença devota no “conexionismo”, uma escola de desenvolvimento de IA muito mais fácil de comercializar do que sua rival (“simbolismo”).

Os conexionistas acreditavam que a chave para a IA era criar “redes neurais”, aproximações digitais de neurônios reais no cérebro humano. Os grandes pensadores da OpenAI, principalmente seu primeiro cientista-chefe, Ilya Sutskever, acreditavam que, se a empresa tivesse mais nós de processamento de dados (“neurônios”) disponíveis do que as outras, ela se posicionaria na vanguarda do desenvolvimento de IA. O problema era que a escalabilidade, uma estratégia intrinsecamente intensiva em dados, exigia um enorme volume de capital — muito mais do que uma organização sem fins lucrativos era capaz de atrair.

Impulsionada pela necessidade de escala, a OpenAI criou um braço com fins lucrativos em 2019 para levantar capital e desenvolver produtos comerciais. Assim que o fez, houve uma disputa entre Altman e Musk para assumir o cargo de CEO. Altman venceu e Musk, afastado, passou de aliado a inimigo da noite para o dia, acusando Altman de levantar fundos como uma organização sem fins lucrativos sob falsos pretextos. Essa foi uma crítica que mais tarde se transformaria em litígio contra a OpenAI.

Mas a justificativa ideológica de Musk para a cisão foi uma reflexão tardia. Se ele tivesse vencido a disputa pelo poder, o homem mais rico do mundo planejava impor a OpenAI à sua empresa de carros elétricos, a Tesla. Quem quer que se tornasse CEO, a OpenAI estava em um caminho irreversível para se tornar igual a qualquer outra gigante da tecnologia.

IA generativa

No entanto, devido às origens da empresa, ela ficou com uma estrutura de governança estranha que deu o controle do conselho a um braço sem fins lucrativos quase irrelevante, com base na pretensão ridícula de que, apesar de sua recém-adotada motivação lucrativa, a missão da OpenAI ainda era construir uma IA para a humanidade. O movimento Altruísmo Eficaz (EA) deu um verniz de coerência aos preceitos ideológicos orwellianos da OpenAI. O EA promove a ideia de que a melhor maneira de fazer o bem é enriquecer o máximo possível e então doar seu dinheiro para causas filantrópicas.

Esse lixo de filosofia encontrou apoio maciço no Vale do Silício, onde a ideia de buscar a acumulação máxima de riqueza e justificá-la em termos morais era altamente conveniente. Altman, que em 2025 cumprimentou o príncipe saudita Mohammed Bin Salman ao lado de Trump logo após o governante despótico anunciar seu próprio empreendimento de IA, personifica o inevitável fim da postura em relação à inteligência artificial: o poder inevitavelmente se torna o propósito central.

"O Altruísmo Eficaz promove a ideia de que a melhor maneira de fazer o bem é ficar o mais rico possível e então doar seu dinheiro para causas filantrópicas."

Apenas quatro meses após o lançamento da empresa com fins lucrativos, Altman garantiu um investimento de US$ 1 bilhão da Microsoft. Com Musk fora de cena, a OpenAI encontrou um benfeitor alternativo, uma Big Tech, para financiar sua expansão. Mais disposta a atropelar as regras de proteção de dados do que grandes concorrentes como o Google, a OpenAI começou a extrair dados de qualquer lugar, com pouca preocupação com sua qualidade ou conteúdo — uma mentalidade clássica de “disruptor” de startups de tecnologia, semelhante à do Uber ou do Airbnb.

Essa abundância de dados foi a matéria-prima que impulsionou o crescimento da OpenAI. Motivada pelo desejo de impressionar o fundador e ex-CEO da Microsoft, Bill Gates, que queria ver a OpenAI criar um chatbot útil para pesquisas, a empresa desenvolveu o ChatGPT, esperando um sucesso moderado. Para surpresa de todos, em dois meses o ChatGPT se tornou o aplicativo de consumo com o crescimento mais rápido da história. A era da IA ​​generativa havia nascido.

A partir daí, a OpenAI passou a se concentrar implacavelmente na comercialização. Mas as ondas de choque do ChatGPT foram sentidas muito além da empresa. A escalabilidade tornou-se o padrão para o desenvolvimento de IA: observadores consideravam a empresa que conseguisse reunir a maior quantidade de “computação” (poder de dados) como a provável vencedora da corrida tecnológica da IA. A Alphabet e a Meta começaram a investir em desenvolvimento de IA em quantias que superavam as do governo dos EUA e da Comissão Europeia.

À medida que as Big Techs corriam para avançar na IA generativa, a corrida pelo financiamento arrebatou quase todos os talentos da área. Isso transformou a natureza da pesquisa em IA, inclusive nas universidades, com professores renomados cada vez mais vinculados a um dos players das Big Techs. À medida que os riscos aumentavam, a pesquisa interna das empresas tornou-se cada vez mais sigilosa e a dissidência passou a ser vista com maus olhos. Muros corporativos privados estavam dividindo o campo do desenvolvimento de IA.

Temos que situar essa forma fortemente mercantilizada de desenvolvimento de IA em sua conjuntura geral. Se a IA generativa tivesse sido desenvolvida nos EUA na década de 1950, teria passado anos ou mesmo décadas sendo amplamente financiada por orçamentos de P&D militar. Mesmo após sua comercialização, o Estado teria permanecido o principal comprador da tecnologia por décadas. Esse foi o caminho do desenvolvimento dos semicondutores.

No entanto, na década de 2020, no final da era neoliberal, é o nexo corporativo-estatal que impulsiona e estrutura o desenvolvimento tecnológico nos Estados Unidos, reduzindo os incentivos para o pensamento de longo prazo e paralisando qualquer processo pedagógico aberto de investigação científica. Isso terá consequências de longo prazo para o desenvolvimento da IA ​​que dificilmente serão positivas, seja para a sociedade em geral, seja para a liderança global estadunidense em particular.

IA e trabalho

Um dos mitos da IA ​​é que ela é uma tecnologia que não depende de trabalhadores. O processo de reprodução generativa da IA ​​consiste essencialmente em três partes: extrair os dados, processá-los e testar ou corrigir os dados. A parte da extração depende de trabalho morto, e não vivo. Por exemplo, a OpenAI extraiu dados do LibraryGenesis, um repositório online de livros e artigos acadêmicos, utilizando séculos de trabalho intelectual gratuitamente.

"Um dos mitos da IA ​​é que ela é uma tecnologia que não depende de trabalhadores."

A parte de processamento de dados da IA ​​generativa gira em torno do poder computacional, que depende da mão de obra apenas na medida em que a infraestrutura necessária para a “computação”, principalmente os data centers, se baseia em uma longa cadeia de valor digital que inclui fabricantes de chips taiwaneses e mineradoras de cobre chilenas. Embora o teste e a correção dos dados sejam a parte da reprodução da IA ​​generativa mais frequentemente esquecida, também são a parte que depende mais diretamente dos trabalhadores.

Existem dois tipos de trabalhadores digitais necessários para testar e corrigir os enormes requisitos de dados da IA ​​generativa. O primeiro são os trabalhadores de clique, também conhecidos como anotadores de dados (ou rotuladores de dados). São trabalhadores temporários que recebem salários por tarefa para concluir pequenas tarefas digitais, como categorizar o conteúdo de uma imagem.

Os trabalhadores de clique são vitais porque, sem eles, sistemas de IA como o ChatGPT estariam cheios de erros, especialmente quando se trata de “casos extremos”: situações raras ou incomuns que se situam nos limites dos parâmetros de categorização da IA. Os trabalhadores de clique transformam os dados de sistemas de IA generativa de baixa qualidade para alta qualidade. Isso é especialmente importante para a OpenAI, já que muitos dos dados da empresa foram extraídos das profundezas da internet.

As barreiras de entrada para o trabalho digital são extremamente baixas, pois qualquer pessoa com acesso à internet pode realizar as tarefas mais básicas. Os trabalhadores digitais operam em um mercado de trabalho global com pouca conexão com seus colegas, o que significa que têm influência muito limitada sobre seus chefes digitais. Como tal, os salários são baixíssimos e as condições são as mais precárias possíveis.

Hao constata que a Venezuela se tornou um foco global de trabalho remoto por um período, devido aos seus altos níveis de educação, bom acesso à internet e à crise econômica generalizada. As severas sanções dos EUA à Venezuela não impediram suas empresas de IA de explorar a força de trabalho desesperada e empobrecida do país sul-americano. Quando empresas de terceirização de trabalho remoto como a RemoTasks sentem que maximizaram a exploração da mão de obra de um país em crise, ou começam a enfrentar resistência quanto às condições de trabalho, elas simplesmente demitem trabalhadores daquele local e os trazem para o projeto de outro lugar.

O segundo tipo de trabalhador na indústria de IA é o moderador de conteúdo. Como a OpenAI e outras empresas de IA estão vasculhando os detritos da internet em busca de dados, uma parcela substancial está saturada de racismo, sexismo, pornografia infantil, visões fascistas e todas as outras coisas desagradáveis ​​que se possa imaginar. Uma versão de IA que não tenha os horrores da internet filtrados desenvolverá essas características em suas respostas; de fato, versões anteriores do que se tornaria o ChatGPT produziram propaganda neonazista, alarmando a equipe de compliance da OpenAI.

A solução tem sido recorrer a moderadores de conteúdo humanos para extrair a sujeira do sistema da IA, da mesma forma que eles também têm sido incumbidos há anos de policiar o conteúdo das redes sociais. Ao contrário dos trabalhadores de clique, a força de trabalho dos moderadores de conteúdo tende a estar sujeita a um regime de taylorismo digital, em vez de trabalho por peça. Isso assume a forma de uma estrutura semelhante à de um call center, onde os trabalhadores são motivados por bônus em ambientes orientados por metas, o tempo todo sob o olhar atento de supervisores humanos e vigilância digital.

No abismo

Assim como os trabalhadores de clique, eles realizam pequenas tarefas digitais anotando dados, mas os dados que anotam consistem no conteúdo mais vil que os humanos podem produzir. Como estão treinando a IA, é necessário que os moderadores de conteúdo observem atentamente todos os detalhes sangrentos que aparecem na tela para rotular cada parte corretamente. Ser exposto a isso repetida e exaustivamente é um pesadelo para a saúde mental.

Hao acompanha a história de Mophat Okinyi, um moderador de conteúdo queniano que trabalha para a empresa de terceirização Sama, moderando conteúdo da Meta e da OpenAI. Quanto mais tempo Okinyi trabalhava para a Sama, mais seu comportamento se tornava errático e sua personalidade mudava, destruindo seus relacionamentos e levando a custos crescentes com cuidados de saúde mental.

"É necessário que os moderadores de conteúdo observem atentamente todos os detalhes sangrentos que aparecem na tela para rotular cada parte corretamente."

Tendo eu mesmo feito reportagens sobre moderação de conteúdo, sei que o caso de Okinyi não é de forma alguma excepcional. É normal que moderadores de conteúdo tenham suas mentes sistematicamente destruídas pela brutalidade implacável que precisam testemunhar repetidamente apenas para fazer seu trabalho.

Embora a maior parte do trabalho de clique e moderação de conteúdo seja realizada no Sul Global, há indícios de que, à medida que a IA se torna mais complexa, ela precisará cada vez mais de profissionais de dados também no Norte Global. A principal razão para isso é a crescente importância do Aprendizado por Reforço a partir do Feedback Humano (RLHF) para o desenvolvimento da IA.

RLHF é uma forma mais complexa de anotação de dados, pois os trabalhadores de clique precisam comparar duas respostas de uma IA e ser capazes de explicar por que uma é melhor que a outra. À medida que as ferramentas de IA são desenvolvidas para setores específicos, a necessidade de expertise especializada, bem como a compreensão de características culturais específicas, significa que a RLHF exige cada vez mais trabalhadores altamente qualificados para ingressar no setor de IA.

Mantendo o estilo do livro, Hao não especula sobre onde a RLHF pode levar, mas vale a pena considerar brevemente seu potencial impacto no futuro do trabalho. Se ferramentas de IA generativa podem produzir conteúdo tão bom quanto ou melhor do que o material produzido por um ser humano, então não é inconcebível que tais ferramentas possam substituir o trabalhador em qualquer setor de produção de conteúdo.

No entanto, isso não significaria que as habilidades desses trabalhadores desapareceriam completamente: ainda haveria necessidade, por exemplo, de assistentes jurídicos, mas seu trabalho seria testar e corrigir a IA para assistentes jurídicos. Nesse ponto, esses empregos profissionais do setor de serviços estariam expostos ao modelo de trabalho uberizado que os trabalhadores do hemisfério sul vivenciam há anos. Não é à toa que Altman afirmou que “serão necessárias algumas mudanças no contrato social”.

É claro que ainda existem dúvidas significativas sobre as verdadeiras capacidades da IA ​​generativa em uma ampla gama de produção de conteúdo. Mas, independentemente de onde se situe na escala entre cético e crente convicto, há pouca dúvida de que a IA será cada vez mais relevante não apenas para os empregos das camadas mais pobres da classe trabalhadora, mas também para os trabalhadores acostumados a ter algum nível de segurança financeira devido à sua posição mais elevada na escala do mercado de trabalho. A atração de um grupo muito maior de trabalhadores para o precariado pode ter consequências sociais explosivas.

Data centers e DeepSeek

O impacto da IA ​​no meio ambiente provavelmente será tão drástico quanto seu impacto no trabalho, se não mais. O enorme uso de dados da IA ​​generativa exige data centers gigantescos, equipados com chips de GPU de alto consumo de energia para atendê-la. Esses data centers precisam de vastas extensões de terra para serem construídos e enormes quantidades de água para resfriá-los. À medida que os produtos de IA generativa se tornam cada vez mais utilizados, a pegada ecológica da indústria se expande implacavelmente.

"O efeito da IA ​​no meio ambiente provavelmente será tão drástico quanto seu impacto no trabalho, se não maior."

Hao destaca algumas estatísticas e previsões impressionantes. Cada imagem gerada por IA tem um consumo de energia equivalente a 25% do carregamento de um smartphone. O consumo de água da IA ​​pode ser equivalente à metade de toda a água usada no Reino Unido até 2027. Até 2030, a IA poderá consumir mais energia do que toda a Índia, o terceiro maior consumidor de eletricidade do mundo.

As consequências ambientais já foram significativas. Iowa, após dois anos de seca, teve a Microsoft consumindo 11,5 milhões de toneladas de água potável do estado. O Uruguai, um país que tem enfrentado secas recorrentes, viu protestos em massa depois que a Justiça forçou o governo a revelar a quantidade de água potável que os data centers do Google no país estavam usando. “Isso não é seca, é pilhagem”, diz um grafite em Montevidéu.

O que torna a chegada em massa de data centers especialmente difícil de aceitar para as populações locais é o fato de que eles praticamente não trazem benefícios. Os data centers geram pouquíssimos empregos nos locais onde estão localizados, enquanto drenam terras e água das áreas locais, prejudicando ativamente as indústrias que exigem mais mão de obra.

Apesar disso, seguindo a lógica da doutrina de escalonamento, devemos esperar que os data centers cresçam cada vez mais à medida que a “computação” se expande para manter a IA avançando. Embora Altman tenha investido pesadamente em uma startup de fusão nuclear como o bilhete dourado para energia abundante e gratuita, assim como a IA avançada, trata-se de uma aposta em uma solução milagrosa para o futuro que desvia a atenção dos problemas reais que o escalonamento da IA ​​está causando hoje.

No entanto, em uma rara boa notícia para a ecologia mundial, a doutrina de escalonamento recebeu um golpe da Ásia em janeiro. O DeepSeek, um chatbot chinês de IA generativa, foi lançado e rapidamente ultrapassou o ChatGPT como o aplicativo mais baixado nos Estados Unidos.

O mais notável sobre o DeepSeek não é o que ele fez, mas como fez. O treinamento do chatbot custou apenas US$ 6 milhões — cerca de um quinquagésimo do custo do ChatGPT, com qualidade superior em alguns benchmarks. O DeepSeek foi treinado em chips de GPU antigos, projetados pela Nvidia para serem de qualidade inferior, a fim de atender às restrições de exportação de chips dos EUA para a China. Devido à sua eficiência, o consumo de energia do DeepSeek é 90% menor que o do ChatGPT. O funcionamento técnico por trás dessa maravilha da engenharia foi tornado código aberto, para que qualquer pessoa pudesse ver como era feito.

O DeepSeek foi uma maravilha tecnológica e um terremoto geopolítico, tudo ao mesmo tempo. Não só marcou a chegada da China como uma superpotência tecnológica, como também demonstrou que a doutrina de escalonamento adotada por todo o Vale do Silício como metodologia preferencial para IA generativa havia se mostrado, na melhor das hipóteses, ultrapassada. O choque de que uma empresa chinesa pudesse constranger o Vale do Silício foi tão grande que gerou pânico em Wall Street, questionando se os trilhões já investidos na IA estadunidense constituíam uma aposta que deu muito errado.

Em um dia, a queda na capitalização de mercado das ações de tecnologia foi equivalente a todo o valor financeiro do México. Até Donald Trump se pronunciou, dizendo que o surgimento da DeepSeek foi um “chamado de atenção” para as grandes empresas de tecnologia dos EUA. No X, Altman adotou um tom positivo em resposta, mas a OpenAI rapidamente começou a informar a imprensa de que a DeepSeek poderia ter “destilado” os modelos da OpenAI para criar seu chatbot, embora pouco se tenha ouvido sobre essa afirmação desde então. De qualquer forma, a destilação não explica os enormes ganhos de eficiência da DeepSeek em comparação com a OpenAI.

É uma pena que o DeepSeek não apareça em Empire of AI. Hao escreve que terminou o livro em janeiro de 2025, mês do lançamento do DeepSeek. Teria sido sensato da parte da editora dar a Hao uma extensão de seis meses para escrever um capítulo sobre o DeepSeek e as consequências nos EUA, especialmente considerando que grande parte do livro é uma crítica ao dogma de que a escalabilidade é a única maneira de desenvolver a IA seriamente.

No entanto, ela comentou em outro lugar sobre a chegada dramática do DeepSeek e as falhas que ele revela sobre a indústria de IA dos EUA: “O DeepSeek demonstrou que escalar modelos de IA implacavelmente, um paradigma que a OpenAI introduziu e defende, não é a única, e está longe de ser a melhor, maneira de desenvolver IA.”

Alternativas

O DeepSeek também levantou questões ideológicas mais profundas sobre o desenvolvimento da IA. Se uma empresa chinesa pôde desenvolver tecnologia de ponta em código aberto, dando a todos a oportunidade de testar as premissas subjacentes de sua inovação e desenvolvê-las, por que as empresas estadunidenses estavam ocupadas construindo enormes gaiolas de software proprietário em torno de sua tecnologia — uma forma de confinamento que certamente inibiria a velocidade do progresso científico? Alguns começaram a questionar se o comunismo chinês oferece um ecossistema melhor para o desenvolvimento da IA ​​do que o capitalismo estadunidense.

"Tanto o DeepSeek quanto o ChatGPT operam com base em modelos de negócios capitalistas, apenas com princípios diferentes de desenvolvimento técnico."

Na verdade, a questão entre abordagens de código aberto e proprietárias apenas arranha a superfície dos debates que a sociedade deveria estar travando sobre inteligência artificial. Em última análise, tanto o DeepSeek quanto o ChatGPT operam com base em modelos de negócios capitalistas, apenas com princípios diferentes de desenvolvimento técnico. Embora o sistema operacional de código aberto Android diferencie o Google da Apple, ninguém hoje deposita qualquer esperança no Google como modelo para um desenvolvimento tecnológico socialmente justo. A questão mais importante que deveríamos estar nos perguntando é: se não podemos confiar em empresas capitalistas oligopolistas com uma tecnologia tão poderosa quanto essa, como a IA deve ser administrada?

Hao só se aprofunda nesse ponto no epílogo do livro, “Como o Império Cai”. Ela se inspira no Te Hiku, um projeto de reconhecimento de fala por IA maori. O Te Hiku busca revitalizar a língua te reo inserindo fitas de áudio arquivadas de falantes de te reo em um modelo de reconhecimento de fala por IA, ensinando novas gerações de maoris que têm poucos professores humanos disponíveis.

A tecnologia foi desenvolvida com base no consentimento e na participação ativa da comunidade maori e é licenciada apenas para organizações que respeitam os valores maoris. Hao acredita que o Te Hiku demonstra que existe “outra maneira” de fazer IA:

Os modelos podem ser pequenos e específicos para tarefas, com seus dados de treinamento contidos e cognoscíveis, eliminando os incentivos para práticas trabalhistas exploratórias e psicologicamente prejudiciais generalizadas e o extrativismo avassalador da produção e operação de supercomputadores gigantescos. A criação da IA ​​pode ser conduzida pela comunidade, consensual e respeitosa em relação ao contexto e a história locais; sua aplicação pode elevar e fortalecer comunidades marginalizadas; sua governança pode ser inclusiva e democrática.

De forma mais ampla, Hao afirma que devemos buscar a “redistribuição de poder” na IA em três eixos: conhecimento, recursos e influência. Deve haver maior financiamento para organizações que buscam novos rumos na pesquisa em IA, responsabilizando as Big Techs ou desenvolvendo ferramentas de IA baseadas na comunidade, como o Te Hiku. Também deve haver transparência sobre os dados de treinamento em IA, seu impacto ambiental, cadeias de suprimentos e arrendamentos de terras.

Os sindicatos devem ser apoiados para desenvolver poder entre os trabalhadores de dados e aqueles cujos empregos estão ameaçados pela automação. Por fim, é necessária uma “educação ampla” para desmistificar os mitos que cercam a IA, para que o público possa ter uma compreensão mais sólida de como as ferramentas de IA são construídas, quais são suas limitações e a quem elas atendem.

Trazendo o Estado de volta

Embora essas sejam ideias importantes, por si só não ameaçariam o poder de empresas como a OpenAI. O Estado está notavelmente ausente da visão de Hao para derrubar os gigantes da tecnologia de IA. As questões de como a IA deve ser regulamentada e qual estrutura de propriedade deve ter permanecem inexploradas em “Empire of AI”.

"O Estado está notavelmente ausente da visão de Karen Hao para derrubar os gigantes da tecnologia de IA."

Talvez, na era Trump, haja um sentimento de ceticismo entre os progressistas quanto à possibilidade de o Estado ser algo além de uma ferramenta para consolidar o poder das elites corporativas. Certamente é difícil não ser cínico diante de projetos como o Stargate, uma colaboração do setor privado apoiada pela OpenAI para investir US$ 500 bilhões em infraestrutura de IA. O Stargate é sustentado pelo compromisso do governo Trump de que irá flexibilizar e quebrar regulamentações conforme necessário para garantir que o projeto receba o suprimento de energia de que necessita — um caso claro do nexo Estado-empresa funcionando perfeitamente, com pouca preocupação com as consequências para a sociedade em geral.

No entanto, a esquerda não pode ignorar a questão do poder estatal e da IA. Embora projetos como o Te Hiku sejam sem dúvida valiosos, por definição não podem ser alternativas em escala ao poder coletivo do capital estadunidense da IA, que comanda recursos muito maiores do que muitos dos Estados do mundo. Se se tornar normal que ferramentas de IA como o ChatGPT sejam governadas por e para o Vale do Silício, corremos o risco de ver os principais meios de produção de conteúdo concentrados nas mãos de um pequeno número de barões da tecnologia.

Precisamos, portanto, colocar grandes soluções na mesa. Em primeiro lugar, regulamentação: deve haver um conjunto de regras que imponha limites rígidos sobre a origem dos dados das empresas de IA, como seus modelos são treinados e como seus algoritmos são gerenciados. Além disso, todos os sistemas de IA devem ser obrigados a operar dentro de limites ambientais rigorosamente regulamentados: o uso de energia para IA generativa não pode ser um direito de todos em um planeta sob imenso estresse ecológico. Sistemas de armas automatizadas com IA devem ser proibidos. Tudo isso deve ser submetido a auditorias rigorosas e independentes para garantir a conformidade.

Em segundo lugar, embora a concentração de poder de mercado na indústria de IA tenha sofrido um golpe com a chegada da DeepSeek, ainda existem fortes tendências à monopolização dentro da IA ​​— e, de fato, na tecnologia digital como um todo. Desmantelar a oligarquia tecnológica significaria eliminar os guardiões que concentram poder e controlam os fluxos de dados.

Por fim, a questão da propriedade deve ser uma parte séria do debate. O Te Hiku mostra que, quando ferramentas de IA são desenvolvidas por organizações com estruturas de incentivos totalmente diferentes, elas podem produzir resultados radicalmente diferentes. Enquanto a inteligência artificial for projetada para fins de acumulação competitiva de capital, as empresas continuarão a encontrar maneiras de explorar mão de obra, degradar o meio ambiente, tomar atalhos na extração de dados e comprometer a segurança, porque, se não o fizerem, um de seus concorrentes o fará.

É possível imaginar um mundo onde uma IA socializada sirva como uma ajuda genuína à humanidade. Seria um mundo onde, em vez de substituir empregos, a IA seria projetada para ajudar os trabalhadores a reduzir o tempo gasto em tarefas técnicas e burocráticas, concentrando as energias humanas na resolução de problemas e reduzindo a duração da semana de trabalho. Em vez de consumir o abastecimento de água, a IA funcionaria como uma ferramenta de planejamento de recursos para ajudar a identificar desperdícios e duplicações dentro e entre os sistemas energéticos.

Essas possibilidades estão muito distantes das fantasias da IAG, segundo as quais a inteligência artificial supostamente se tornará tão poderosa que resolverá problemas profundamente enraizados nas relações sociais do capitalismo. Em vez disso, esta é uma visão para a IA que pressupõe mudanças estruturais.

Contra um Projeto Manhattan para a IA

Em 29 de maio, o Departamento de Energia dos EUA tuitou a seguinte mensagem: “A IA é o próximo Projeto Manhattan, e OS ESTADOS UNIDOS VENCERÃO”. As agências governamentais dos EUA não são as únicas a comparar a IA favoravelmente ao Projeto Manhattan.

Desde os dias em que o OpenAI era apenas uma ideia na cabeça de Altman, ele propunha um “Projeto Manhattan para IA” a Musk. Quando assistiu a Oppenheimer, o filme biográfico do homem que liderou o Projeto Manhattan, a conclusão de Altman foi que a nuvem em forma de cogumelo sobre o Japão era uma má imagem para a era atômica — é importante acertar as relações públicas quando se trata de tecnologias emergentes. A lição moral óbvia da história — a ideia de que cientistas com boas intenções podem causar danos monstruosos ao presumir ingenuamente que estão (e sempre estarão) do lado dos mocinhos — nunca pareceu lhe passar pela cabeça.

O Projeto Manhattan é uma analogia imperfeita para a corrida tecnológica da IA. Embora a tensão geopolítica esteja, sem dúvida, crescendo entre os Estados Unidos e a China, com a tecnologia no foco, felizmente ainda não estamos no meio de uma guerra mundial.

"Afrouxar o controle do nexo corporativo-estatal dos EUA sobre a IA deve ser uma prioridade fundamental para todos os interessados ​​em um mundo de paz e justiça social."

O ponto em que a comparação se aplica melhor é este: em ambos os casos, os cientistas da vanguarda tecnológica foram e são os que mais alertaram sobre os riscos. Como no caso do Projeto Manhattan, o interesse dos políticos estadunidenses em ver seus cientistas desenvolverem a tecnologia mais rápido do que qualquer outro está abafando os alertas sobre os riscos para a humanidade como um todo.

"Uma nação que estabelece o precedente de usar essas forças da natureza recém-libertadas para fins de destruição", escreveu Leo Szilard, o primeiro a desenvolver o conceito da reação nuclear em cadeia, “pode ter que arcar com a responsabilidade de abrir as portas para uma era de devastação em escala inimaginável”. Hoje, são pessoas como Geoffrey Hinton, conhecido como o “padrinho da IA”, que desempenham o papel de Szilard. Hinton demitiu-se do Google devido ao “risco existencial” representado pela forma como a tecnologia está sendo desenvolvida.

Além disso, não precisamos especular sobre riscos futuros — podemos vê-los aqui e agora. O exército israelense usou uma máquina de IA chamada “Lavender” para identificar “alvos” em seu genocídio em Gaza. A lista de mortes da Lavender era composta por 37 mil palestinos, sem a necessidade de verificar por que esses indivíduos estavam listados. A intervenção humana limitou-se a um processo de carimbo, embora seus supervisores soubessem que a Lavender comete erros em pelo menos 10% dos casos. Como já ficou claro há muito tempo, a Palestina serve como um laboratório para o uso de tecnologias militares emergentes, que são refinadas e depois exportadas para o mundo.

A esquerda deve se opor ativamente a um Projeto Manhattan para a IA. Uma competição geopolítica frenética para desenvolver exemplos de uso altamente militarizados e propagandísticos para a IA não é do interesse dos Estados Unidos, da China ou do resto do mundo. Seja em Gaza hoje ou em Hiroshima e Nagasaki na década de 1940, devemos reconhecer o que significa a “vitória” dos Estados Unidos na corrida tecnológica nesse sentido. Afrouxar o controle do nexo corporativo-estatal dos EUA sobre a IA deve ser uma prioridade fundamental para todos os interessados ​​em um mundo de paz e justiça social.

Colaborador

Ben Wray é um jornalista freelance baseado na Escócia e coordenador do Gig Economy Project.

A corrida da Europa para a remilitarização não se resume apenas a Trump

Os membros europeus da OTAN concordaram em aumentar significativamente os gastos com defesa. A medida atende às exigências de Donald Trump — mas também reflete uma tentativa liderada pela Alemanha de reanimar sua economia por meio de investimentos maciços nas forças armadas.

Ben Wray

Jacobin

Um soldado ao lado de um tanque de combate principal Panther KF51 do grupo de armamentos Rheinmetall durante uma visita à fábrica da Rheinmetall em Unterlüß, Baixa Saxônia, Alemanha. (Julian Stratenschulte / picture alliance via Getty Images)

Há um aparente paradoxo na nova postura militarizada da Europa. Por um lado, o apelo para aumentar os gastos militares teria sido motivado — nas palavras do chanceler alemão Friedrich Merz — pela necessidade de “conquistar a independência dos EUA”.

Ao fazer esses comentários logo após sua vitória eleitoral em fevereiro, Merz afirmou que Donald Trump demonstrou que Washington havia se tornado “indiferente ao destino da Europa”. Nessa narrativa, os Estados Unidos há muito tempo forneciam um guarda-chuva de segurança para “o velho mundo”, que agora estava sendo removido — exigindo que os países europeus assumissem a responsabilidade por si próprios.

No entanto, essa busca pela soberania da defesa europeia também contrasta fortemente com o clima da cúpula da OTAN do final do mês passado. Aliás, o encontro em Haia pode ter sido o mais abertamente deferente ao poder estadunidense na história da aliança.

O secretário-geral da OTAN, Mark Rutte, fez de tudo para se curvar e se curvar diante do “Papai” Trump. Em uma mensagem privada vazada pelo presidente dos EUA, Rutte lhe disse que todos os membros da OTAN haviam se comprometido a gastar 5% do PIB em defesa “como deveriam, e será a sua vitória”.

Apenas um membro da OTAN, a Espanha, se opôs ao roteiro de Trump e Rutte. Seu primeiro-ministro, Pedro Sánchez, negociou uma cláusula de exclusão pela qual a Espanha pode gastar apenas 2,1% do PIB com as forças armadas — embora não tenha tentado bloquear o acordo geral.

Trump ficou furioso com essa exceção, chegando a prometer dobrar as tarifas sobre a Espanha (embora o país não possa ser identificado dessa forma, já que faz parte da união aduaneira da UE) e negociar um acordo bilateral que faria a Espanha pagar “ainda mais” do que outros países da OTAN.

Então, o que acontece? A Europa está se militarizando para se tornar independente dos Estados Unidos, como afirma Merz, ou está se militarizando por medo de uma possível punição estadunidense, como sugere a atitude de Trump em relação à Espanha? Na verdade, nenhuma das explicações está totalmente correta.

A militarização europeia é impulsionada por uma grande mudança ideológica nos países mais importantes do continente, principalmente na Alemanha. O fator Trump fornece a cobertura política necessária para uma reviravolta drástica em direção à violência sancionada pelo Estado.

Keynesianismo militar

Em março, o preço das ações da Rheinmetall, a maior fabricante de armas da Alemanha, ultrapassou a Volkswagen, a maior fabricante de automóveis do país. A Volkswagen está fechando fábricas alemãs pela primeira vez em sua história, e a Rheinmetall afirmou estar disposta a assumir uma das fábricas da Volkswagen e redirecionar suas linhas de produção para a fabricação de tanques. A ascensão da Rheinmetall e o declínio da Volkswagen simbolizam a guinada da Alemanha em direção ao keynesianismo militar.

A Alemanha vem se desindustrializando de forma constante desde 2022, ano em que a guerra na Ucrânia encerrou muitos de seus laços econômicos com Moscou. Sem acesso a gás barato, a Alemanha teve que importar GNL caro dos Estados Unidos e do Golfo, o que elevou os custos de produção.

O orçamento alemão verá € 847 bilhões em nova dívida pública durante esta legislatura, com gastos militares triplicando os de antes da guerra na Ucrânia.

Na realidade, a alta do preço da energia foi apenas o gatilho para que muitos industriais transferissem a produção para o exterior. A Alemanha, a principal economia europeia voltada à exportação, não investe em infraestrutura pública há décadas, ficando cada vez mais atrás de exportadores rivais, especialmente a China, em mercados-chave como a indústria automobilística.

“Está muito claro”, disse um empresário francês ao Financial Times. “Os alemães não conseguem vender seus carros. Então, eles vão fabricar tanques.”

Essa reviravolta — buscando impulsionar a demanda agregada por meio de investimentos apoiados pelo Estado em máquinas de guerra — reflete a eliminação de duas das vacas sagradas da Alemanha do pós-guerra. Primeiro, o relativo pacifismo do país foi ainda mais corroído em resposta à guerra na Ucrânia, com tanques alemães avançando para o outro lado da Planície do Norte da Europa pela primeira vez desde o Terceiro Reich. Merz está levando a remilitarização adiante, com um plano para criar “o exército convencional mais poderoso da Europa”, o que representa uma ruptura fundamental com a identidade do país no pós-guerra.

Em segundo lugar, o keynesianismo militar é financiado pelo abandono do “freio da dívida”, a barreira constitucional alemã introduzida após a crise financeira de 2008, supostamente para evitar que o tipo de crise inflacionária que destruiu a Alemanha de Weimar se repita. O orçamento alemão, anunciado na semana passada, prevê € 847 bilhões em nova dívida pública durante esta legislatura, com gastos militares três vezes maiores do que antes da guerra na Ucrânia. Os temores de crises e falências ruíram diante da tentativa desesperada da Alemanha de garantir a renovação industrial por meio de armas.

Esse keynesianismo militar foi reforçado pelo plano “Rearmar a Europa” da Comissão Europeia. A presidente da Comissão, Ursula von der Leyen, membra dos democratas-cristãos de Merz, insistiu que os Estados-membros da UE devem aumentar os gastos militares, estabelecendo uma exceção aos limites do déficit para esse fim.

A política da UE agora é que hospitais e enfermeiros estejam sujeitos a restrições fiscais, mas tanques e bombas não. A expectativa é que muitos países da UE, sem uma base militar-industrial, recorram à Alemanha para seus gastos com armas, usando dinheiro público de todo o continente para impulsionar a hegemonia da Zona do Euro que se encontra em meio a dificuldades.

O keynesianismo militar tem limites severos como doutrina econômica. Primeiro, os efeitos multiplicadores dos gastos com defesa são fracos porque a produção de armas não estimula uma atividade econômica mais ampla da mesma forma que a construção de infraestrutura socialmente útil, como pontos de recarga de baterias elétricas ou painéis solares.

Segundo, depois de acumular estoques de munição e mísseis, a única maneira de manter a produção a longo prazo é estar em constante estado de guerra — mais ou menos como os Estados Unidos têm estado desde 1945. No entanto, a Alemanha certamente não pode ser uma superpotência militar como os Estados Unidos, e manter uma posição de guerra permanente — felizmente — não está nos planos.

Por fim, e talvez o mais importante, a Europa e a Alemanha simplesmente não possuem a capacidade tecnológica necessária para competir com os Estados Unidos como produtores de hardware e software militares de ponta. Grande parte dos gastos do Re-Arm Europe invariavelmente cruzará o Atlântico. Como plano para reiniciar o capitalismo europeu, o keynesianismo militar está fadado ao fracasso.

Abraçando o "trabalho sujo"

Após o ataque surpresa de Israel ao Irã, Merz causou alvoroço ao chamá-lo de “trabalho sujo que Israel está fazendo por todos nós”. Com essa observação, o chanceler alemão revelou o valor de Israel para o imperialismo ocidental, ao praticar a brutalidade que os governos ocidentais apoiam e financiam, mas muitas vezes relutam em se envolver diretamente.

A malícia expressa no comentário sobre “trabalho sujo”, feito a um jornalista na televisão pública alemã, também revela algo mais sobre a mudança de postura das elites europeias. Merz não só apoiou Israel incondicionalmente durante o genocídio em Gaza, como também se deleita em se posicionar como um líder em tempos de guerra, pronto para o conflito e cada vez mais desprendido de discussões sobre direito internacional e direitos humanos.

Mais próximo de casa, os ucranianos também são um exemplo do renovado gosto da Europa pela violência. A OTAN continua oferecendo à Ucrânia a isca da adesão, embora o governo Trump tenha deixado absolutamente claro que isso não acontecerá. O Ocidente continua lutando até o último ucraniano, mantendo total autonomia para se retirar do conflito quando e como achar conveniente.

De fato, foi a reprimenda de Trump a Volodymyr Zelensky na Casa Branca, no final de fevereiro, que desencadeou os apelos impetuosos dos governos europeus por aumentos nos orçamentos militares, alegando que precisavam assumir a responsabilidade de apoiar a Ucrânia caso os Estados Unidos recuassem. No entanto, isso sempre foi ilusório, já que o próprio Zelensky insistia que o apoio dos EUA era crucial para a continuidade do esforço de guerra da Ucrânia.

No final das contas, as ameaças de Trump de se afastar da Ucrânia funcionaram, pelo menos para ele: no final de abril, Zelensky assinou um acordo neocolonial para que os Estados Unidos se apropriassem dos minerais do país em caráter perpétuo. Isso deixou a UE, que queria negociar seu próprio acordo de minerais com a Ucrânia, desamparada, embora a Europa tenha investido tanto no combate à Rússia quanto os Estados Unidos.

O que se tornou cada vez mais evidente é que caberá à Europa arcar com os custos da reconstrução ucraniana, enquanto os Estados Unidos se encarregarão dos despojos econômicos. Esses custos serão enormes, especialmente considerando que a guerra destruiu a base demográfica da Ucrânia, sobrecarregando-a com uma dívida completamente impagável.

Apesar disso, os líderes europeus parecem menos interessados ​​do que Trump, e até mesmo Zelensky, em pôr fim à guerra, apesar de a Ucrânia estar perdendo influência o tempo todo, enquanto o número de mortos continua aumentando. A única explicação lógica é a obsessão de Bruxelas, Berlim, Londres e Paris em derrotar Moscou, apesar de todas as evidências de que as sanções da UE contra a Rússia saíram pela culatra, com a Europa ficando muito pior com as restrições às relações comerciais.

Aqueles que pagarão o preço por essa geo-estratégia não serão os políticos que a criaram, mas os europeus da classe trabalhadora, já que o bem-estar social será destruído para financiar a economia de guerra de nossos governantes.

As elites europeias, especialmente von der Leyen, apostaram sua credibilidade política nesta guerra, embora seu fim esteja quase inteiramente fora de seu controle — daí a razão pela qual foram excluídas das negociações de paz. Não há dúvida de que a atmosfera de júbilo na cúpula da OTAN se deveu, em parte, ao fracasso dessas negociações, que deu ao esforço de guerra um novo fôlego — um fato que todos devemos lamentar, dado o sofrimento humano diário que isso acarreta.

Mas, para von der Leyen, o keynesianismo militar e a centralização do poder em Bruxelas — a chamada “comissionização” — pressupõem a existência de uma ameaça existencial à Europa. Apesar da falta de evidências de que Vladimir Putin planeja atacar os membros da OTAN, a constante promoção dessa ameaça é politicamente indispensável à agenda de militarização na Europa.

Não é inevitável

A Europa, atrasada em todas as tecnologias emergentes, também tem uma população que envelhece rapidamente, sofre com a estagnação da produtividade e é uma importadora líquida de energia cada vez mais cara. Em suma, não está bem posicionada para ser um ator independente em uma era de política de grandes potências. Nesse contexto, os líderes europeus parecem ter aceitado sua subordinação aos Estados Unidos, mas querem seu próprio lugar à mesa de Trump. É assim que devemos entender a demonstração bajuladora da semana passada em Haia: deferência com um propósito.

O fato de essa visão imperialista e prepotente colocar a Europa em uma dinâmica cada vez mais hostil com a maioria do mundo, principalmente com a China, a superpotência em ascensão do planeta, deveria preocupar todos os europeus. Escolher o lado beligerante dos EUA, que quer fazer a Europa pagar os custos do império enquanto Washington colhe os frutos, está encurralando o continente.

Aqueles que pagarão o preço por essa geoestratégia não serão os políticos que a criaram, mas os europeus da classe trabalhadora, já que o bem-estar social será destruído para financiar a economia de guerra de nossos governantes.

O primeiro-ministro espanhol Sánchez foi direto ao se opor ao aumento de gastos: “Se tivéssemos aceitado 5% [do PIB destinado a gastos militares] até 2035, a Espanha teria que gastar € 300 bilhões a mais em defesa. De onde viria? Dos cortes na saúde e na educação.”

É também daí que virá o dinheiro dos outros países da OTAN na zona do euro que aderiram a uma combinação tóxica de altos custos de defesa e restrições severas aos gastos públicos em todo o resto.

Mas não se trata apenas da queda dos padrões de vida. A agenda da guerra também é usada para minar nossos direitos democráticos, como pode ser visto principalmente na Alemanha, onde o ativismo pró-Palestina está perto de ser considerado ilegal. A febre da guerra é sempre combinada com a repressão de dissidentes no âmbito interno.

Mas também é importante perceber que não há consenso popular para a militarização da Europa. Não há um único país onde o público tenha votado para gastar 5% do PIB em defesa. Por esse motivo, Merz e von der Leyen também podem ser derrotados. A esquerda deve colocar a oposição à guerra e ao militarismo, e a ruptura com o Império Estadunidense, no centro de seu programa político. Podemos muito bem encontrar um público cada vez mais receptivo a essa mensagem.

Colaborador

Ben Wray é o autor, com Neil Davidson e James Foley, de Scotland After Britain: The Two Souls of Scottish Independence (Verso Books, 2022).

A batalha para controlar o fornecimento de microchips definirá o século XXI

Os semicondutores são tão importantes para o capitalismo global hoje quanto o acesso aos recursos energéticos. Apenas um punhado de países pode produzir os microchips mais avançados, e o controle sobre seu fornecimento está se tornando um campo de batalha fundamental na guerra comercial EUA-China.

Ben Wray

Jacobin

Trabalhadores se reúnem para uma cerimônia que marca o início da produção em massa de chips avançados de 3 nanômetros em uma instalação da Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. em Tainan, Taiwan, em 29 de dezembro de 2022. (Lam Yik Fei / Bloomberg via Getty Images)

Tradução / Resenha de Chip War: The Fight for the World’s Most Critical Technology [Guerra dos Chips: A Luta pela Tecnologia Mais Crítica do Mundo, em tradução livre] por Chris Miller (Scribner: Nova York, 2022)

Se os recursos energéticos são o coração do capitalismo global, bombeando combustível ao redor de seu corpo para mantê-lo acumulando, seu cérebro é composto por trilhões de semicondutores. Carros, bombas, telefones, geladeiras e até sistemas de energia — hoje, todos eles dependem do poder de processamento computacional dos chips. Sem semicondutores na era da informação, o capitalismo estaria em morte cerebral.

É mais crítico para o capital e seus vários Estados-nação garantir um suprimento suficiente de recursos energéticos ou de semicondutores? Em seu novo livro Chip War, Chris Miller faz um argumento convincente para este último:

Ao contrário do petróleo, que pode ser comprado de muitos países, nossa produção de poder computacional depende fundamentalmente de uma série de pontos de estrangulamento: ferramentas, produtos químicos e software que muitas vezes são produzidos por um punhado de empresas - e às vezes apenas por uma. Nenhuma outra faceta da economia é tão dependente de tão poucas empresas.

Os chips, então, são essenciais e difíceis de produzir. Essa combinação os torna centrais para o pensamento estratégico de todos os Estados-nação e, acima de tudo, para o dos Estados Unidos. Washington só pode sustentar seu poder imperial dominando a produção global de semicondutores e a complexa cadeia de suprimentos da qual essa produção depende.

O livro é uma história da indústria de semicondutores desde suas origens até os dias atuais. É um livro sobre tecnologia que contribui para nossa compreensão da dinâmica do imperialismo e da economia política global, mesmo que o próprio Miller não pensasse sobre isso nesses termos.

A ascensão dos chips

A ascensão do semicondutor tem tudo a ver com miniaturização. Ao colocar cada vez mais transistores no mesmo pedaço de silício, o poder de processamento do computador se expande continuamente.

Entre as primeiras empresas a fabricar chips comerciais estava a Fairchild Semiconductor, considerada uma das fundadoras do Vale do Silício. O primeiro chip que a empresa Fairchild vendeu em 1960 tinha quatro transistores. Hoje, a contagem de transistores em um chip no iPhone 14 da Apple é de quinze bilhões.

O fenômeno dos ganhos contínuos de produtividade em semicondutores é chamado de lei de Moore, em homenagem a Gordon Moore, um dos fundadores da Fairchild. Moore escreveu um ensaio em 1965 prevendo que o número de componentes que poderiam caber em um chip dobraria a cada ano nos próximos dez anos (ele revisou isso em 1975 para uma duplicação a cada dois anos). Embora o fim da lei de Moore tenha sido previsto há muito tempo, ele ainda é amplamente verdadeiro.

O Estado americano foi fundamental para a decolagem da indústria de chips. Na primeira meia década de comercialização de chips, cerca de 95% dos chips da Fairchild foram comprados pela NASA ou pelos militares dos EUA. Enquanto o mercado civil logo diminuiria o setor público como comprador de chips, o capital de semicondutores dos EUA e o Estado dos EUA permaneceram intimamente conectados até os dias atuais.

A relação é definida por fatores de empurrar e puxar, dependendo do equilíbrio de forças em um determinado momento. Na década de 1980, os CEOs de semicondutores passaram metade de seu tempo em Washington enquanto buscavam a ajuda do Estado para impedir o crescente domínio do Japão no setor. Nas décadas de 1990 e 2000, quando a ameaça de empresas como Sony e Nikon diminuiu e os Estados Unidos voltaram a ser top dog, os principais executivos de chips buscaram manter o nariz de Washington fora do “livre mercado”.

A ascensão da indústria de semicondutores foi fundamental para a hegemonia americana direta e indiretamente. No final da década de 1970, havia um temor genuíno no Departamento de Defesa (DoD) de que os Estados Unidos estavam ficando para trás militarmente da União Soviética. Sob a liderança de William Perry, o DoD mudou para uma estratégia militar que era fortemente dependente de semicondutores, conhecida como Estratégia de Compensação.

O objetivo de Perry era que as bombas dos Estados Unidos fossem as mais precisas, e não as maiores em tamanho ou quantidade. Nesse terreno, a União Soviética — que nunca chegou perto de pegar os Estados Unidos em poder computacional — não poderia competir.

A Primeira Guerra do Golfo, em 1991, permitiu então que os Estados Unidos demonstrassem a eficácia da Estratégia Offset em combate: mísseis guiados por semicondutores atingiram seus alvos em Bagdá com precisão infalível, provando ao mundo a superioridade militar de Washington.

Tão importante para o imperialismo americano foi a decisão de suas emergentes empresas de semicondutores pela produção offshore. A Texas Instruments, uma das pioneiras dos semicondutores ao lado de Fairchild, estabeleceu uma fábrica em Taiwan já em 1969. Na década de 1980, como Miller escreve, “um mapa de instalações de montagem de semicondutores americanos parecia muito com um mapa de bases militares americanas em toda a Ásia”.

Os Estados Unidos poderiam ter perdido a guerra no Vietnã, mas a produção de eletrônicos – especialmente semicondutores – garantiu que o capitalismo americano ganhasse a paz.

Globalização ou monopolização?

Embora o offshoring tenha se mostrado uma estratégia de arbitragem trabalhista altamente bem-sucedida para o capital americano de semicondutores, ele também lançou as sementes da ascensão econômica da Ásia.

Em meados da década de 1980, temendo o crescente poder da China, o governo taiwanês percebeu que poderia garantir sua importância contínua para os Estados Unidos, tornando-se essencial para as cadeias globais de fornecimento de semicondutores.

Conseguiu convencer Morris Chang, que tinha sido preterido para CEO da Texas Instruments, a criar uma empresa em Taiwan que teria o apoio total do Estado. Era um negócio privado na teoria, mas um empreendimento público na prática.

A Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) de Chang foi baseada em um novo modelo de negócios. Em vez de projetar e produzir chips, a TSMC se ofereceria para construir os chips de empresas de semicondutores em todo o mundo. A terceirização da fabricação de chips era cada vez mais atraente devido aos enormes custos de capital envolvidos na produção de chips, sem mencionar o nível de habilidade exigido.

O modelo de fabricação da TSMC provou ser mais bem-sucedido do que o governo de Taiwan poderia ter sonhado. A TSMC é agora responsável por cerca de 55% de todos os chips produzidos em todo o mundo e mais de 90% dos chips mais avançados. Seus clientes incluem a Apple e o DoD. A TSMC conseguiu a ambição do governo de tornar o Estado-ilha indispensável para as cadeias de fornecimento de chips.

A Samsung tem um modelo de negócios diferente, mas tem contado com apoio semelhante do Estado sul-coreano para fazer a transição de um local de mão de obra barata para a produção de chips americana para um produtor de chips essencial por direito próprio.

À medida que o custo de produção de chips continuou a espiralar, a concentração e centralização da produção de chips chegou a um ponto em que apenas três empresas em todo o mundo — TSMC, Samsung e Intel (sucessora da Fairchild) — podem produzir os chips “lógicos” mais avançados. E mesmo assim, há dúvidas crescentes sobre se a Intel está acompanhando seus dois rivais do Leste Asiático.

Se os chips lógicos parecem estar se movendo em direção a um duopólio, a produção de máquinas de litografia ultravioleta extrema (EUV) já atingiu o status de monopólio total. A litografia EUV desenha as formas no silício que permitem que bilhões de transistores sejam esculpidos em cada chip.

Conforme a lei de Moore progrediu, produzir linhas cada vez mais minúsculas (atualmente até cinco nanômetros) tornou-se incrivelmente complexo. A litografia EUV é tão cara e elaborada que apenas uma empresa pode fazê-lo — Advanced Semiconductor Materials Lithography (ASML) na Holanda.

As máquinas da ASML custam dezenas de bilhões para serem fabricadas e vendidas por mais de US$ 100 milhões cada. Eles dependem de centenas de milhares de componentes de centenas de empresas em todo o mundo. Em certo sentido, a litografia EUV é uma maravilha da globalização. Como diz Miller: “Uma ferramenta com centenas de milhares de peças tem muitos pais”.

No entanto, todos esses componentes distantes estão consolidados em apenas uma empresa – uma vulnerabilidade óbvia na produção global de chips. Como Miller também escreve: “A fabricação de EUV não foi globalizada, foi monopolizada”.

"Interdependência armada"

À medida que o poder econômico da Ásia crescia com a produção de eletrônicos offshore, um país em particular emergiu como o player dominante do continente. Assim como a Coreia do Sul e Taiwan, a China começou como uma fonte de mão de obra de baixo custo para as Big Techs ocidentais e evoluiu a partir daí para uma potência tecnológica – grande o suficiente para ser uma grande ameaça à hegemonia dos EUA.

No entanto, ao contrário de seus vizinhos do Leste Asiático, a China não conseguiu construir uma indústria de semicondutores que a aproxime da autossuficiência. Os semicondutores são um potencial calcanhar de Aquiles para o Estado chinês. O presidente Xi Jinping tem a intenção de consertar isso, mas os Estados Unidos estão igualmente determinados a impedir o poder da China. Na guerra comercial EUA-China, os semicondutores são um campo de batalha vital.

Os Estados Unidos levam vantagem em quase todas as esferas da guerra dos chips. Embora grande parte da cadeia de suprimentos de semicondutores esteja agora fora dos Estados Unidos, eles podem ser encontrados em países — Taiwan, Holanda, Coreia do Sul e Japão — que são aliados de Washington.

Os próprios Estados Unidos ainda têm o monopólio de algumas ferramentas essenciais de fabricação e software. A China produz 15% dos chips globais, e esse número está aumentando rapidamente à medida que o Estado investe, mas são quase todos chips de baixa tecnologia.

A China tem alavancas que pode puxar na guerra dos chips. A maioria das maiores empresas de tecnologia dos Estados Unidos tem cadeias de suprimentos importantes na China. Mas isso ocorre principalmente na extremidade inferior da cadeia de valor, e se o impulso viesse a empurrar essas empresas poderiam transferir a produção para países como Vietnã, Indonésia e Malásia, onde a mão de obra é, em alguns casos, ainda mais barata.

A verdadeira alavancagem que a China possui decorre de seu enorme mercado consumidor, do qual as big techs americanas dependem para suas receitas. De fato, o mercado chinês é tão atraente que duas empresas americanas de semicondutores (IBM e AMD) até se dispuseram a negociar tecnologia em troca de acesso ao mercado.

No entanto, esses acordos foram fechados antes que os Estados Unidos realmente começassem a aumentar o calor sobre a China. Em maio de 2020, os Estados Unidos proibiram qualquer empresa que usasse produtos de fabricação de chips americanos (basicamente todos os fabricantes de chips) de fazer negócios com a Huawei, a joia da tecnologia chinesa.

Miller, que escreve a partir da perspectiva de defender o “interesse nacional” americano, é honesto o suficiente para aceitar que a ofensiva contra a Huawei tem pouco a ver com segurança cibernética, como afirma o governo dos EUA. Trata-se, na verdade, de impedir que a China domine as principais tecnologias emergentes, como o 5G.

Nesse esforço, os Estados Unidos foram extremamente bem-sucedidos em reduzir uma das empresas de tecnologia mais importantes do mundo, por métodos que incluem encurralar aliados para que sigam seus ditames. O impacto dessa ofensiva é claro: a Huawei teve que se desfazer de parte de seu negócio de smartphones e servidores, enquanto seu lançamento do 5G foi adiado devido à escassez de chips.

Além da proibição de chips da Huawei — com os Estados Unidos recentemente apertando o parafuso — Washington conseguiu convencer a ASML, uma empresa com extensas ligações americanas, a não vender suas mais recentes máquinas EUV para a China. Várias outras empresas chinesas de tecnologia foram colocadas na lista negra.

Em outubro de 2022, o governo Biden impôs um novo conjunto de controles de exportação abrangentes que impedem quaisquer “pessoas dos EUA” – indivíduos ou empresas – de fornecer apoio direto ou indireto à fabricação chinesa de chips.A interdependência armada significa que, quanto mais próximos os países estão ligados, mais caminhos há para o conflito.

A resposta da China a tudo isso tem sido quase inexistente, além de declarações e apelos enérgicos à Organização Mundial do Comércio. Miller, escrevendo antes dos últimos controles de exportação de Biden, argumenta que o desequilíbrio entre a ação dos EUA e a reação chinesa mostra que o Tio Sam tem “domínio de escalada” na guerra dos chips.

O quadro que emerge é de “interdependência armada”, como diz Miller, citando o título de um livro de 2021 dos cientistas políticos Henry Farrell e Abraham Newman. A interdependência armada significa que, quanto mais próximos os países estão ligados, mais caminhos há para o conflito.

Isso é completamente o oposto do que as torcidas intelectuais da globalização nos disseram que aconteceria por décadas. Sem parar para explorar o fracasso de sua previsão, muitos desses mesmos intelectuais agora se converteram perfeitamente para celebrar as sanções de Biden à China.

À espera da crise

Não seria preciso muito para a interdependência armada escalar para a guerra. Em qualquer cenário de guerra, o controle sobre Taiwan e manter a TSMC operacional seria um objetivo fundamental para ambos os lados. No capítulo final, Miller apresenta vários cenários, todos com conclusões altamente incertas.

Algo é claro: se a produção de chips em Taiwan fosse cortada por algum período, o impacto econômico seria comparável aos lockdowns globais da pandemia. Essa é a centralidade dos chips da TSMC para a economia mundial.

Pode nem ser preciso uma guerra para nocautear a TSMC. Suas fábricas do Parque Científico de Hsinchu ficam no topo de uma falha que produziu um terremoto de magnitude 7,3 na escala Richter em 1999. O capitalismo global está a apenas um grande terremoto taiwanês — ou um grande erro de cálculo geopolítico — longe do colapso.

O livro Chip War tem um forte viés pró-Estados Unidos. No entanto, fornece uma riqueza de evidências para mostrar que, embora os Estados Unidos ainda não desfrutem da supremacia tecnológica que desfrutaram no momento unipolar, eles continuam sendo o ator dominante, controlando direta ou indiretamente nós-chave na produção global de semicondutores.

A capacidade tecnológica da China pode ter crescido incrivelmente rapidamente, mas os Estados Unidos já mostraram que podem efetivamente implantar sanções para enfraquecer o poder tecnológico chinês.

Ainda há espaço para uma escalada nesses jogos de poder se Washington perceber que sua hegemonia está desaparecendo. Aqueles de nós que acreditam que o imperialismo dos EUA continua sendo a força mais perigosa do planeta devem se opor às tentativas de submeter aos 1,4 bilhão de habitantes da China à permanente inferioridade tecnológica.

Devemos também defender que os semicondutores sejam um bem público universal, em vez de um instrumento para os lucros dos monopolistas e as manobras geopolíticas de Estados poderosos.

Colaborador

Ben Wray é o autor, com Neil Davidson e James Foley, de Scotland After Britain: The Two Souls of Scottish Independence (Verso Books, 2022).