Cofre de Guerra #3: A IA vai dominar o mundo. Vai mesmo?

Grandes saltos tecnológicos raramente se limitam à esfera produtiva. Eles reorganizam estruturas de poder, redefinem hierarquias internacionais e alteram a forma como riqueza, conhecimento e influência são distribuídos. A Primeira Revolução Industrial deslocou o eixo econômico para a Grã-Bretanha. A Segunda consolidou a supremacia industrial dos Estados Unidos e da Alemanha. A Terceira, ancorada na informática e na internet, fortaleceu o Vale do Silício e aprofundou a centralidade das economias avançadas.

A atual revolução da inteligência artificial se insere nessa tradição: mais do que uma inovação técnica, ela representa uma disputa estratégica sobre quem controlará os fluxos centrais da economia do século XXI.

A ideia de que a IA constitui uma nova revolução industrial decorre de sua natureza transversal. Diferentemente de tecnologias setoriais, ela se infiltra em praticamente todas as atividades econômicas, da manufatura à educação, da logística às finanças, da pesquisa científica à administração pública. Ao automatizar tarefas cognitivas, acelerar processos decisórios e ampliar a capacidade de análise, a IA promete elevar de forma significativa a produtividade. Em tese, trata-se de uma tecnologia de uso geral, capaz de sustentar um novo ciclo de crescimento de longo prazo, assim como a eletricidade, o motor a combustão ou os computadores fizeram em seus respectivos momentos históricos.

Esse potencial explica o volume extraordinário de investimentos observados nos últimos anos. Grandes corporações americanas lideram esse movimento. A Microsoft transformou sua parceria com a OpenAI em um pilar central de sua estratégia corporativa. A Google integra seus modelos aos mecanismos de busca, publicidade e computação em nuvem. A Amazon combina IA com logística, comércio eletrônico e serviços digitais. A Meta aposta na convergência entre modelos abertos, redes sociais e realidade virtual. A Apple busca incorporar IA de forma mais integrada aos seus dispositivos. A Nvidia, ao dominar o mercado de chips especializados, tornou-se um dos principais beneficiários financeiros da expansão do setor.

Paralelamente, gigantes chinesas consolidaram um ecossistema próprio. Empresas como Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei e ByteDance investem pesadamente em modelos de linguagem, infraestrutura e aplicações comerciais. Além delas, startups como DeepSeek, Zhipu AI e Moonshot vêm ganhando destaque ao oferecer soluções competitivas a custos significativamente menores. Em vários casos, essas empresas conseguem entregar desempenho próximo ao das líderes ocidentais com estruturas mais enxutas, maior integração com políticas públicas e acesso privilegiado a grandes volumes de dados domésticos. Esse diferencial de custo e escala representa uma vantagem estratégica relevante no médio prazo.

A emergência desse duopólio tecnológico sino-americano revela que a revolução da IA não é apenas econômica, mas geopolítica. Estados Unidos e China disputam o controle das camadas mais sensíveis da cadeia de valor: semicondutores avançados, algoritmos proprietários, plataformas globais e padrões técnicos. Controles de exportação, subsídios estatais, políticas industriais e restrições regulatórias tornaram-se instrumentos centrais dessa competição. A IA, nesse contexto, passa a funcionar como um ativo estratégico, comparável à energia, à indústria bélica ou às finanças no século XX.

No plano econômico, contudo, permanece a pergunta central: essa mobilização maciça de recursos se traduzirá em ganhos proporcionais de produtividade e crescimento? Até agora, os resultados são mistos. Existem evidências claras de aumento de eficiência em empresas e setores específicos, sobretudo em atividades intensivas em informação. Programação, marketing, atendimento ao cliente, análise jurídica e pesquisa aplicada já registram ganhos relevantes. No agregado, porém, os indicadores macroeconômicos ainda mostram avanços modestos, sugerindo que a difusão da tecnologia está em estágio inicial.

No entanto, uma das questões mais sensíveis desse processo é se a gigantesca onda de investimentos em inteligência artificial está, de fato, sustentada por fundamentos sólidos de produtividade e retorno ou se, em alguma medida, reflete padrões clássicos de uma bolha especulativa. A ideia de bolha não é simplesmente um rótulo pejorativo, mas uma hipótese econômica concreta, associada à combinação entre avalanche de capital aplicado, avaliações de mercado elevadas e expectativas de retorno muito superiores às evidências disponíveis no presente.

Essa defasagem entre expectativas e resultados alimenta o debate. O setor vive um ciclo de investimentos historicamente elevado em data centers, chips, energia e talentos altamente especializados. O treinamento de modelos de grande escala exige bilhões de dólares, enquanto muitas plataformas ainda operam com margens estreitas ou dependem de receitas de outras áreas para se sustentar. A monetização plena da IA permanece incerta. Caso os retornos não acompanhem os custos, parte das avaliações atuais pode se revelar excessivamente otimista, reproduzindo padrões observados em ciclos anteriores de euforia tecnológica.

Nesse sentido, a comparação com a bolha das empresas ponto-com não é irrelevante. Na virada dos anos 2000, a internet de fato transformou a economia, mas muitas empresas não sobreviveram ao ajuste. Algo semelhante pode ocorrer com a IA: a tecnologia tende a permanecer, mas a configuração atual do mercado pode ser profundamente alterada. A consolidação, a falência de players menores e uma mudança drástica na precificação de ativos são possibilidades reais.

É importante destacar que chamar algo de bolha não significa negar a utilidade ou o progresso tecnológico da IA. Historicamente, muitas inovações disruptivas, das ferrovias à internet, conviveram com ciclos especulativos justamente porque a inovação real se desenvolve em paralelo a exageros financeiros. O problema é que uma eventual desaceleração abrupta pode gerar efeitos sistêmicos, afetando investimentos, emprego e confiança empresarial.

Outro elemento estrutural desse processo é o custo energético. A expansão da IA está diretamente associada ao crescimento do consumo de eletricidade, água e infraestrutura física. Grandes data centers tornaram-se consumidores relevantes de energia, pressionando redes elétricas e, em alguns casos, reforçando a dependência de fontes fósseis. Esse aspecto impõe limites ambientais e econômicos à expansão ilimitada da tecnologia. À medida que os custos energéticos aumentam, parte dos ganhos marginais de produtividade pode ser neutralizada por despesas operacionais crescentes.

Além disso, o impacto da IA sobre o mercado de trabalho tende a ser profundamente assimétrico. A automação cognitiva afeta sobretudo funções intermediárias, administrativas e analíticas. Ao mesmo tempo, valoriza profissionais altamente qualificados, capazes de desenvolver, integrar e supervisionar sistemas complexos. Esse movimento tende a ampliar a polarização salarial e a concentração de renda. Como em outras revoluções tecnológicas, os ganhos não são distribuídos automaticamente: dependem de políticas educacionais, trabalhistas e fiscais capazes de redistribuir parte dos benefícios.

Para os chamados países periféricos o cenário é ainda mais delicado. Em tese, a IA poderia reduzir custos de acesso ao conhecimento, ampliar a eficiência de setores tradicionais e facilitar a inserção em cadeias globais. Na prática, porém, a ausência de infraestrutura, capital humano e capacidade de investimento limita essas possibilidades. O risco dominante é o da dependência tecnológica: economias em desenvolvimento tornam-se usuárias passivas de soluções externas, transferindo renda, dados e valor agregado para centros avançados. Sem estratégias consistentes, a revolução da IA pode aprofundar padrões históricos de subordinação.

Diante desse panorama, a inteligência artificial aparece menos como uma promessa automática de prosperidade e mais como um campo de disputa econômica, política e social. Seu potencial de elevar a produtividade e estimular o crescimento é real, mas condicionado. Seus efeitos distributivos tendem a ser concentradores, a menos que sejam ativamente compensados. Seus impactos ambientais impõem limites materiais. E sua dimensão geopolítica redefine relações de poder.

Assim, a questão central não é apenas se a IA inaugurará uma nova revolução industrial, mas que tipo de revolução ela será. Pode sustentar um ciclo de crescimento relativamente inclusivo, com difusão tecnológica e fortalecimento institucional. Ou pode reforçar a concentração de renda, o domínio de poucos polos tecnológicos e a dependência estrutural de grande parte do mundo. Como em momentos anteriores da história econômica, a tecnologia abre possibilidades, mas não determina resultados. O desfecho dependerá menos dos algoritmos e mais das escolhas políticas, estratégicas e institucionais feitas ao longo do processo.