A IA é uma bolha?

• O debate sobre a formação de uma bolha tanto na indústria de IA quanto no mercado de investimentos está se espalhando, e o otimismo excessivo é apontado como a variável central
• As bolhas de “inflection” baseadas em inovação tecnológica causam perdas no curto prazo, mas no longo prazo aceleram o avanço tecnológico
• Os gastos relacionados à IA e a alta das ações respondem pela maior parte do crescimento da economia dos EUA e do S&P 500, e a disparada de empresas como a Nvidia estimula o sentimento dos investidores
• A expansão do investimento em infraestrutura de IA por meio de dívida é citada como um sinal de risco semelhante às bolhas passadas de telecomunicações e internet
• Em um cenário em que o potencial e a incerteza da IA coexistem, é necessário um enfoque cauteloso e seletivo, em vez de otimismo total ou evasão completa

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A natureza das bolhas e os padrões que se repetem

• As bolhas surgem de otimismo excessivo mais do que da própria inovação tecnológica ou financeira
  • Quando uma nova tecnologia aparece, os primeiros participantes obtêm grandes retornos, e investidores que chegam depois mergulham movidos pela sensação de “não posso ficar de fora (FOMO)”
  • No curto prazo, as perdas são inevitáveis, mas no longo prazo isso se torna a base do avanço tecnológico
• Em casos do passado (Companhia dos Mares do Sul, internet, fibra óptica, subprime etc.), a “novidade” estimulou a imaginação e levou a avaliações irracionais
• A fronteira entre otimismo racional e euforia irracional é uma questão de julgamento, e é difícil separá-las com clareza

“Boas bolhas” e “más bolhas”

• Byrne Hobart e Tobias Huber dividem as bolhas em dois tipos
  • Bolha de “mean-reversion”: não passa de uma moda financeira e destrói riqueza
  • Bolha de “inflection”: como as ferrovias e a internet, impulsiona o progresso tecnológico e constrói infraestrutura social
• Segundo a análise de Carlota Perez, a febre especulativa torna possível a “Installation Phase”, que depois leva ao “Deployment Period”
• As bolhas de progresso tecnológico aceleram o aporte de capital e a experimentação, mas ao mesmo tempo muito dinheiro é perdido
• O ponto central é promover o progresso sem se tornar vítima da destruição de riqueza ao longo do processo

Situação atual do mercado de IA e incertezas

• A IA responde pela maior parte do capex corporativo, do crescimento do PIB e da alta do S&P 500
  • A Nvidia se tornou uma presença simbólica, com sua capitalização de mercado subindo cerca de 8.000 vezes em 26 anos
• No entanto, o uso comercial da IA, sua estrutura de receitas e quais empresas serão vencedoras ainda são incertos
  • Como mostra o caso da indústria automobilística, a importância de uma tecnologia e o sucesso do investimento são coisas distintas
• O “lottery-ticket thinking” está se espalhando
  • Ex.: a startup Etched levantou a possibilidade de se tornar “a maior empresa do mundo” com um investimento de US$ 12 milhões
• Rentabilidade, estrutura competitiva e circular deals também levantam dúvidas
  • A estrutura de investimento e gastos cruzados entre OpenAI e Nvidia é criticada como “self-dealing”
  • O Goldman Sachs estima que 15% da receita da Nvidia virá desse tipo de operação

Expansão da dívida e risco financeiro

• O custo de construção da infraestrutura de IA é estimado em até US$ 5 trilhões, e as principais big techs estão captando recursos por meio da emissão de títulos
  • Microsoft, Meta e Alphabet emitiram títulos com vencimento em 30 anos
• Investimento saudável é aquele financiado com capital próprio com base em fluxo de caixa; investimento arriscado é construir data centers com dívida sem ter clientes
• Paul Kedrosky e Azeem Azhar alertam que a infraestrutura de IA já entrou na fase de “Minsky Moment”
  • Investimento em capacidade crescendo mais rápido que as receitas, uso de SPV (sociedade de propósito específico) e expansão de vendor financing são sinais de risco
• A dívida amplifica perdas e, com desaceleração da demanda ou evolução tecnológica, há possibilidade de excesso de data centers e falências
• Oaktree e Brookfield enfatizam o “uso cauteloso da dívida” e estão investindo fora de áreas já sobrecarregadas

A particularidade da IA e o julgamento de investimento

• A IA é uma tecnologia capaz de substituir funções cognitivas humanas, algo qualitativamente diferente de inovações passadas
  • Ela já substitui trabalho humano em áreas como programação e publicidade digital
  • A velocidade do avanço tecnológico é tão alta que a demanda é difícil de prever
• Como ocorreu com os setores de rádio e aviação no passado, a narrativa de “ver a incerteza como oportunidade” alimenta o superaquecimento
• A tese da bolha da IA e seus contrapontos coexistem
  • Semelhanças: expectativas excessivas, FOMO, circular deals, SPV e grandes investimentos seed
  • Diferenças: geração real de receita, grande base de usuários e múltiplos P/L racionais
• Anthropic e Cursor, por exemplo, tiveram receita 100 vezes maior em um ano, mostrando demanda real por produtos de IA

Conclusão: otimismo cauteloso

• É muito provável que a IA seja uma bolha, mas ao mesmo tempo ela representa um ponto de virada tecnológico histórico
• Se há “irrational exuberance” ou não, isso só poderá ser confirmado com o tempo
• Todas as inovações do passado vieram acompanhadas de excesso de investimento e perdas, e a IA dificilmente será exceção
• O uso de dívida pode ampliar ainda mais os riscos deste ciclo
• Portanto, tanto investir de forma irrestrita quanto evitar completamente são arriscados; a melhor estratégia é uma participação seletiva e disciplinada
• Mesmo nos investimentos em data centers e infraestrutura de IA, análise fria e capacidade de execução são indispensáveis

Apêndice: IA e o futuro do emprego

• A IA é uma tecnologia poupadora de trabalho, o que aumenta a produtividade, mas ao mesmo tempo gera preocupação com grande redução de empregos
  • Joe Davis, da Vanguard, avalia que “43% do tempo de trabalho será economizado”
• Aumento de produtividade ≠ aumento de emprego
  • A redução de empregos pode levar à queda de arrecadação tributária e ao aumento de gastos com bem-estar social
• Discute-se a possibilidade de adoção de renda básica universal (UBI), mas o financiamento e a perda de significado social continuam sendo problemas
• Há preocupações com perda de sentido do trabalho, divisão social e expansão do populismo
• Entre as profissões mais resilientes no futuro, são citados trabalhos físicos (encanador, enfermeiro etc.) e ocupações baseadas em criatividade e insight
• Em resumo, a IA tem potencial para reestruturar profundamente a economia e a sociedade, exigindo uma resposta inteligente e uma visão equilibrada

[GN⁺]

Opiniões do Hacker News

• Muitas equipes avançadas de software agora afirmam que os desenvolvedores não escrevem mais código diretamente, e que basta descrever a funcionalidade desejada para a IA gerar o código. Isso parece uma afirmação muito exagerada, então fico curioso para saber se há base para isso

  • Na nossa empresa, um bot integrado ao Slack gera automaticamente pequenos PRs. Ele lida bem com coisas como ajustes de Terraform, atualização de endpoints e adição de handlers simples.
    Mas quando pedi ao Claude para escrever um utilitário concorrente de migração de dados em Go, o tratamento de goroutines e waitgroups saiu uma bagunça, cheio de bugs. Provavelmente teria sido mais rápido codar eu mesmo.
    Ainda assim, no dia seguinte um colega precisou de uma ferramenta parecida, e uma conversa de 45 minutos com o Claude economizou de 6 a 8 horas.
    Eu uso uma abordagem híbrida — escrevo a estrutura básica e o código de exemplo, reviso o que a IA gera e monto testes e guardrails para deixar a IA fazer o resto. Os resultados são inconsistentes, mas estão melhorando aos poucos.
    Só que o CEO declarou nossa empresa como ‘AI-first’, então temos que usar IA em todo trabalho. Sinceramente, acho que é a direção errada, mas parece que o uso de IA vai virar KPI de avaliação
  • A frase “o código escrito por IA é de nível mundial” é ainda mais grave. As pessoas do mercado financeiro parecem não entender absolutamente nada de programação
  • Concordo totalmente. Howard Marks é um investidor lendário, mas IA não é a área de especialidade dele. Como o público dele é de investidores, a intenção era oferecer insights sob a ótica de investimento, e não sobre a realidade técnica da IA
  • Esse tipo de afirmação não é verdadeira. Não dá para chamar de “equipe avançada” um time que trabalha assim. Na verdade, quanto maior a dependência de IA, mais isso pode ser evidência de que a complexidade do time é baixa
  • Sempre ouço a frase “pilotos não pilotam mais aviões”, mas isso é completamente falso. O piloto automático faz muita coisa, mas o controle essencial continua nas mãos de humanos

• A parte final do texto me marcou. Foi a primeira vez que senti que torcia para uma tecnologia não cumprir suas promessas. Normalmente novas tecnologias empolgam pelas possibilidades, mas desta vez o foco parece estar só em reduzir custo de mão de obra, o que é deprimente.
  Como ferramenta de coleta de informação, a IA é excelente, mas a direção de tentar substituir a criatividade humana não é algo bem-vindo

  • Sinto o mesmo. Eu amo o processo de programar sentindo um espírito artesanal. Há algo especial em quebrar um problema em partes, organizar tudo logicamente e viver aquele momento quase mágico quando o código finalmente se completa.
    Controlar um computador com uma linguagem que aprendi por mais de 10 anos é algo quase milagroso. Não gosto da ideia de só descrever em inglês e esperar. Eu sou uma pessoa que escreve código diretamente, e não quero abrir mão disso
  • Também tenho essa preocupação. Depois do surgimento do ChatGPT, percebi o tamanho do impacto ambiental, e a explosão no consumo de recursos dos datacenters foi chocante.
    Acredito que a tecnologia pode melhorar a humanidade, mas ao mesmo tempo é doloroso ver a realidade de dar poder de controle social a um pequeno grupo de ricos.
    A IA corre o risco de criar um mundo hostil e desigual para a maioria das pessoas. Precisamos avaliar com mais seriedade os danos sociais da tecnologia
  • A própria ideia de que empregos são necessariamente indispensáveis me parece falta de imaginação. Se minha subsistência estivesse garantida, eu provavelmente escreveria com prazer até código sem valor comercial
  • LLMs são úteis para escrever código ou pesquisar, mas a tentativa de substituir a criatividade e a expressividade humanas é desagradável
  • No fim, LLM é apenas um preditor de linguagem. Ele só recombina textos existentes sem entendimento, então trabalhos que exigem raciocínio continuam insubstituíveis.
    Ainda assim, empresas são sempre obcecadas por reduzir custos de mão de obra, então, mesmo sem IA, tentariam cortar pessoas de outras formas

• Ao ler a frase “a IA tem potencial para se tornar um dos maiores avanços tecnológicos da história humana”, tive vontade de brincar perguntando se os ursos (pessimistas) não foram consultados

  • Na prática, muita gente não acredita que AGI seja possível. Também não acha que LLMs ou IA vão mudar profundamente a própria vida
  • Dá para acreditar que a IA vai crescer algum dia. Mesmo que os LLMs batam no limite, no fim a IA será uma grande tendência
  • Isso me faz pensar em “minha bolha de otimismo tecnológico não é uma bolha, confia”
  • Se você enfatizar a palavra “potencial”, a frase fica praticamente correta
  • Havia uma frase no artigo: “seria a primeira vez na história se o entusiasmo com IA não acabasse levando a uma bolha”

• A frase “programação é o canário na mina de carvão do impacto da IA” me chamou atenção.
  Em seguida, o texto cita uma entrevista de Grace Hopper de 1944, contando uma história de antes mesmo de existir o conceito de programação.
  PDF do registro oral de Grace Hopper

• O problema é que a discussão sobre IA pende para extremos. Dizer que “a IA escreve a maior parte do código” é exagero, mas negar completamente o uso de IA também é irrealista.
  Startups em estágio inicial usam LLMs para acelerar testes e boilerplate, mas a engenharia central continua sendo trabalho humano.
  É uma bolha, sim, mas como na era dot-com, mesmo com um ajuste a tecnologia em si vai permanecer

  • Já não concordo com isso. Um amigo meu, numa startup financeira, usou LLMs para fazer bootstrap rápido de código complexo e até automatizou Terraform e documentação.
    Eu mesmo não entendia Kubernetes, Helm e ConfigMap, mas a IA montou uma configuração de serviço perfeita para mim
  • Na bolha dot-com, muitas empresas quebraram, mas Amazon, Google e eBay sobreviveram.
    Assim como a web virou a base do SaaS, a IA também vai se firmar como tecnologia central.
    Hoje a Nvidia lucra graças ao preço das GPUs, mas o valor real vai surgir nas aplicações de IA.
    Com modelos open source e custos de inferência em queda, a infraestrutura em si não é uma barreira de entrada.
    Até o ChatGPT ainda tem muitos bugs e pouca maturidade. A inovação real vai vir de empresas pequenas usando modelos para criar novos UX e produtos

• Fiquei imaginando se existisse um bot de IA que detectasse comentários do tipo “IA não consegue” e respondesse automaticamente “pra mim funciona bem, e aí?”. É só um experimento mental divertido

  • Eu penso algo parecido. No HN, as reações positivas à IA parecem muito mais fortes do que a percepção real dos engenheiros
  • Uns 90% dos comentários elogiando IA parecem texto de chatbot copiado e colado

• O Vale do Silício conseguirá gerar trilhões de dólares com LLMs e GPUs?
  Se a economia não crescer nesse nível, outras regiões vão acabar pagando a conta.
  E será que LLMs podem evoluir para AGI com financiamento suficiente?
  Por enquanto, LLMs são basicamente geradores inteligentes de texto

  • Entre as citações do artigo, a frase “para que o boom da IA seja produtivo, a receita precisa alcançar o ritmo antes de um aperto de crédito” é central.
    A internet também foi transformadora, mas muitas empresas faliram sem receita.
    A IA pode ser algo real e, ao mesmo tempo, uma bolha
  • “Entendimento” não existe

• A forma como você lê esse memorando depende da sua posição.
  Como na bolha dot-com, algumas empresas vão quebrar, mas a tecnologia vai permanecer.
  Já a bolha imobiliária de 2007 foi um colapso generalizado.
  A IA está mais perto do primeiro caso — pode haver uma correção, mas a oportunidade de crescimento de longo prazo é enorme.
  Para investidores atrás de lucro de curto prazo, isso pode parecer bolha, mas para fundadores e builders de longo prazo, é um momento de criação de novo valor

• Eu gostava dos textos do Howard Marks antigamente, mas desta vez me pareceu uma compreensão superficial.
  Soou mais como uma tentativa de acompanhar a tendência do que de lidar com fatos técnicos

  • Acho que, na verdade, você o interpretou mal. O foco dele era menos a viabilidade técnica e mais o alerta sobre superaquecimento dos investimentos. Do ponto de vista de investimento, a análise é perfeitamente lógica
  • Ele mesmo admite que não entende muito de tecnologia, mas o fato de ter explorado o impacto econômico já é significativo.
    Mesmo que a IA reduza só 5% a 10% do custo de mão de obra, isso já pode ter um efeito enorme na sociedade.
    Mesmo sem perfeição técnica, o efeito econômico pode ser muito real

• Vi uma notícia de que US$ 8 trilhões devem ser investidos na construção de datacenters para IA (Yahoo Finance).
  Para atingir retorno anual de 10%, seria preciso gerar US$ 800 bilhões por ano.
  As GPUs são trocadas a cada 3 anos — será que dá para ter esse nível de receita?
  Na entrevista do Ilya, ele também disse que “ninguém sabe como construir AGI”