IA: Será a Bolha Realmente o Volante?

O economista do MIT Ricardo Caballero apresenta um argumento fascinante no seu recente documento de trabalho, Speculative Growth and the AI "Bubble":
A verdadeira questão não é se a IA é uma bolha, mas se a própria bolha pode criar os fundamentos do futuro.
As finanças tradicionais assumem que as avaliações derivam dos fundamentos. Os fluxos de caixa futuros determinam os preços atuais. Se os preços sobem muito acima dos fluxos de caixa esperados, chamamos-lhe bolha. Esta lógica sustenta o investimento em valor, os modelos de fluxo de caixa descontado (DCF) e grande parte da Hipótese dos Mercados Eficientes.
Caballero estende esta relação causal num ciclo de feedback. Os preços não refletem apenas o futuro — ajudam a moldá-lo. Avaliações elevadas aumentam a capacidade das empresas de angariar capital. Esse capital financia o investimento. O investimento constrói capacidade produtiva. Uma produtividade mais elevada gera eventualmente fluxos de caixa futuros mais fortes. Por outras palavras, avaliações que inicialmente parecem desligadas dos fundamentos podem tornar-se parte do processo que cria esses mesmos fundamentos. (Isto tem alguma semelhança com a ideia de reflexividade de George Soros.)
O documento argumenta que sempre que as avaliações de mercado influenciam as decisões de investimento, os preços em alta podem ajudar ativamente a criar fundamentos económicos futuros.
A principal razão pela qual este mecanismo pode aplicar-se à IA é que a IA é fundamentalmente diferente do capital tradicional.
O capital convencional está sujeito a rendimentos decrescentes. Constroem-se mais fábricas e, eventualmente, a procura satura, surge excesso de capacidade e os retornos sobre o capital diminuem.
Caballero argumenta que a IA é melhor entendida como uma forma de capital escalável semelhante a trabalho. GPUs, modelos de base e agentes de IA não se limitam a adicionar mais máquinas — expandem a oferta efetiva de trabalho da economia. No seu quadro, o capital de IA realiza tarefas que de outra forma exigiriam trabalho humano. À medida que o capital de IA se acumula, a capacidade de trabalho produtivo expande-se juntamente com ele, enfraquecendo substancialmente a lei tradicional dos rendimentos decrescentes.
O documento vai ainda mais longe.
O investimento em IA também altera a distribuição do rendimento.
Uma parte crescente do rendimento flui para os proprietários de capital, que tendem a poupar uma fração maior dos seus ganhos. Poupanças mais elevadas aumentam a oferta de capital a longo prazo, pressionam para baixo as taxas de juro de longo prazo e permitem que a economia sustente um stock de capital maior. Caballero chama a isto o Feedback de Financiamento: mais formação de capital reduz os custos de financiamento futuros, e custos de financiamento mais baixos incentivam ainda mais formação de capital. Em vez do feedback negativo incorporado nos modelos de crescimento padrão, o sistema começa a exibir feedback positivo.
Isto leva a dois equilíbrios de longo prazo fundamentalmente diferentes.
Num mundo, o investimento em IA permanece insuficiente. O capital acumula-se lentamente e o crescimento da produtividade mantém-se persistentemente fraco.
No outro, a IA continua a atrair financiamento abundante. Investimentos maciços fluem para centros de dados, GPUs, modelos de base e agentes de IA, produzindo, em última análise, um equilíbrio de alto capital e alta produtividade.
A parte intrigante é que, embora este equilíbrio superior exista, os mercados racionais podem nunca alcançá-lo por si próprios.
Caballero mostra que, partindo do equilíbrio de baixo capital atual, mesmo investidores perfeitamente racionais podem falhar em coordenar-se para o melhor resultado. A lógica é circular: sem capital suficiente hoje, a produtividade futura não pode acelerar; sem produtividade futura mais elevada, as avaliações atuais permanecem moderadas; sem avaliações elevadas, as empresas não podem financiar o investimento necessário. A economia fica presa num equilíbrio auto-reforçado.
É precisamente aqui que a bolha importa.
Avaliações elevadas permitem às empresas angariar capital. Esse capital financia mais GPUs, modelos maiores e mais agentes autónomos. Esses investimentos acabam por aumentar a capacidade produtiva da economia.
A bolha não é o destino.
É a ponte.
É também por isso que o documento enfatiza repetidamente a fragilidade.
O verdadeiro perigo não é que a bolha acabe por rebentar. O perigo é que rebente demasiado cedo.
Se o financiamento secar antes de ser construída infraestrutura de IA suficiente, o investimento estagna, o desenvolvimento da IA abranda e os ganhos de produtividade esperados nunca se materializam. Mas se centros de dados, infraestrutura de computação, modelos e agentes de IA já estiverem suficientemente implementados antes de as avaliações normalizarem, o equilíbrio de alto capital pode sustentar-se mesmo após o prémio especulativo desaparecer.
O timing da correção importa muito mais do que a própria correção.
A Internet fornece um exemplo clássico.
A bolha das pontocom colapsou espetacularmente em 2000. No entanto, as redes de fibra ótica, servidores, software, centros de dados e talento de engenharia permaneceram. A bolha desapareceu, mas a revolução da Internet apenas tinha começado.
A IA pode seguir um caminho semelhante.
A diferença é que o que sobrevive desta vez pode não ser simplesmente infraestrutura digital — mas a própria inteligência.
Indo um Passo Mais Além
Acredito que o quadro de Caballero pode ser estendido ainda mais.
O seu documento modela a IA como trabalho replicável.
Na realidade, a IA está cada vez mais a tornar-se investigadores replicáveis.
Se a IA pode não só realizar trabalho mas também conduzir investigação científica, escrever software, projetar chips, descobrir novos materiais e inventar melhores modelos de IA, então altera não apenas a função de produção — altera a própria função de inovação.
Historicamente, a inovação tem dependido do número de cientistas, engenheiros e indivíduos excecionalmente talentosos. Como resultado, as principais revoluções tecnológicas demoraram normalmente décadas a desenrolar-se. Esta é uma das razões fundamentais para a longa duração das ondas de Kondratiev. A economia não produz naturalmente uma revolução tecnológica a cada cinquenta ou sessenta anos. Pelo contrário, os recursos de inovação em si expandiram-se historicamente muito lentamente.
A IA pode ser a primeira tecnologia capaz de quebrar esta restrição.
A inovação futura já não dependerá exclusivamente da inteligência humana.
Em vez disso, pode tornar-se o resultado combinado de humanos mais milhões de agentes de IA.
Eventualmente, grande parte pode até ser impulsionada principalmente pela própria IA, alimentada por computação em constante expansão.
À medida que a capacidade computacional continua a crescer, também cresce a capacidade da economia para inovar.
Pela primeira vez, a própria inovação torna-se um fator de produção que pode ser capitalizado, escalado e continuamente expandido.
Agora combine isto com o rápido progresso dos agentes de codificação, agentes de investigação, descoberta científica autónoma e Autoaperfeiçoamento Recursivo (RSI).
O ciclo de feedback torna-se dramaticamente mais forte.
Mais IA acelera a investigação.
Investigação mais rápida produz melhores modelos.
Melhores modelos aceleram ainda mais a investigação.
Isto torna-se um verdadeiro Volante de Inteligência.
A própria taxa de inovação começa a acelerar — não apenas a eficiência da produção.
"Devagar, Depois de Repente"
É por isso que há muito acredito que o retorno económico da IA provavelmente seguirá o padrão de "devagar, depois de repente."
Hoje, os investidores veem principalmente gastos em GPUs, treino de modelos e centros de dados.
O retorno sobre o investimento parece modesto, levando muitos a concluir que a IA é simplesmente outra bolha.
Mas estes investimentos não estão a comprar principalmente os lucros de hoje.
Estão a adquirir o capital de inteligência de amanhã.
Assim que as capacidades dos modelos ultrapassam certos limiares críticos, os agentes de IA começam a operar em toda a empresa, a substituição de trabalho acelera e a produtividade pode experimentar um salto altamente não linear.
Nesse ponto, avaliações que antes pareciam excessivas podem subitamente parecer totalmente justificadas.
O ciclo de feedback original de Caballero é:
Avaliação → Investimento → Formação de Capital → Fundamentos
Suspeito que a IA possa evoluir para algo ainda mais poderoso:
Avaliação → Investimento → Computação → Inteligência → Inovação → Mais Ideias → Produtividade Mais Elevada → Lucros Mais Elevados → Avaliações Mais Elevadas
O objeto que gera feedback positivo já não é apenas o capital.
É toda a capacidade da sociedade para inovar.
Se este processo se provar correto, a IA representará mais do que outra revolução tecnológica.
Mudará fundamentalmente a forma como as próprias revoluções tecnológicas são geradas.
Historicamente, as ondas longas de Kondratiev duraram quarenta a cinquenta anos não porque a economia exigia tal timing, mas porque os recursos de inovação eram escassos: os cientistas eram limitados, a capacidade de I&D expandia-se lentamente e o conhecimento difundia-se gradualmente.
A IA está a mudar esses pressupostos.
Em vez de ciclos tecnológicos progressivamente mais curtos, podemos testemunhar múltiplas revoluções industriais a desenrolar-se simultaneamente sobre uma plataforma de IA comum:
Descoberta de medicamentos impulsionada por IA
Materiais concebidos por IA
Semicondutores criados por IA
Robótica alimentada por IA
Biofabrico habilitado por IA
...e muitos mais.
A própria inovação torna-se industrializada.
As revoluções tecnológicas tornam-se contínuas em vez de episódicas.
Se Schumpeter fez da inovação o motor do crescimento económico, e Romer fez do conhecimento o motor do crescimento, então RSI e Caballero juntos podem estar a apontar para a próxima fronteira da teoria do crescimento:
Os ciclos económicos de Schumpeter dependiam da inovação disruptiva, e a inovação disruptiva dependia da inteligência humana — e, ocasionalmente, de génios raros.
A IA pode ser a primeira tecnologia que transforma o próprio génio numa forma de capital: algo que pode ser financiado, replicado à escala, continuamente melhorado e, em última análise, capaz de se melhorar a si próprio.
Com base neste argumento, por maior que pareça a atual bolha da IA, o crescimento exponencial da inovação pode permitir que a economia a absorva muito mais rapidamente do que a maioria das pessoas espera.