Palavra de Sá

Como as Big Techs pararam de se preocupar e começaram a amar as bombas

Em qualquer lista de “questões em aberto” que o mundo enfrentará em 2026, a inteligência artificial certamente estará entre as principais. As previsões de adoção generalizada da IA, que substituirá centenas de milhões de trabalhadores, estão prestes a se concretizar? A bolha da IA vai estourar? Os Estados Unidos ou a China vencerão a corrida pela “inteligência artificial geral”?

O livro de Nick Srnicek, Silicon Empires, não responde diretamente a nenhuma dessas perguntas, mas, como o autor afirma, “oferece um mapa do terreno em que devemos lutar”. Ao mapear cuidadosamente o desenvolvimento da IA dentro de seu contexto econômico e geopolítico adequado, e abrangendo análises tanto dos EUA quanto da China, o guia de IA de Srnicek pode nos ajudar a manter uma perspectiva realista e de longo prazo sobre a provável trajetória da tecnologia.

<><> Além das bolhas e dos chatbots

Já não é algo estranho dizer que existe uma bolha na IA, visto que isso foi reconhecido até mesmo por figuras importantes do setor, como Jeff Bezos e Bill Gates. O CEO da OpenAI, Sam Altman, parece já estar preparando sua empresa para um resgate estatal. Uma das estimativas da bolha da IA aponta que ela é dezessete vezes maior que a bolha das empresas ponto-com e quatro vezes maior que a bolha imobiliária subprime que desencadeou a crise financeira de 2008. Uma crise está claramente se formando.

A análise sóbria de Srnicek nos encoraja a olhar além da bolha. O fato de a IA passar por um período inicial difícil não é novidade e nem surpreendente: a história dos avanços tecnológicos é marcada por lutas e dificuldades antes do sucesso. Além disso, é altamente improvável que qualquer crise derrube as grandes empresas de tecnologia, que são as principais responsáveis pelo desenvolvimento da IA, devido à força de sua posição no mercado e à sua importância intrínseca para a infraestrutura digital global.

Como Srnicek afirma: “Se um inverno da IA se instalar, é improvável que seja duradouro. O potencial da tecnologia continua muito alto, e a importância das vantagens de pioneirismo é muito grande, para que as grandes empresas de tecnologia abram mão voluntariamente do controle sobre a direção do desenvolvimento da IA […] pensar em termos de bolhas limita demais a visão do impacto da IA.”

Questionamentos renovados surgiram sobre o verdadeiro potencial da IA, com céticos apontando para a desaceleração do progresso na versão mais recente do ChatGPT da OpenAI como um estudo de caso das limitações do modelo de “escala” que trouxe a IA generativa até este ponto. Para Srnicek, focar em chatbots como o ChatGPT é olhar na direção errada. Os investidores depositam suas esperanças no potencial de “agentes” de IA específicos para cada setor, que podem ir muito além de simplesmente responder a uma pergunta e, de fato, executar ações para atingir um objetivo — automatizar fluxos de trabalho em toda a economia. “Chatbots são um guia inadequado para onde a IA está caminhando, e tanto críticos quanto oponentes devem garantir que tenham o alvo certo em mente”, argumenta ele.

O que talvez falte na análise de Srnicek é um aprofundamento no tema das condições macroeconômicas em que agentes de IA poderiam ser adotados em toda a economia. O economista Michael Roberts argumentou de forma convincente que uma montanha de empresas capitalistas “zumbis”, mantidas à tona por crédito barato desde 2008, não é capaz de investir pesadamente em IA. A economia global teria que passar por um processo sísmico de “destruição criativa” para forjar o espaço no qual novos atores dispostos a adotar plenamente agentes de IA possam surgir. O desenvolvimento da IA está, em última análise, condicionado pela dinâmica da economia política capitalista.

<><> As estratégias de IA das Big Techs

Olivro de Srnicek de 2016, Platform Capitalism [Capitalismo de Plataforma], destacou-se ao conceituar a amplitude dos modelos de negócios de plataformas digitais que começaram a dominar quase todos os setores, desde plataformas “enxutas” que terceirizam tudo, exceto o software principal, como a Uber, até plataformas “industriais” como a Siemens, uma empresa que constrói infraestrutura de hardware e software digital na indústria. Da mesma forma, um grande ponto forte de Silicon Empires é a clareza com que explica as diferentes estratégias que as Big Techs estão adotando no campo da IA. As diferenças de abordagem são significativas e podem, em última análise, determinar quais empresas vencerão a corrida para dominar a IA.

A inteligência artificial (IA), assim como a máquina a vapor e a eletricidade, é uma tecnologia de uso geral (TUG). Todas as TUGs são caracterizadas por sua aplicabilidade em toda a economia, exigindo ampla disseminação para se desenvolverem. Normalmente, o valor dos avanços tecnológicos é capturado posteriormente, quando são transformados em produtos específicos para cada setor.

É por isso que os Estados têm sido historicamente fundamentais para a P&D, já que podem se dar ao luxo de investir em avanços em tecnologias globais sem visar o lucro. Foi o caso da internet e dos semicondutores. No caso da IA, as grandes empresas de tecnologia lideram a inovação, mas precisam operar com modelos de negócios que visam o lucro.

A tentativa de conciliar esses dois aspectos levou ao surgimento de quatro estratégias. Primeiro, a estratégia de infraestrutura busca dominar os alicerces da economia da IA, sobre os quais outras empresas podem construir. Amazon e Microsoft são atores-chave nesse cenário, consolidando suas posições oligopolistas nos mercados de computação em nuvem. Para essas empresas, os enormes investimentos em data centers representam um investimento no crescimento futuro da IA, à medida que se preparam para receber aluguéis da nuvem provenientes dos produtos específicos do setor que dependerão de sua infraestrutura para operar.

Para aqueles que se beneficiam da estratégia de infraestrutura, quanto mais disseminada for a IA, melhor. O CEO da Microsoft, Satya Nadella, elogiou o chatbot da empresa chinesa DeepSeek, que possui capacidades semelhantes às do ChatGPT, mas a um custo muito menor, como um grande passo rumo à IA “ubíqua”. A Microsoft firmou uma parceria com uma organização sem fins lucrativos da área da educação nos Estados Unidos, oferecendo o uso gratuito do chatbot para professores “com o objetivo de integrar o sistema educacional estadunidense aos servidores da Microsoft”.

A segunda estratégia é liderar nas fronteiras da inovação em IA. OpenAI, Anthropic e DeepSeek são desenvolvedoras de modelos de IA de ponta. Para quem adota uma estratégia de vanguarda, manter-se um passo à frente da concorrência é essencial para capturar valor, pois essa vantagem em inovação é a única coisa que pode colocar a propriedade intelectual da empresa no centro de um ecossistema de desenvolvimento mais amplo.

<><> Tudo e qualquer coisa

Odesafio enfrentado pelas empresas de ponta é que os custos da inovação são enormes devido à quantidade de poder computacional necessário para impulsionar a inovação em IA. Enquanto isso, a tarefa de comercializar esses avanços tecnológicos é repleta de dificuldades e, quando se dá maior ênfase à implementação comercial, a pesquisa pode ser prejudicada.

As empresas de ponta estão apostando na inteligência artificial geral (IAG), o Santo Graal da IA que a repórter Karen Hao descobriu ser uma desculpa esfarrapada para o CEO da OpenAI, Sam Altman, descartar todas as críticas às práticas comerciais de sua empresa. Para Srnicek, devemos simplesmente entender a IAG como um modelo de IA que pode ser “aplicado em todos os setores”. Isso eliminaria de uma só vez as dificuldades que as empresas de IA de ponta enfrentam para capturar valor de suas inovações devido à necessidade de ferramentas específicas para cada setor. Srnicek descreve o potencial da IAG como “imenso”, mas é importante que permaneçamos céticos quanto à sua viabilidade.

A estratégia de conglomerado, a terceira do gênero, representa uma tentativa de construir produtos de IA específicos para diversos setores, visando dominar o mercado da mesma forma que os conglomerados do passado: por meio de propriedade e aquisições. O Google está na vanguarda dessa estratégia, tendo desenvolvido tantos modelos fundamentais de IA quanto seus três maiores concorrentes seguintes (OpenAI, Microsoft e Meta) juntos.

A busca do Google pelo domínio da IA exige que a empresa possua capacidades em toda a cadeia de valor da IA: posicionada na vanguarda da pesquisa, com uma base sólida em infraestrutura e capaz de construir produtos de alta qualidade para diversos setores. O lançamento, pela empresa, de uma série de ferramentas de IA para a área da saúde nos últimos anos, desde saúde pessoal até o desenvolvimento de medicamentos, exemplifica como essa estratégia está sendo aplicada na prática. Na China, a Huawei está na vanguarda de um grupo de grandes empresas de tecnologia que estão adotando essa abordagem abrangente para o desenvolvimento de IA.

Por fim, há a estratégia aberta, com a Meta nos Estados Unidos e a Alibaba e a DeepSeek na China como as principais implementadoras. Como o nome sugere, a estratégia aberta envolve disponibilizar os modelos de IA para que outros desenvolvedores possam aprimorá-los. No caso dos modelos “Llama” da Meta, isso não atende ao padrão de código aberto, pois ainda há uma significativa falta de transparência nos dados de treinamento e nos algoritmos por trás dos modelos. Mesmo assim, os pesos usados na modelagem estão disponíveis publicamente, o que facilita o acesso e a modificação dos modelos por outras pessoas.

Que vantagem a Meta obtém com a estratégia aberta? Outras grandes empresas de tecnologia estão construindo muros de proteção em torno de sua propriedade intelectual, criando uma zona exclusiva de interação com parceiros selecionados. A Meta, por outro lado, consegue construir um amplo ecossistema em torno de sua propriedade intelectual, que atrai naturalmente pesquisadores e desenvolvedores. Estes, por sua vez, farão seus próprios aprimoramentos e descobertas, que “podem então ser facilmente incorporadas aos sistemas internos da Meta”. Essa é uma estratégia que pode reduzir significativamente os custos da empresa de Mark Zuckerberg a longo prazo.

<><> A ascensão do “complexo tecnológico-industrial”

Em seu discurso de despedida em janeiro de 2025, Joe Biden alertou para os riscos de um crescente “complexo tecnológico-industrial” nos Estados Unidos. Isso ecoou conscientemente as palavras de Dwight Eisenhower ao deixar a Casa Branca em 1961, quando expressou, de forma memorável, seus temores sobre um “complexo militar-industrial” que poderia dominar a democracia estadunidense.

Assim como o complexo militar-industrial, o complexo tecnológico-industrial combina poderosos interesses estabelecidos dentro do Estado, principalmente o Departamento de Guerra, com os maiores atores do mercado privado, que hoje são as grandes empresas de tecnologia. Essa é uma aliança de classes que se consolidou muito recentemente. Como Srnicek destaca, Google, Meta, OpenAI e Anthropic se opunham ao uso de ferramentas de IA para fins militares no início de 2024. Todas essas empresas mudaram de posição em menos de um ano, e algumas rapidamente fecharam parcerias com empresas do setor de defesa.

A mudança drástica de postura deve-se em parte à necessidade econômica. O desenvolvimento de IA é caro, e as forças armadas oferecem a perspectiva de financiamento substancial e de longo prazo. Mas a virada geopolítica tem raízes mais profundas. Houve uma notável mudança ideológica entre as elites tecnológicas nos EUA, afastando-se do que Srnicek chama de “Consenso do Vale do Silício” em direção ao “tecnonacionalismo”.

O Consenso do Vale do Silício era essencialmente um compromisso entre as elites tecnológicas com a globalização neoliberal liderada pelos EUA. Políticos e CEOs de empresas de tecnologia compartilhavam a crença na capacidade da tecnologia de criar um mundo de comércio e dados sem fronteiras, liderado pelos Estados Unidos. A regulamentação branda do setor tecnológico significava que o Vale do Silício tinha poucos motivos para se preocupar com a interferência estatal. No exterior, Washington ajudava a manter as economias estrangeiras abertas à tecnologia estadunidense e limitava a imposição de impostos e regulamentações estrangeiras às grandes empresas de tecnologia dos EUA, enquanto as cadeias de valor entre todas as principais empresas de tecnologia se estendiam da China aos Estados Unidos, mantendo os custos baixos.

O que acabou com o Consenso do Vale do Silício foi a ascensão da China, que abriu uma nova constelação de conflitos de classe e interesses. As gigantes chinesas da tecnologia começaram a se tornar concorrentes reais para suas rivais estadunidenses, mudando os cálculos do Vale do Silício. Enquanto isso, desde pelo menos o primeiro mandato de Donald Trump, o Estado priorizou a dominação tecnológica estadunidense em detrimento da interconectividade global. Isso continuou durante a presidência de Biden, com o endurecimento das sanções a tecnologias críticas como semicondutores, e sob o segundo mandato de Trump, floresceu no que Srnicek chama de “visão tecnonacionalista da supremacia estadunidense e da inovação irrestrita”.

O nível de integração entre as grandes empresas de tecnologia e o Estado é agora inegável. Um contrato de US$ 9 bilhões do Pentágono para uma “capacidade conjunta de computação em nuvem para fins militares” inclui todos os grandes players de nuvem dos EUA: Amazon, Google, Microsoft e Oracle. Os laços entre empresas de tecnologia e os militares aumentaram rapidamente. Srnicek constata que não é coincidência que o surgimento do complexo tecnológico-industrial tenha coincidido com a “guerra travada pelas grandes empresas de tecnologia contra seus trabalhadores”, muitos dos quais têm buscado resistir à militarização.

A ascensão do tecnonacionalismo nos Estados Unidos encontrou paralelo na China. Assim como nos EUA, as elites do Partido Comunista Chinês começaram adotando uma postura de não intervenção em relação ao surgimento de grandes e poderosas plataformas digitais na China, buscando incentivar o crescimento do setor. Contudo, com o aumento das tensões com os Estados Unidos, o presidente chinês Xi Jinping passou a direcionar as empresas de tecnologia de acordo com as prioridades do Estado. Isso envolveu a repressão a muitas empresas focadas em facilitar o consumo, como as plataformas da economia compartilhada Meituan e DiDi, ao mesmo tempo em que pressionou as empresas de tecnologia a contribuírem para o desenvolvimento industrial, já que essa é a razão de ser do governo do Partido Comunista Chinês.

Assim, tanto nos EUA quanto na China, observamos o surgimento de uma potencial nova ordem hegemônica “devido ao desmantelamento das coalizões de classe entre os interesses econômicos do Estado, os interesses de segurança estatais e os interesses do capitalismo de plataforma”. Srnicek se mostra cauteloso quanto às perspectivas de consolidação dessa nova ordem, destacando as tendências contrárias que se afastam do tecnonacionalismo militarizado e da relativa independência das grandes empresas de tecnologia em relação ao Estado. Mas a era da globalização neoliberal claramente chegou ao fim, e a consequente fusão entre Estado e grandes empresas de tecnologia em torno de uma visão nacionalista para a IA acarreta perigos extremos para todos.

<><> Qual o próximo passo?

Em uma disputa entre os Estados Unidos e a China pela supremacia na inteligência artificial, qual país tem maior probabilidade de sair vitorioso? A análise de Srnicek inclina-se para a ideia de que a China, apesar de apresentar muitas fragilidades em relação aos EUA, pode muito bem vencer a corrida tecnológica.

O raciocínio é surpreendentemente simples: enquanto a indústria tecnológica dos EUA se concentra na inovação, a prioridade da China é a adoção, e é provável que a adoção seja decisiva a longo prazo devido à necessidade de uma tecnologia de uso geral como a IA se difundir por toda a economia para atingir seu potencial máximo:

Nas revoluções industriais anteriores, as grandes transições de poder levaram a essas transições não porque um país monopolizou os lucros, mas sim porque um país se destacou na adoção de uma nova tecnologia e a utilizou para transformar drasticamente toda a sua economia em termos de produtividade e crescimento. Essa transformação generalizada de toda a economia — e não de um único setor líder — é o que permite que as grandes potências emergentes ultrapassem e superem as hegemonias estabelecidas.

Independentemente do resultado dessa disputa, é improvável que a tecnologia se divida decisivamente em dois hemisférios, leste e oeste, devido à complexa interação das cadeias de valor internacionais. Em vez disso, haverá uma “sobreposição de diferentes camadas geopolíticas [tecnológicas]”, sendo a busca por um equilíbrio entre o poder estadunidense e o chinês uma estratégia viável para muitos países, embora desafiadora de se concretizar.

Diferentemente do livro de Srnicek de 2015 (escrito em coautoria com Alex Williams), Inventing the Future [Inventando o Futuro], que incentivava a esquerda a abraçar a automação como parte de uma visão pós-capitalista, Silicon Empire evita propor políticas radicais para a IA. Srnicek se restringe a apenas duas exigências: contra uma guerra entre os Estados Unidos e a China, e de que as grandes empresas de tecnologia não devem ter permissão para dominar o desenvolvimento da IA.

Esses são pontos de partida úteis para orientar a esquerda em relação à IA, mas, em última análise, será necessária uma agenda mais ambiciosa. Qualquer programa socialista contemporâneo que se preze deve ser capaz de explicar qual o papel que a IA deve desempenhar na economia e na sociedade, como deve ser regulada e qual deve ser sua relação com o Estado e entre os Estados. Independentemente do que aconteça em 2026 com a bolha da IA, os desafios políticos impostos por essa poderosa tecnologia só aumentarão com o tempo.

 

Fonte: Por Ben Wray - Tradução Pedro Silva para Jacobin Brasil