Como a "produção oculta" de trilhões de dólares na era da IA está reformulando o crescimento econômico

Autor: Wang Finance; Fonte: X, @yuyy614893671

Hoje li um relatório excelente, que abriu minha mente, ao medir a produção econômica criada pela IA, de fato há uma peça do quebra-cabeça que estamos deixando de fora, e a economia tradicional, estatísticas e métodos convencionais não encontraram uma forma adequada de mensurá-la. Essa é a Dark -output criada pela IA.

Primeiro, apresento um diagrama lógico do relatório para facilitar a compreensão do conteúdo relacionado:

Vamos agora entrar na análise do conteúdo do artigo

1. Dark output da IA: formas de mensuração da atividade econômica e suas áreas cegas

Este gráfico retrata com precisão a distribuição de valor dentro de toda a economia, bem como as áreas cegas das ferramentas estatísticas existentes.

Três critérios para medir a atividade econômica humana

(1) Produzido (produção real / trabalho genuíno): Essa atividade consumiu trabalho real e criou valor econômico real?

(2) Precificado (preço de mercado): Essa atividade foi vendida no mercado a um preço claro e visível?

(3) Medido (capturado pelo PIB): As contas nacionais oficiais realmente registraram essa atividade?

Na prática social real, há diferentes situações:

1. Cruzamento de três mundos: Mercado Formal (Formal Market)

Produzido + Precificado + Medido

Este é o núcleo de maior atenção da economia tradicional e das estatísticas oficiais. Inclui salários, vendas de bens e contratos comerciais, compondo a maior parte do PIB tradicional.

Por exemplo, uma empresa gasta 10.000 dólares para contratar uma agência externa para serviços de recursos humanos, ou você paga um advogado para redigir um documento legal. Essas atividades criam valor, têm preços de mercado claros e são perfeitamente registradas nas contas nacionais.

2. Mercado cinza/ilegal: Mercado cinza/ilícito (Gray / Illicit Market)

Produzido + Precificado (mas não medido)

Essas atividades oferecem algum serviço ou produto, com transações financeiras reais e preços de mercado, mas por estarem na economia subterrânea ou serem ilegais, escapam das estatísticas macroeconômicas oficiais.

3. Medido, mas sem preço de mercado: Serviços governamentais (Government measured at cost)

Produzido + Medido (mas sem preço de mercado direto)

Muitos serviços públicos fornecidos pelo governo (como educação básica, segurança urbana) geram grande valor social e econômico, e são incluídos no PIB.

Porém, como geralmente não cobram por uso (falta de preços de mercado), as contas oficiais costumam estimar sua produção com base no “custo de investimento” (por exemplo, salários de funcionários públicos).

4. Jogo de números do órgão estatístico: Estimativas puras (Pure Imputations)

Medido (mas sem precificação real, nem produção adicional)

Localizados na área azul pura ou na fronteira com a área precificada, esses dados são estimativas, sendo o exemplo mais clássico o “aluguel de moradia própria”.

Se você mora na sua própria casa, não paga aluguel a ninguém, nem gera nova atividade econômica. Mas, para manter a coerência dos dados macroeconômicos, as contas nacionais “forçam uma estimativa” de um aluguel que você pagaria a si mesmo, e o incluem no PIB.

5. Grande dark web econômica: produção apenas (PRODUCED-only)

Apenas produzido (sem precificação, sem medição)

Essa é uma vasta área cega da economia. Inclui “produção familiar” e “voluntariado/recursos públicos digitais”. Tradicionalmente, trabalhos não remunerados como cuidar de crianças, idosos ou tarefas domésticas diárias chegam a 164 bilhões de horas por dia. Segundo as convenções contábeis atuais, essas atividades que criam grande valor de sobrevivência, por não envolver troca monetária, são contabilizadas como zero valor econômico.

6. Separação entre produção da IA e Dark-output

O círculo vermelho no centro revela como a IA rompe o sistema de mensuração existente:

O círculo da produção da IA está totalmente dentro do grande círculo verde “Produzido (PRODUCED)”, indicando que o trabalho assistido ou gerado por IA indiscutivelmente criou valor econômico real.

Porém, uma pequena fatia da produção da IA se estende até o centro, na “mercado formal”, representando apenas o consumo visível de tokens, chamadas de API ou assinaturas fixas de software de IA. Por exemplo, quando o custo de redigir um testamento legal básico cai de 150 dólares para apenas 0,50 dólares de custo de API, a transação de 149,5 dólares no “mercado formal” desaparece completamente. O mesmo valor permanece na área de “produzido”, mas devido à queda de preço e internalização da transação, ela sai das categorias de “precificado” e “medido”.

Os sistemas estatísticos atuais interpretam essa ausência de recibos como inflação crescente e retração da produção econômica. A Dark-output da IA está empurrando uma proporção cada vez maior de atividades macroeconômicas para essa área cega de produção sem precificação, fazendo a sensação real da economia se distanciar completamente do painel macro.

2. Por que a produção da IA não pode ser totalmente medida e registrada: a existência de erros de medição

Quando a IA auxilia ou assume uma tarefa, a produção não desaparece automaticamente. Só quando o preço cai, ou pior, a tarefa é transferida para dentro da empresa contratante, a produção desaparece das contas nacionais; diversos erros de medição podem levar à ausência de dados de produção econômica, como:

1. Transferência de fronteiras

Transferência de fronteira ocorre quando uma atividade que antes era comprada no mercado passa a ser realizada internamente na empresa ou na família. Pesquisa paga vira trabalho interno de IA. Tarefas terceirizadas se tornam tarefas de funcionários. O valor pode ainda existir, mas as transações que o evidenciam desaparecem.

2. Queda de preço

Serviços têm padrões de quantidade e qualidade difíceis de medir de forma independente. Renda, salários e horas de trabalho são registrados, mas a quantidade não. Serviços jurídicos não têm unidade padrão, revisões de literatura não têm tonelada padrão, consultorias também não têm unidade de balde; se os registros mostrarem queda de renda (devido à queda de preço) e aumento do salário médio (por demissões de funcionários de nível inicial), isso será interpretado como aumento da inflação, queda de produtividade e produção.

3. Desalinhamento setorial

Quando a IA gera valor em um setor, mas as transações aparecem em outro, ocorre desalinhamento setorial. Por exemplo, hospitais podem usar IA para acelerar processamento de documentos, mas se a única evidência de IA for a receita de empresas ou fornecedores de software de IA, os dados estatísticos do país serão distorcidos. O PIB por setor pode fazer parecer que os fornecedores de IA são a fonte de valor, enquanto setores que usam IA parecem estagnados.

4. Trabalho invisível novo

Os benefícios econômicos reais estão sendo gerados, como uma IA que escreve um arquivo para alguém em poucos tokens, ajudando na preparação de reuniões, mas esse valor não aparece em lugar algum. Qualquer indicador macroeconômico razoável deve, de alguma forma, considerar isso; caso contrário, a prosperidade da IA pode ser interpretada como declínio da IA nos dados.

3. O que a Dark-output da IA realmente produz: lucro + excedente do consumidor

Então, qual será o impacto das atuais formas de mensuração da economia? Devido a vieses nas estatísticas oficiais, em algum momento no futuro provavelmente veremos uma situação como na figura acima: o CPI não sobe, o PIB também não aumenta.

A linha azul quase plana (PIB per capita medido) e a linha amarela (índice de preços ao consumidor CPI) representam os dados vistos pelos órgãos estatísticos tradicionais. Com base nesses dados, o diagnóstico oficial é pessimista: “A IA não trouxe os efeitos esperados — os preços permanecem firmes, o crescimento econômico está fraco, mas nossos gastos com IA estão maiores do que nunca” (conforme o texto na moldura amarela no canto inferior esquerdo).

Porém, nesse momento, a “produtividade real está crescendo rapidamente”— a grande área sombreada entre a linha pontilhada branca e a linha sólida azul (incluindo o “transformation into profit” em roxo escuro e “transformation into consumer surplus” em cinza escuro) representa a Dark-output invisível da IA.

Quando a IA reduz drasticamente os custos de trabalho, esse dinheiro economizado vai principalmente para dois lugares: primeiro, se torna lucro excessivo das empresas; segundo, permite que os consumidores obtenham uma quantidade enorme de utilidade com o mesmo dinheiro (por exemplo, antes pagando alguém para pesquisar, agora geram instantaneamente de graça com IA).

Como esses valores reais gigantescos não se refletem em novas transações de mercado ou preços estatísticos, se a produção da IA não for vendida a um preço visível, além do gasto com tokens, o PIB simplesmente não consegue captar esses valores.

4. Lições e experiências históricas: a repetição da Paradoxo de Solow

Para entender melhor esse fenômeno, podemos olhar para a história. Essa não é a primeira vez que isso acontece.

Na década de 1980 e 1990, quando os computadores pessoais começaram a se popularizar, os dados macroeconômicos também não conseguiam detectar a contribuição da revolução dos computadores na economia. O famoso economista Robert Solow (Solow) tinha uma frase clássica: “Você vê a presença dos computadores por toda parte, exceto nas estatísticas de produtividade.”

A resposta do sistema estatístico oficial foi extremamente lenta. Somente em 2013, os EUA fizeram uma revisão metodológica, incluindo oficialmente investimentos em P&D e propriedade intelectual no cálculo do PIB. Com esse único movimento, a produção total de 1990 foi “aumentada” em cerca de 3,6 trilhões de dólares do nada.

5. Como a Dark-output da IA afeta o cenário?

Antes, os computadores eram apenas ferramentas, mas a IA está assumindo diretamente o trabalho intelectual no setor de serviços. Como há dificuldades inerentes na mensuração de serviços, quando a IA faz com que alguns custos despencem, o PIB muitas vezes registra isso como retração econômica (pois o volume de transações diminui), ou até mesmo como inflação nos dados.

A escala do problema de mensuração trazido pela IA fará com que todas as áreas cegas anteriores pareçam pequenas. É por isso que, se você apenas olhar para o painel tradicional do PIB, pode pensar que a economia está parada, enquanto na verdade, uma revolução de produtividade não mensurada está fervilhando sob a superfície.