A economia da IA: por que os líderes do mercado nem tentam lucrar

Se você achava que Uber ou WeWork, nos seus piores anos, eram mestres em queimar dinheiro, a indústria de inteligência artificial pede que você segure a sua carteira sem fundo. Hoje, os maiores players do mercado, da OpenAI à Anthropic, nem fingem buscar lucro operacional num futuro previsível. Vivemos um momento único na história da tecnologia: empresas avaliadas em centenas de bilhões de dólares admitem abertamente que seus gastos com treinamento de modelos sempre vão superar a receita com assinaturas. Não se trata de dificuldades passageiras, mas de uma característica fundamental da atual corrida armamentista, em que o vencedor não será quem vender melhor, e sim quem conseguir ignorar por mais tempo uma conta bancária que se esvazia.

Aqui, o contexto importa mais que qualquer número. Para entender a escala do que acontece, é preciso lembrar como o Vale do Silício funcionou na última década. Em geral, a startup queima dinheiro para conquistar o mercado e depois começa a monetizar um público fiel.

Com a IA, esse esquema quebrou. O custo de treinar cada nova versão do GPT ou do Claude cresce de forma exponencial. Se treinar o GPT-4 custou cerca de cem milhões de dólares, as próximas iterações exigem bilhões.

A parte do leão desse dinheiro não vai para os salários dos programadores, mas para o bolso da Nvidia, pelos chips, e das empresas de energia, pela eletricidade. Chegamos a uma situação em que o produto fica mais caro de fabricar mais rápido do que o mercado consegue se acostumar ao preço atual.

Por que, então, os investidores continuam assinando cheques de bilhões de dólares diante dessas ruínas financeiras? A resposta está na fé cega no conceito de AGI, a inteligência artificial geral. Nos bastidores da OpenAI e do Google DeepMind, prevalece a convicção de que, assim que criarem um sistema capaz de substituir o ser humano na maioria das tarefas cognitivas, a questão do dinheiro se resolverá sozinha.

Esse sistema, supostamente, descobrirá como ganhar trilhões, otimizar a economia e quitar todas as dívidas. É uma espécie de messianismo tecnológico: construímos um deus digital, e deus não precisa de relatórios trimestrais. O problema é que é preciso sobreviver até esse momento, e o preço do ingresso nesse clube de eleitos sobe a cada dia.

Enquanto isso, os modelos de negócio que nos oferecem hoje parecem mais uma tentativa de acalmar a consciência dos acionistas do que um plano real. Assinaturas de vinte dólares por mês não cobrem nem a depreciação dos servidores em que esses modelos rodam. As implantações corporativas avançam devagar por causa de dúvidas de segurança e das alucinações da IA. O resultado é um paradoxo: a tecnologia que deveria automatizar e baratear tudo é, ela mesma, o negócio mais caro e ineficiente do mundo. As empresas precisam captar recursos o tempo todo só para manter as luzes acesas nas salas de servidores, criando uma dependência do capital de risco que lembra uma pirâmide financeira construída sobre algoritmos muito inteligentes.

A ligação com os booms tecnológicos anteriores é óbvia, mas há uma diferença importante. Na era das pontocom, as empresas gastavam dinheiro com marketing e captura de atenção. Na era da IA, o dinheiro vai para infraestrutura física e computação bruta. Isso tornaria a queda, se ela vier, muito mais dolorosa para toda a economia. Se amanhã os investidores decidirem que o caminho até a AGI é longo demais, sobrarão não apenas sites falidos, mas montanhas de hardware caro e gigantescos data centers que consomem a energia de cidades inteiras. A ironia é que os líderes do mercado nem tentam esconder esse quadro, declarando abertamente que precisam de centenas de bilhões em investimentos para continuar.

O que isso significa para nós? Usamos ferramentas incrivelmente caras quase de graça, enquanto fundos de capital de risco e a Microsoft pagam a conta do banquete. É uma era de ouro para os usuários, mas um sinal de alerta para a indústria. A sustentabilidade de longo prazo das empresas de IA depende hoje não da qualidade do código, mas da geopolítica, do fornecimento de lítio e da paciência dos maiores investidores do planeta. Enquanto eles acreditarem no milagre, a festa continua. Mas, assim que alguém perguntar pela primeira vez "cadê o dinheiro?", as regras do jogo mudarão instantaneamente, e muita gente terá de lembrar o que é a economia tradicional, com suas chatas noções de lucro e prejuízo.

O essencial: a indústria de IA atual não é um negócio no sentido clássico, mas um grandioso experimento científico feito com dinheiro alheio. Os modelos conseguirão ficar inteligentes o bastante para pagar a própria existência antes que a paciência dos investidores acabe?