A Era da Inteligência
A IA é uma bolha como a .com? Uma conversa me fez rever a pergunta
Hoje eu estava conversando com um amigo sobre inteligência artificial quando entramos em uma discussão que provavelmente está acontecendo em muitos grupos de tecnologia e investimento:
a IA é uma bolha?
A conversa começou por questões técnicas — custo de tokens, tamanho de contexto, agentes e infraestrutura — e rapidamente chegou à comparação inevitável com a bolha das empresas .com.
Em determinado momento ele disse:
“Acho que é uma bolha.”
Minha resposta foi quase imediata:
“Não é e não vai estourar. .com é outro lance. Eu estava lá para ver.”
E completei:
“IA é uma nova forma de revolução. E vai ser permanente.”
Continuo acreditando fortemente na segunda afirmação.
Mas, depois de rever a conversa e confrontar nossos argumentos com dados de adoção, investimento, infraestrutura e mercado de capitais, percebi que fui categórico demais na primeira.
A inteligência artificial pode, sim, estar no centro de uma bolha.
Isso não significa que a IA seja uma moda passageira.
Na verdade, essa distinção é o ponto mais importante de toda a discussão.
Revolução tecnológica e bolha financeira podem existir ao mesmo tempo
Quando lembramos da bolha .com, é fácil cair em uma simplificação histórica: investidores acreditaram demais na internet, a bolha estourou e ficou provado que estavam errados.
Não foi isso que aconteceu.
A internet realmente transformou comércio, comunicação, mídia, publicidade, software, finanças, entretenimento e trabalho.
O erro estava em outra camada.
Havia empresas recebendo valuations enormes apenas porque estavam posicionadas dentro de uma tendência que parecia capaz de mudar tudo. Muitas não tinham receita suficiente, margem, vantagem competitiva ou sequer um modelo de negócio sólido.
Quando o capital ficou mais exigente, grande parte desapareceu.
Mas a infraestrutura permaneceu.
Os usuários permaneceram.
A mudança de comportamento permaneceu.
E negócios muito maiores foram construídos sobre aquela mesma tecnologia.
Por isso, depois dessa conversa, minha formulação passou a ser:
A IA pode estar vivendo uma bolha financeira dentro de uma revolução tecnológica real.
Não existe contradição nisso.
É possível acreditar simultaneamente que inteligência artificial vai mudar profundamente a economia e que parte das empresas, valuations e investimentos atuais está superestimada.
Há sinais claros de uma transformação real
A primeira coisa que diferencia a IA de uma narrativa puramente especulativa é o uso.
O AI Index 2026, de Stanford, aponta que 88% das organizações pesquisadas já utilizavam IA em pelo menos uma função em 2025.
O mesmo relatório mostra que o investimento corporativo global em IA mais que dobrou naquele ano. O investimento privado cresceu 127,5%, enquanto a parcela direcionada à IA generativa avançou mais de 200%.
Ou seja, existem duas curvas subindo ao mesmo tempo:
adoção real
+
investimento massivo
Isso é importante porque uma tecnologia pode estar sendo usada de verdade e ainda assim atrair capital demais.
O próprio relatório de Stanford registra essa tensão: empresas de fronteira estão chegando rapidamente a receitas relevantes, mas o gasto com compute e infraestrutura também está batendo recordes.
Portanto, não estamos diante de algo sem produto ou sem usuários.
Estamos diante de algo útil cercado por expectativas gigantescas.
E existem sinais de excesso financeiro
É aqui que o argumento do meu amigo fica mais interessante.
Uma análise da Reuters publicada em agosto de 2026 encontrou aproximadamente US$ 1,09 trilhão em compromissos futuros de leasing entre Microsoft, Meta, Oracle, Amazon e Alphabet, em grande parte relacionados à corrida por data centers.
Esses compromissos ainda não significam simplesmente “US$ 1,09 trilhão de dívida”. A própria matéria explica que parte deles envolve contratos futuros que ainda não começaram e recebem tratamento contábil diferente.
Mas mostram a escala das apostas.
Outra análise da Reuters, de 28 de agosto, registrou mais de US$ 220 bilhões em emissões de dívida relacionadas à IA em 2026.
E, no próprio dia em que tive essa conversa, a Reuters mostrou outro fenômeno curioso: pedidos de conexão elétrica de data centers nos Estados Unidos já ultrapassavam 700 GW, gerando preocupação com a chamada “ghost demand” — projetos que reservam ou solicitam infraestrutura sem garantia de que toda aquela capacidade será realmente construída.
Essa é uma parte da história que lembra muito ciclos anteriores de infraestrutura.
Quando todos acreditam que determinado recurso será extremamente escasso no futuro, empresas tentam garantir capacidade antes dos concorrentes.
Isso pode produzir simultaneamente:
- infraestrutura necessária;
- duplicação de projetos;
- corrida por capital;
- inflação de ativos;
- expectativas exageradas;
- capacidade futura acima da demanda real.
Nada disso prova que haverá um crash.
Mas é suficiente para dizer que discutir uma bolha financeira de IA não é absurdo.
Então o que exatamente poderia estourar?
Essa é, para mim, uma pergunta muito melhor que “a IA vai estourar?”.
Eu não imagino um cenário plausível em que uma grande correção produza a seguinte conclusão:
“Descobrimos que inteligência artificial não serve para nada.”
A tecnologia já está integrada a software, pesquisa, atendimento, desenvolvimento, análise de dados, criação, busca e dezenas de processos empresariais.
O que pode desaparecer é outra coisa.
Empresas cujo produto inteiro é:
interface bonita
+
prompt
+
API de um modelo de terceiros
Startups avaliadas como se fossem dominar mercados inteiros sem possuir distribuição, dados próprios ou integração profunda.
Dezenas de copilots fazendo praticamente a mesma coisa.
Agentes vendidos como “funcionários autônomos” quando ainda precisam de supervisão permanente.
Projetos de data center construídos sobre premissas de demanda que não se confirmam.
Empresas que conseguem crescer apenas enquanto compute, aquisição de usuário ou uso do produto estão fortemente subsidiados.
Nesse cenário, o que estoura não é a inteligência artificial.
É a diferença entre a expectativa financeira e o valor econômico realmente produzido.
Essa foi exatamente a parte da bolha .com que ficou escondida na nossa discussão inicial.
Minha frase sobre o custo da IA continua sendo a parte que mais defendo
Em outro momento da conversa eu disse:
“Tecnologia historicamente custa cada vez mais barato.”
E depois:
“IA vai custar cada vez menos.”
Aqui existe evidência muito forte a favor da direção geral, desde que a comparação seja feita corretamente.
O AI Index 2025 mediu quanto custava consultar um modelo com desempenho equivalente ao GPT-3.5 no benchmark MMLU.
Em novembro de 2022:
US$ 20 por milhão de tokens.
Em outubro de 2024:
US$ 0,07 por milhão de tokens.
Uma redução superior a 280 vezes em aproximadamente 18 meses.
Stanford também registrou melhora anual de aproximadamente 30% na relação preço/desempenho do hardware e avanço de cerca de 40% ao ano em eficiência energética.
Isso não quer dizer que “IA ficará sempre barata” em qualquer situação.
Existe uma distinção importante.
A fronteira continua cara porque estamos constantemente tentando construir algo mais poderoso.
Mas uma determinada capacidade tende a baratear rapidamente depois que deixa de ser fronteira.
Foi assim com processamento.
Foi assim com armazenamento.
Foi assim com largura de banda.
Foi assim com cloud.
E está acontecendo com inteligência computacional.
“Os tokens estão ficando escassos” e “o contexto está menor” são afirmações diferentes
A conversa tinha começado justamente com essa preocupação.
Meu amigo comentou que o contexto estaria “cada vez mais curto” e que a relação de tokens estaria ficando escassa.
Aqui eu separaria três coisas.
A primeira é janela técnica de contexto.
Ela não está seguindo uma tendência geral de redução. Como exemplo atual, a documentação da API do GPT-5.6 Sol informa uma janela de aproximadamente 1,05 milhão de tokens.
A segunda é limite econômico ou operacional.
Uma aplicação pode ter acesso a uma janela enorme e mesmo assim decidir não enviar tudo ao modelo, porque contextos gigantes:
- custam mais;
- aumentam latência;
- podem trazer informação irrelevante;
- exigem estratégias de seleção e memória.
E existe ainda a terceira camada: a experiência dentro de um produto.
Chatbots e agentes podem resumir conversas antigas, compactar contexto, recuperar apenas trechos relevantes ou aplicar limites próprios. Isso pode gerar a sensação de que “o contexto diminuiu”, embora a capacidade técnica do modelo tenha crescido.
Portanto, eu não trataria “tokens ficando escassos” como uma tendência estrutural da IA.
O que está acontecendo é uma engenharia cada vez mais sofisticada de como gastar contexto.
O verdadeiro impacto econômico pode ser o custo do trabalho cognitivo
A conversa então chegou em um ponto que considero bem mais importante do que preço de token.
Eu disse:
“Então você teria um agente — funcionário — mais barato ainda.”
Chamar um agente de “funcionário” pode ser exagero dependendo do sistema, mas a lógica econômica por trás da frase é importante.
A transformação não é apenas:
token mais barato
É:
custo menor por tarefa concluída
Imagine uma atividade administrativa que exigia 30 minutos de trabalho humano.
Se um agente consegue fazer 80% daquele processo em segundos e uma pessoa apenas revisa a exceção, a unidade econômica mudou.
Isso não significa que a IA seja “de graça”.
Um sistema sério tem custos de:
- modelos;
- integração;
- observabilidade;
- desenvolvimento;
- validação;
- segurança;
- infraestrutura;
- supervisão humana;
- tratamento de erros.
Por isso comparar apenas “salário de uma pessoa” com “preço da API” é uma conta ruim.
A comparação correta é:
quanto custa entregar uma tarefa completa, com qualidade e risco aceitáveis, usando cada arquitetura?
Mesmo assim, se o custo dos modelos continua caindo enquanto a capacidade aumenta, cresce a quantidade de processos em que agentes passam a fazer sentido economicamente.
É aí que a discussão sai de “chatbot” e entra em produtividade.
Um teste simples para qualquer negócio de IA
Essa conversa também reforçou um teste que considero muito útil para avaliar produtos.
Se os modelos ficarem dez vezes melhores e dez vezes mais baratos, meu negócio fica muito melhor ou deixa de existir?
Pense em dois produtos.
O primeiro é basicamente um wrapper de uma API, com uma interface diferente.
Se o fornecedor do modelo lançar aquela mesma função nativamente, o produto pode perder quase todo o valor.
Agora pense em outro sistema que:
- conhece processos específicos de um setor;
- está integrado aos sistemas do cliente;
- executa ações reais;
- possui memória operacional;
- aplica regras e permissões;
- mede resultados;
- utiliza dados próprios;
- resolve uma dor econômica concreta.
Modelos melhores tornam esse segundo produto mais forte.
Essa diferença talvez seja um dos melhores filtros para separar empresa de IA de empresa real que usa IA.
A conversa chegou à dívida americana — e aí fatos e hipóteses começaram a se misturar
Em determinado momento meu amigo disse que a bolha estaria vinculada à dívida americana e acrescentou:
“O central bank coin que é o USDC.”
Aqui há uma correção factual importante.
USDC não é uma CBDC.
A Circle informa que USDC é emitido por afiliadas reguladas da própria empresa e é resgatável 1:1 por dólares.
Já uma CBDC, por definição, é uma moeda digital emitida como passivo direto de um banco central.
A diferença fica ainda mais clara no próprio posicionamento oficial americano.
Uma ordem executiva da Casa Branca de janeiro de 2025 definiu CBDC como uma forma de dinheiro digital que representa passivo direto do banco central e, ao mesmo tempo, determinou que agências federais não estabelecessem, emitissem ou promovessem uma CBDC nos Estados Unidos.
A mesma política apoiou o crescimento de stablecoins privadas lastreadas em dólar.
Portanto:
USDC ≠ CBDC americana
Nesse ponto não se trata de interpretação.
São instrumentos diferentes.
Mas havia uma parte economicamente interessante naquela hipótese
Descartar a afirmação anterior não significa descartar toda a discussão sobre stablecoins e dívida americana.
A composição das reservas do USDC inclui depósitos, títulos do Tesouro americano de curto prazo e operações de recompra reversa envolvendo Treasuries.
Isso cria uma relação real:
mais stablecoins em dólar
↓
mais ativos de reserva
↓
potencialmente mais demanda
por títulos do Tesouro
O próprio secretário do Tesouro dos Estados Unidos, Scott Bessent, tratou publicamente dessa relação.
Quando o GENIUS Act foi sancionado em 2025, Bessent afirmou que a expansão das stablecoins poderia aumentar a demanda por Treasuries.
Meses depois, em uma conferência sobre o mercado de títulos, voltou ao tema e afirmou que, à medida que stablecoins e fundos monetários crescem, a demanda por Treasury bills também tende a crescer.
Então existe, sim, uma tese econômica séria ligando:
stablecoins → reservas → Treasuries → demanda por dívida americana.
Isso é muito diferente de concluir que existe um plano coordenado do tipo:
IA + CBDC + downgrade + pagamento da dívida americana.
Para esse salto eu não encontrei evidência suficiente.
Vários fatos verdadeiros não formam automaticamente uma conspiração verdadeira
Esse é um ponto que considero importante porque estamos vivendo uma época em que é muito fácil construir narrativas convincentes.
Podemos reunir fatos verdadeiros:
- a dívida americana é gigantesca;
- os yields de longo prazo estão pressionados;
- empresas estão captando centenas de bilhões para infraestrutura de IA;
- stablecoins mantêm Treasuries em reserva;
- o governo americano quer fortalecer o uso internacional do dólar;
- data centers estão consumindo volumes enormes de capital e energia;
- IA pode aumentar produtividade.
Todos eles podem ser verdadeiros.
Ainda assim, não podemos simplesmente ligar os pontos e concluir que exista um único plano central coordenando tudo.
Correlação é matéria-prima para uma hipótese.
Não é prova de causalidade.
Quanto maior a narrativa, maior deveria ser o nível de evidência exigido.
Existe inclusive uma relação inversa: a corrida pela IA também compete por capital
A ligação entre IA e dívida americana fica ainda mais interessante quando olhamos pelo outro lado.
Em vez de simplesmente ajudar o governo a financiar Treasuries, o boom de infraestrutura de IA também está criando um concorrente gigantesco por dinheiro.
Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Oracle e outras empresas precisam financiar:
- data centers;
- chips;
- energia;
- refrigeração;
- redes;
- terrenos;
- contratos de longo prazo.
Uma parte sai do caixa.
Outra parte chega aos mercados de dívida.
A Reuters mostrou em agosto que a emissão de dívida ligada à IA já estava pressionando a oferta no mercado corporativo e poderia contribuir para o movimento dos yields dos Treasuries.
No dia 1º de setembro, outra análise da Reuters sobre o selloff global de títulos apontava justamente o aumento da emissão corporativa, incluindo grandes investimentos em IA, como parte de um cenário em que governos e empresas disputam capital em um ambiente de juros elevados.
Portanto, IA e dívida americana realmente se cruzam.
Só não necessariamente da forma mais sensacionalista.
Afinal, quem estava certo na conversa?
Depois de analisar a discussão, minha resposta é incômoda porque não entrega um vencedor simples.
Quando meu amigo dizia:
“É revolucionário, mas é uma bolha.”
Ele estava defendendo uma hipótese perfeitamente plausível.
Quando eu dizia:
“IA é uma nova forma de revolução e vai ser permanente.”
Eu também estava defendendo algo compatível com os dados atuais.
A incompatibilidade apareceu quando usamos “bolha” para falar de coisas diferentes.
Se “bolha de IA” significa:
uma tecnologia sem utilidade real que desaparecerá depois que os investidores perceberem o erro
eu continuo discordando.
Mas se significa:
uma transformação real cercada por excesso de capital, valuations agressivos, infraestrutura potencialmente superdimensionada e empresas sem vantagem competitiva sustentável
a hipótese faz bastante sentido.
Foi aí que eu mudei minha própria formulação.
Talvez a .com seja menos um argumento contra a IA e mais um roteiro possível
Imagine a sequência:
tecnologia revolucionária
↓
capital percebe a oportunidade
↓
investimento acelera
↓
todo mundo quer participar
↓
empresas ruins também recebem dinheiro
↓
infraestrutura é construída em excesso
↓
retornos ficam abaixo das expectativas
↓
correção
↓
empresas fracas desaparecem
↓
infraestrutura e conhecimento permanecem
↓
custos caem
↓
uma nova geração de negócios nasce
Isso descreve razoavelmente bem uma parte da história da internet.
E pode descrever parte da história da inteligência artificial.
Se acontecer, um eventual crash não provará que IA era inútil.
Pode apenas significar que o mercado ficou muito otimista muito cedo.
E existe uma consequência interessante nisso.
Se grandes quantidades de infraestrutura já tiverem sido construídas quando uma correção vier, os vencedores da fase seguinte poderão encontrar:
- compute mais abundante;
- modelos melhores;
- ferramentas maduras;
- profissionais experientes;
- hardware depreciado;
- mercados mais racionais.
Foi exatamente depois da euforia inicial da internet que algumas das maiores oportunidades digitais começaram a aparecer.
A pergunta que ficou depois da conversa
No início eu queria responder:
“A IA é ou não é uma bolha?”
Depois de pesquisar melhor, acho que essa pergunta é pequena demais.
A pergunta que me interessa agora é:
O que passa a ser economicamente possível quando inteligência computacional fica progressivamente melhor, mais disponível e mais barata?
É aí que entram agentes.
Robótica.
Software que executa trabalho em vez de apenas registrar trabalho.
Empresas operadas por equipes menores e sistemas muito mais autônomos.
Produtos que hoje seriam caros demais para existir.
E uma infinidade de modelos de negócio que provavelmente ainda não enxergamos.
Na era .com, a grande oportunidade não foi colocar .com no nome de qualquer empresa.
Foi perceber o que uma sociedade conectada passaria a permitir.
Talvez estejamos diante da mesma pergunta novamente.
Só que agora a commodity que está ficando mais barata não é apenas conexão ou informação.
É inteligência.
Uma resposta