Palavra de Sá

Por que a bolha de IA apavora os mercados

A valorização das empresas ligadas à inteligência artificial no mercado de ações aumentou dez vezes na última década. Como John Lanchester observou recentemente, com exceção de uma, todas as dez maiores empresas do mundo estão atreladas ao valor futuro da inteligência artificial. Todas, exceto uma, são norte-americanas. Juntas seu valor equivale a bem mais da metade da economia dos EUA. Nos últimos anos, a expectativa em torno da “revolução” da IA impulsionou um aumento nos investimentos nessas empresas. Promessas de um avanço radical na inteligência pós-humana e ganhos milagrosos de produtividade capturaram o “espírito animal” dos investidores a tal ponto que, como disse Ruchir Sharma, do Financial Times, “os Estados Unidos são agora uma grande aposta na IA”.

O investimento fixo no setor é tão gigantesco que foi o principal motor do crescimento dos EUA em 2025. O treinamento e a operação de modelos de IA exigem uma enorme expansão física de data centers, equipamentos de computação, sistemas de refrigeração, hardware de rede, conexões e fornecimento de energia. Prevê-se que as empresas de tecnologia gastem impressionantes US$ 5 trilhões nessa infraestrutura custosa – ainda majoritariamente concentrada nos EUA – para atender à demanda prevista entre agora e 2030.

O problema é que as contas não fecham. Para atender às suas colossais necessidades financeiras, o setor migrou de um modelo dominado por fluxo de caixa e financiamento por ações para o endividamento. Em princípio, essa mudança poderia simplesmente refletir o aumento das oportunidades de lucro e a expectativa de prosperidade futura. No entanto, negócios financeiros cada vez mais exóticos sugerem o contrário. Grande parte do entusiasmo é alimentada por circuitos financeiros nos quais fornecedores investem em seus clientes e vice-versa. A OpenAI é um exemplo disso. Seu principal fornecedor de chips, a Nvidia – a empresa mais valiosa do mundo – está planejando investir US$ 100 bilhões na OpenAI, financiando, ao fim das contas, a demanda por seus próprios produtos. A OpenAI, por sua vez, gasta quase o dobro do que ganha na plataforma de nuvem Azure da Microsoft, que fornece o poder computacional para executar seus serviços, enriquecendo seu principal patrocinador enquanto acumula dívidas.

Há muita “engenharia financeira criativa” em andamento. Vejam-se os planos da Meta para construir um enorme data center na Louisiana, Estados Unidos. A instalação de US$ 30 bilhões será propriedade da Beignet Investor LLC, uma joint venture entre a Meta e uma empresa de capital privado chamada Blue Owl. No entanto, nem os clientes da Blue Owl nem a Meta fornecerão a maior parte do empréstimo, que virá de um vasto grupo de detentores de títulos (bondholders). A Meta está comprometendo-se com um arrendamento de longo prazo para usar a instalação. Como observa o blog Alphaville do Financia lTimes, “a estruturação engenhosa significa que a Beignet se beneficia da qualidade de crédito da Meta, mas esta não é magicamente impactada pelo passivo financeiro que sua garantia de arrendamento de longo prazo constitui”.

Ainda assim, por trás da engenharia financeira engenhosa, o que importa é que a Meta está disposta a pagar cerca de 1% de suas receitas para financiar a construção do data center. E a razão é que, ao contrário das alegações repetidas aos investidores, ela busca proteção, caso o futuro prometido de superinteligência e superabundância não se materialize. O negócio do data center da Meta é sintomático da conjuntura de mercado. Um analista financeiro descreveu-a como “a convergência de uma necessidade maciça de capital, captadores de recursos menos dispostos a aceitar o risco residual… e ‘pólvora seca’”, ou seja, dinheiro disponível. Nessas circunstâncias, o trabalho dos banqueiros de investimento é convencer os credores a assumir riscos que eles realmente não entendem. “Já vimos essa história um milhão de vezes”, alerta o analista, especialmente no período que antecedeu a crise financeira de 2008.

Olhando apenas para os balanços sólidos dos principais hyperscalers – Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet – o boom da IA pode parecer sustentável. Mas, à medida que surgem rachaduras em atores mais fracos, como a Oracle, e em alguns cantos do negócio de desenvolvimento de IA, cresce a ansiedade de que pode não haver lucro suficiente para sustentar a tendência em todo o ecossistema. A corrida da IA ocorre após anos de um mercado de ações dos EUA em expansão e um superciclo de décadas de capital fictício, o que acarreta novas fragilidades. Daí a crescente preocupação, detectável sob a linguagem burocrática do Banco de Compensações Internacionais (BIS): “Se uma queda no investimento em IA vier acompanhada de uma correção significativa no mercado de ações, os efeitos negativos podem ser maiores do que os booms anteriores sugerem. Os investidores têm favorecido as ações dos EUA para obter exposição a empresas de IA, e a alavancagem oculta pode levar a efeitos de transbordamento no mercado de crédito.”

As evidências limitadas dos estudos de campo sugerem que ganhos significativos de produtividade com IA ocorrem em tarefas como redação, programação e atendimento ao cliente, em centrais de telemarketing. Há uma defasagem inicial, à medida que as empresas arcam com o custo de aprender a usar a tecnologia; mas, com o tempo, os que a adotam colhem os benefícios. Como se espera que a tecnologia torne-se amplamente utilizada e impulsione a inovação e melhoria contínuas, inclusive nos processos de pesquisa e desenvolvimento, as expectativas quanto aos benefícios econômicos são altas. Se a inteligência artificial aumentar a produtividade conforme prometido, os usuários estarão dispostos a pagar significativamente mais para acessá-la. De acordo com o JP Morgan, dado o tamanho do investimento de capital esperado, os provedores de IA “precisariam de cerca de US$ 650 bilhões em receita anual perpétua” para obter um retorno de 10% – “um número surpreendentemente grande”. Isso equivale a cerca de US$ 35 por mês para cada um dos 1,5 bilhão de usuários ativos de iPhone, ou 0,55% do PIB global. No momento, os preços são mantidos artificialmente baixos, pois as empresas de IA escondem os verdadeiros custos econômicos para fidelizar clientes. Se os ganhos de eficiência se materializarem, não haverá problema; empresas prósperas terão amplos recursos para pagar a conta. Mesmo que sejam modestos, os investidores em IA ainda podem sair com os bolsos cheios. Daqui a alguns anos, quando a IA tiver infiltrado os processos de trabalho a ponto de os custos de deixá-la serem proibitivos, a base de clientes não poderá escapar e será coagida a pagar. O mundo estará viciado em IA, e as empresas de tecnologia embolsarão lucros vultosos.

Ninguém deve duvidar de que esta é a estratégia das big techs e que mesmo uma sequências de falhas no setor de IA não as fará desviar-se. A história do capitalismo está repleta de fases de crise seguidas por momentos dramáticos de consolidação, e as principais empresas de tecnologia podem até se beneficiar de uma convulsão no setor. Além disso, dada a tremenda influência política dos bilionários do Vale do Silício sobre o governo dos EUA, pode-se esperar que eles lutem com unhas e dentes para obter apoio político e alcançar seus objetivos. Se necessário, podem sempre acrescentar, ao argumento prometeico, um outro, geopolítico. Apresentarão a vitória na corrida da IA contra a China como um desafio existencial para os EUA e capricharão em contratos militares lucrativos.

Ainda assim, fortes ventos contrários estão se acumulando. A adoção da IA tornou-se viral após o lançamento do ChatGPT em 30 de novembro de 2022 e o valor das empresas disparou. Mas a adoção da tecnologia nas empresas não foi tão alta quanto o previsto. Apesar do entusiasmo, o uso da IA no trabalho não está aumentando e pode até estar desacelerando, e diz respeito apenas a uma pequena fração da força de trabalho. Evidências recentes indicam que não há um aumento imediato de produtividade com o uso da IA. Em suma, embora alguma automação esteja em andamento, não há evidências de uma disrupção iminente da IA capaz de gerar os enormes ganhos econômicos previstos.

Como é bem conhecido dos críticos radicais e segundo argumentam de forma veemente Daron Acemoglu e Simon Johnson, não existe algo como um desenvolvimento capitalista impulsionado pela eficiência. O aumento da eficiência técnica é um resultado macroeconômico que depende do ambiente institucional. Tecnologias poderosas podem se mostrar não lucrativas e deixar de ser implantadas, se a estrutura do mercado impedir os investidores de colher as recompensas; e podem empobrecer a força de trabalho, se levarem a demissões em massa. Com a IA, o perigo mais imediato parece ser uma epidemia de desestímulo da força de trabalho. A pesquisa sugere que o uso intensivo de IA é desmotivador e leva à perda de qualificação, alimentando o tédio e a mediocridade. Poderíamos até ver uma “curva J da produtividade” invertida: ganhos de produtividade de curto prazo rapidamente superados por uma deterioração na qualidade do trabalho.

Outro problema é o desperdício que pode resultar da aposta quase religiosa das big techs na IA, possibilitada pela liderança privada no setor e por mercados propensos à mania. O contraste entre as abordagens norte-americana e chinesa para a IA é instrutivo. As economias capitalistas são assoladas por um profundo problema de coordenação, como o economista Michael Roberts enfatiza: “na China, há um plano para atingir metas-chave em tecnologia que impulsionará toda a economia”, mas “nas principais economias capitalistas, todos os ovos da IA estão em uma cesta de propriedade dos gigantes de capital privado e das sete mega empresas de tecnologia e mídia (Magnificent Seven). Para elas, o fundamental é a lucratividade, não os resultados tecnológicos”.

Mais adiante, se a pressão financeira sobre o setor se intensificar, não está claro se o legado material do boom será comparável ao de bolhas anteriores. A construção e a infraestrutura representam apenas uma parte menor das despesas para estabelecer a capacidade do data center; quase três quartos do investimento consistem em equipamentos de TI – principalmente chips avançados (GPUs). Ao contrário dos cabos de fibra ótica da era ponto com, ou das ferrovias do século XIX, os chips de IA precisam ser substituídos com frequência à medida que seu desempenho diminui e a tecnologia melhora. Se, devido a preocupações com a lucratividade, o investimento parar de repente, uma redução na disponibilidade de IA em relação à sua abundância atual é uma possibilidade concreta. Teoricamente, se a redução do investimento de capital superasse as reduções de custo decorrentes de melhorias nos processos de IA, o legado do boom da IA não duraria muito, e o poder computacional disponível para consultas comuns de IA poderia diminuir.

Esse problema de obsolescência tem implicações financeiras cruciais. Os empréstimos para data centers “são quase sempre não amortizáveis: os pagamentos não reduzem o valor devido. Ao contrário, são financiamentos perpétuos para o que se supõe ser um ativo perpétuo. A suposição é que, no final do prazo do empréstimo – normalmente de cinco a sete anos – todo o saldo será refinanciado”. Mas se os chips valem quase nada depois de cinco anos, quem refinanciará um ativo cujo componente-chave se depreciou completamente?

Isto sem mencionar o estresse ecológico causado pela crescente demanda por terra, energia e água para operar os data centers, que coloca toda a corrida da IA em uma base insustentável. Nesse contexto, a função ideológica da narrativa de conquista espacial das big techs é dar credibilidade à fantasia de um futuro totalmente digital. Como sugeres o Projeto Suncatcher do Google, “a demanda por computação de IA – e energia – continuará a crescer” e “na órbita certa, um painel solar pode ser até 8 vezes mais produtivo do que na Terra e produzir energia quase continuamente, reduzindo a necessidade de baterias”. Portanto, “no futuro, o espaço pode ser o melhor lugar para expandir a computação de IA”.

Aqui na Terra, a crescente demanda por energia barata e terras raras materializa-se num imperialismo antiquado. A nova doutrina de segurança dos EUA deixa claro que quer “um hemisfério… que apoie cadeias de suprimentos críticas”. O sequestro do petróleo venezuelano pelo governo Trump e as reivindicações expansionistas sobre a Groenlândia por minerais críticos cobiçados por bilionários da tecnologia mostram o quão sério isso é. Se a IA continuar a decepcionar, as aventuras imperialistas podem muito bem se intensificar – a busca digital por ganhos de eficiência quiméricos substituída por uma corrida predatória para reduzir custos em uma nova época do que David Harvey chamou com tanta precisão de “acumulação por espoliação”.

 

Fonte: Por Cédric Durand | Tradução: Antonio Martins, em Outras Palavras