A teoria da economia morta
(owenmcgrann.com)- The Dead Economy Theory se refere à crise que surge quando a IA vai além de embaralhar a autenticidade do conteúdo online e passa a eliminar a demanda por trabalho humano em toda a economia
- As avaliações bilionárias das empresas de IA são difíceis de justificar sem a substituição do mercado global de trabalho, e “copilot” e “augmentation” escondem um modelo de eliminação de centros de custo
- Empresas de automação ficam com toda a economia obtida com demissões, mas repassam aos concorrentes o custo do colapso da demanda, criando a AI Layoff Trap e uma corrida armamentista
- Automação no passado criou novos empregos, mas a transição levou décadas, e a IA de uso geral mira não uma tarefa específica, mas o trabalho cognitivo como um todo, ao mesmo tempo
- Economia morta descreve uma situação em que PIB e investimentos crescem, mas a capacidade produtiva é capturada por alguns poucos sistemas de IA, enquanto a maioria perde trabalho, consumo e poder de influência democrática
Da internet morta à economia morta
- A teoria da internet morta (The Dead Internet Theory) parte da percepção de que boa parte do que se encontra online passou a ser conteúdo criado por bots e consumido por bots
- Foi apresentado o dado de que mais da metade do novo conteúdo da internet em 2025 era gerado por IA
- Humanos ainda continuam rolando a tela, mas aquilo que veem se aproxima cada vez mais de ruído e outdoors criados por máquinas para máquinas
- A teoria da economia morta aponta para uma crise maior, que surge quando a IA ultrapassa o conteúdo online e passa a eliminar a própria demanda por trabalho humano na economia
- É tratada como uma crise mais grave do que a transformação do espaço público digital em um ambiente lido e produzido por bots, após o enfraquecimento dos espaços físicos compartilhados
Avaliações de IA e modelo de substituição do trabalho
- O investimento em infraestrutura de IA em larga escala já está na casa das centenas de bilhões de dólares e, na próxima década, é projetado na casa dos trilhões
- Fala-se em um valor de mercado de mais de US$ 800 bilhões para a OpenAI
- A Anthropic ainda nunca registrou lucro anual, mas está em uma faixa semelhante de superavaliação
- O argumento que decorre disso é que o único mercado grande o bastante para justificar tais avaliações é o mercado global de trabalho
- A substituição do trabalho é o modelo financeiro real por trás de termos amenos como “copilot”, “assistant” e “augmentation”
- Quando uma apresentação para investidores diz que um agente de IA “faz o trabalho de 10 analistas”, ela parte da premissa de eliminar centros de custo humanos
- Se a IA ficar restrita a autocompletar documentos ou produzir memorandos mais longos, essas empresas se tornam os ativos mais superavaliados da história do capitalismo
- Empresas de IA tentam provar, com benchmarks próprios, a possibilidade de substituir profissionais especializados
- O GDPVal benchmark da OpenAI mede o desempenho dos modelos em 44 profissões, de corretor imobiliário a analista de notícias
- O AI Productivity Index avalia quatro funções profissionais: associado de banco de investimento, consultor de gestão, associado de grande escritório de advocacia e médico de atenção primária
- O líder de avaliação da OpenAI afirmou que os modelos alcançam “mais de 80% de taxa de vitória” contra especialistas humanos em tarefas que, alguns meses antes, ainda não conseguiam acompanhar, e um ex-banqueiro da equipe de pesquisa disse que continua se surpreendendo com o alcance do que os modelos conseguem fazer no trabalho que ele fazia antes
Armadilha da automação e um choque diferente do passado
- A primeira transição é a fase em que empresas adotam IA, substituem uma parte significativa da equipe e reduzem custos
- Os custos caem, as margens aumentam, as ações sobem e quem participa da teleconferência de resultados fica satisfeito
- Quando Jack Dorsey, da Block, demitiu quase metade dos funcionários em março citando agentes de codificação com IA, as ações dispararam 25% no after-market
- O mercado recompensa a eliminação de trabalho humano como uma transferência imediata e significativa de valor para os acionistas
- A segunda transição é a fase em que os trabalhadores substituídos perdem renda e reduzem consumo
- A receita das empresas que eles usavam cai, e algumas dessas empresas também adotam IA para cortar custos, acumulando a substituição
- A demanda do consumidor em toda a economia se contrai
- A terceira transição é a fase em que a empresa que reduziu custos ao demitir trabalhadores descobre que seus próprios clientes também eram, no fim, trabalhadores de outras empresas
- O crescimento da receita estagna, e a assinatura de IA antes vista como investimento em eficiência vira um custo que contribuiu para destruir o próprio mercado
- O artigo The AI Layoff Trap, de Brett Hemenway Falk e Gerry Tsoukalas, da Wharton, explica essa estrutura como um dilema do prisioneiro
- Em um mercado competitivo, empresas que automatizam ficam com toda a economia de custos obtida ao substituir trabalhadores, mas arcam apenas com parte da destruição de demanda resultante
- Em um mercado com 20 concorrentes, cada empresa sente apenas 1/20 da demanda que destruiu e empurra o restante para os rivais
- Quanto melhor a IA fica, maior o ganho relativo de automatizar antes dos concorrentes, reforçando uma corrida armamentista rumo à ruína coletiva
- O comportamento de manada pode acelerar demissões mesmo antes de a eficiência estar comprovada
- A economista Zoë Hitzig, que trabalhou na OpenAI, avalia que, quando CEOs dizem que estão cortando pessoal por causa da IA, outros sentem que também precisam fazer isso, e essa dinâmica pode acelerar mudanças além do que a eficiência exigiria
- A automação no passado também criou novos empregos, mas a transição não foi rápida nem inofensiva
- O emprego agrícola nos EUA caiu de 90% para 2% da força de trabalho, mas essa transição levou 140 anos
- David Autor, do MIT, analisou que cerca de 60% dos empregos atuais não existiam em 1940
- Carl Benedikt Frey, de Oxford, registrou que, na Revolução Industrial, levou 70 anos para salários e emprego dos trabalhadores substituídos se recuperarem
- Frey afirma que o “problema de ajuste de curto prazo” do progresso tecnológico pode durar uma vida inteira para uma pessoa
- A velocidade de adoção da indústria de IA pode ser muito maior que a dos choques do passado
- Bharat Ramamurti, ex-vice-diretor do Conselho Econômico Nacional dos EUA, disse que o China shock, que destruiu empregos na manufatura, se desenrolou ao longo de vários anos, mas esta mudança pode acontecer em apenas dois anos
- Como o desenvolvimento dos modelos exigiu quantias gigantescas de dinheiro, a pressão para gerar receita com adoção rápida é extremamente forte
- A IA de uso geral mira não uma tarefa específica, mas o trabalho cognitivo como um todo, ao mesmo tempo
- Ferramentas do passado, como o tear mecânico ou a planilha eletrônica, substituíam tarefas estreitas, como tecelagem manual ou cálculo manual
- Em 1983, Wassily Leontief comparou o trabalho humano aos cavalos e citou o caso da população equina nos EUA, que cresceu de 9 milhões em 1840 para 21 milhões em 1900, antes de despencar 88% em até 60 anos após o motor a combustão interna
- Os cavalos não foram aposentados por maldade; eles deixaram de ser economicamente viáveis de manter, e não existe lei econômica que garanta que o mesmo não possa acontecer com os humanos
- A pesquisa de Daron Acemoglu considera que, nas tecnologias recentes, o efeito de substituição superou os efeitos de produtividade e de reemprego
- Entre 1987 e 2017, o efeito de substituição das novas tecnologias superou amplamente o efeito de produtividade e o de criação de novas tarefas
- No caso da IA, ele avalia que uma “automação excessiva” está sendo implementada pelas empresas, gerando custos sociais significativos sem reduzir substancialmente os custos de produção
- Em várias áreas de aplicação, a IA ainda não é boa o suficiente para justificar a substituição
Democracia, distribuição e choque nas profissões especializadas
- Alavancagem democrática vem do trabalho, da arrecadação de impostos, do serviço militar e dos gastos de consumo que os governados fornecem aos governantes
- O poder se distribui porque os de cima precisam de algo dos de baixo
- Se o trabalho sair da equação, a base material da democracia fica abalada
- Se os sistemas de IA gerarem valor sob propriedade de um pequeno número de empresas, os mecanismos fiscais democráticos também enfraquecem ao mesmo tempo
- Se empresas habilidosas em otimização tributária forem proprietárias dos sistemas de IA, a base de arrecadação se enfraquece
- Se o empregador não precisar do empregado, a negociação coletiva vira uma casca vazia
- Os gastos de consumo, que dependem da renda do trabalho, diminuem
- O r > g de Piketty se acelera ainda mais à medida que a IA rompe a conexão entre acumulação de capital e necessidade de trabalho humano
- Uma análise relacionada avalia que, sem redistribuição, “quase tudo acabará pertencendo às pessoas mais ricas no ponto de transição”
- A estrutura em que o público assume o risco e o setor privado fica com a recompensa também se repete
- A arquitetura Transformer, os métodos de treinamento em larga escala e os avanços em semicondutores estão ligados a financiamento público ou semipúblico por meio de universidades, DARPA, laboratórios nacionais e outros
- Mariana Mazzucato afirma que há o risco de a IA se tornar mais um motor de extração de renda do que de criação de valor
- O CEO da Anthropic, Dario Amodei, disse que o equilíbrio de forças da democracia se baseia na alavancagem que a pessoa média tem ao gerar valor econômico
- Ele avalia que, se essa alavancagem desaparecer, a situação fica “assustadora”
- Mas a Anthropic não apoiou legislação para lidar com isso, e o cofundador Jack Clark descreveu a defesa de políticas públicas como “o fim de uma cadeia de trabalho muito longa”
- Clientes autoritários são apresentados como demandantes mais adequados para adotar tecnologia de IA do que democracias
- Se governos democráticos substituírem trabalhadores do setor público por IA, podem pagar um preço eleitoral
- Governos autoritários não têm essa restrição e, além da eficiência econômica, obtêm ganhos de vigilância e controle
- Saudi Arabia, UAE e Singapore são citados como exemplos com capital abundante, tomada de decisão centralizada, ausência de eleitorado a quem prestar contas e forte interesse em tecnologias de controle
- As soluções para a substituição em massa por IA costumam ser tratadas como um problema de distribuição de recursos, como renda básica universal, programas de requalificação e “economia do lazer”
- O estudo de Anne Case e Angus Deaton sobre deaths of despair rastreia que o aumento nas taxas de suicídio, overdose e mortes por doença hepática alcoólica se concentrou em populações com menor escolaridade e maior dependência da indústria de manufatura
- O mecanismo central não é a pobreza em si, mas a perda de propósito econômico, status social e senso de futuro
- Molly Kinder vê a narrativa de abundância das empresas de IA como uma repetição das promessas da globalização, dizendo que desta vez os perdedores não se limitam às cidades industriais do Meio-Oeste
- A UBI é criticada por não resolver problemas estruturais
- Piketty considera que a UBI não enfrenta problemas fundamentais como desigualdade de acesso à educação e à saúde, empregos de baixa remuneração e baixa produtividade, mercados disfuncionais, corrupção e sistemas tributários regressivos
- A pesquisa de opinião de David Shor mostra que a UBI não é popular entre os eleitores dos EUA, enquanto uma garantia federal de emprego pode ser viável
- As pessoas querem trabalho e propósito, não um cheque
- A própria pesquisa da Anthropic mostra que agentes de IA para programação podem produzir não apenas substituição, mas também perda de qualificação
- Engenheiros juniores que dependeram de agentes de IA para programação não concluíram as tarefas muito mais rápido e, depois, entenderam menos o próprio trabalho em um quiz
- A lógica da requalificação pressupõe que as pessoas possam desenvolver novas habilidades para continuar relevantes, mas a própria ferramenta pode impedir a formação dessas habilidades
- A substituição de profissionais especializados pode abalar a base da estabilidade política das democracias avançadas
- Joseph Stiglitz disse que a IA atingirá “empregos white-collar padronizados”
- Empregos de escritório baseados em formação universitária, como contadores, analistas, advogados juniores, radiologistas e desenvolvedores de software, eram áreas que se sentiam protegidas do colapso da manufatura
- Essa camada profissional é apresentada como a espinha dorsal da estabilidade política nas democracias avançadas
- Desemprego em massa e perda de propósito podem gerar uma convulsão social maior do que o populismo atual
- Imagina-se uma situação em que dezenas de milhões de pessoas em idade ativa perdem sua função econômica e um caminho claro, enquanto percebem que os responsáveis por isso são os seres humanos mais ricos da história
- Em abril, alguém tentou atacar a casa de Sam Altman com coquetéis molotov
- Outro agressor mirou um vereador de Indianapolis que havia aprovado um projeto local de data center
- Em um painel, o CEO da Palantir, Alex Karp, disse que o maior desafio da IA nos EUA é a instabilidade política e que, se o país explodir politicamente, ninguém ganhará dinheiro
A janela regulatória e a conclusão da economia morta
- As projeções econômicas divergem fortemente
- Acemoglu estima que apenas 4,6% das tarefas na economia atual podem ser automatizadas com IA de forma economicamente eficiente, e que o impacto total da IA sobre a produtividade nos próximos 10 anos será de 0,66%
- O Goldman Sachs projetou em 2023 que a IA generativa poderia elevar o PIB global em 7%
- A McKinsey projeta 0,5% a 3,5% ao ano
- Em uma pesquisa de 2025, mais de 90% das empresas relataram não ver impacto mensurável sobre emprego ou produtividade, apesar de US$ 250 bilhões em investimentos em IA
- Torsten Slok disse que a IA “está em toda parte, exceto nos dados macroeconômicos que chegam”
- Independentemente de a IA ser tão poderosa quanto a indústria afirma, uma automação suficientemente plausível já pode ser destrutiva
- As evidências atuais mostram um grande abismo entre a propaganda e o produto, e economistas sérios veem os ganhos de produtividade como apenas uma fração do que o setor projeta
- O ponto central de Acemoglu é que a IA pode ser destrutiva mesmo sem ser revolucionária
- A automação “mais ou menos” significa uma tecnologia que é boa e barata o bastante para substituir trabalhadores, mas traz ganhos mínimos de produtividade
- O pior resultado pode não ser uma IA superinteligente, mas uma IA “boa o suficiente” implantada agressivamente por incentivos trimestrais e pressão do mercado acionário
- A captura regulatória já avançou bastante
- Nos três primeiros trimestres de 2025, 39% do crescimento econômico dos EUA veio de investimentos relacionados à IA, e o governo federal passa a ter interesse em manter esse boom
- Amodei admite que isso faz com que empresas de tecnologia hesitem em criticar o governo dos EUA, e leva o governo a apoiar políticas extremamente antirregulação para a IA
- Os interesses de reguladores e regulados convergem para um só
- As propostas públicas de política da OpenAI entram em conflito com sua atuação política
- No white paper de abril Industrial Policy for the Intelligence Age, a OpenAI propôs semana de trabalho de 32 horas, aumento do imposto corporativo e do imposto sobre ganho de capital, e um “fundo público de riqueza” no qual todos os cidadãos teriam participação em empresas de IA
- No mesmo período, o presidente da OpenAI financiou um super PAC que gastou mais de US$ 2 milhões em anúncios contra Alex Bores, candidato à Assembleia de Nova York que propunha regulação de segurança para grandes desenvolvedoras de IA e pagamentos diretos aos americanos via taxação da IA
- A OpenAI removeu o teto de lucro que limitava o retorno dos investidores a 100 vezes o investimento inicial
- Segundo relatos, o principal lobista da OpenAI, Chris Lehane, sistematicamente reduziu a prioridade de pesquisas internas que poderiam gerar resultados desfavoráveis e indicou que não publicaria artigos sobre um problema antes que existisse uma solução para ele
- As possíveis intervenções são conhecidas
- participação pública na infraestrutura de IA
- aplicação rigorosa das leis antitruste
- um sistema real de tributação sobre o trabalho automatizado
- Branko Milanovic propõe ampliar a distribuição da propriedade do capital e tributar de forma mais agressiva a renda mais alta do capital
- Não são medidas tecnicamente difíceis, e sim medidas que exigem instituições democráticas funcionais com disposição para enfrentar as empresas mais ricas da história
- A economia morta não é uma economia em que nada acontece
- O PIB pode subir, e os investimentos ligados à IA já estão sustentando isso
- A economia morta é uma economia em que muita coisa acontece, mas nada disso precisa de você
- A capacidade produtiva da civilização foi capturada por um sistema no qual você não tem participação, contribuição nem poder de voto
- Quem construiu isso expressa preocupação em privado, enquanto encena otimismo em público
- Permanece a contradição central de publicar white papers pedindo redistribuição radical enquanto se financia um super PAC para derrubar políticos que propõem essa mesma redistribuição
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1 comentários
Comentários do Hacker News
A agricultura indiana é parecida com o problema que os EUA estão começando a enfrentar com IA. A agricultura da Índia ainda é excessivamente intensiva em mão de obra pelos padrões mundiais, e 43% dos trabalhadores atuam na agricultura. Nos EUA é menos de 2%, e na China era 22% em 2023, continuando em queda
Essa estrutura agrícola ineficiente não existe por acaso, mas é mantida por subsídios enormes, e tentativas de reduzir esses subsídios levaram a revoltas. Os EUA e a UE também passaram por essa transição ao longo de várias gerações e ainda mantêm grandes subsídios agrícolas. A China fez a transição mais rapidamente, mas adotou o sistema hukou para impedir uma migração rural para as cidades mais rápida do que os centros urbanos conseguiam absorver
Olhar como países que fizeram uma transição rápida de uma agricultura intensiva em mão de obra para uma sociedade urbana reagiram pode dar pistas sobre como será a transição da IA. Países asiáticos que passaram de pobres a ricos em uma geração viveram esse processo de formas diferentes, e isso pode ser mais útil do que filosofia
https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators...
https://en.wikipedia.org/wiki/2024%E2%80%942025_Indian_farme...
Você podia tentar mandar algo de Cleveland para Paris e desistir no meio do caminho, ou enviar bebidas e só parte delas chegar enquanto o resto simplesmente sumia. Havia muitas forças no setor de transporte querendo preservar a ordem existente, como empresas de caminhão, ferrovias, armadores, despachantes, trabalhadores portuários, sindicatos e donos de navios antigos sem contêineres, e eles também não queriam padronização
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Box_(Levinson_book)
Além disso, a falta de oportunidades também é um problema. A Índia se concentrou no setor de serviços e ficou para trás na industrialização. O governo atual está tentando impulsionar mais a industrialização, mas o país já ficou para trás nessa curva
Quando conversei com um recrutador do Facebook no passado, ficou na minha cabeça ele se gabar de quantos andares só uma unidade em Seattle ocupava com desenvolvedores do Messenger. Fico realmente curioso sobre o que tantos desenvolvedores fazem num projeto como o Messenger
Em certo sentido, a IA parece somar a uma situação de capacidade excedente que já existia. Se já havia excesso de oferta de talentos, também fica a dúvida de por que continuaram contratando cada vez mais desenvolvedores. Mesmo antes da febre da IA, o Musk já tinha cortado drasticamente a equipe do Twitter, e isso não mostrou que havia excesso?
Nunca trabalhei numa empresa puramente de software que entrega produto diretamente a clientes externos; sempre fui desenvolvedor interno, então é difícil imaginar como a economia da engenharia de software funciona na prática. O resultado final da onda dos LLMs talvez acabe sendo só uma mudança de ferramentas, e não uma revolução. No papel, parece que deveria ser revolucionário, mas quanto mais uso em tarefas de programação e não programação, menos mágico isso parece. Ainda assim, às vezes há momentos brilhantes
Em empresas pequenas isso é mais fácil, porque a liderança de topo entende o todo até certo ponto; mas, à medida que a empresa cresce, aumentam os maus atores, as necessidades inventadas e a construção de impérios. Empresas grandes ficam lentas e respondem reduzindo salários ou fazendo mais demissões. Em software, isso parece particularmente visível porque os sistemas são muito especializados e é difícil identificar o que realmente importa
Devolver via dividendos pareceria admitir que já não conseguem mais crescer, então acabam comprando empresas, contratando mais gente ou investindo em projetos gigantescos. Despejar bilhões de dólares em coisas como Metaverse, migração para blockchain ou ser AI-native no fundo é um ato para demonstrar potencial de crescimento
Isso também toca no artigo ao mostrar como as pessoas se sentem incapazes de interromper essa enorme má alocação de recursos que mal consegue evitar o próprio colapso. Sou fortemente positivo em relação à IA, mas textos como este são muito mais úteis e interessantes do que textos que apenas concordam comigo. Sou cético quanto à ideia de que mudanças positivas possam vir pelo voto, e a frase “se não pode vencê-los, junte-se a eles” até parece prática em teoria, mas na realidade soa estreita demais. Ainda assim, estou tentando adotar bem a IA por causa do potencial em tecnologia assistiva, acessibilidade e também por interesse próprio
No fim, eu não ficaria surpreso se surgisse um vigilantismo mal direcionado, como ações no estilo da Earth Liberation Front, mas também não simpatizaria com isso
Em vez de realocar a equipe existente, é mais fácil jogar um novo time de desenvolvedores no problema, e essas equipes entram assim porque, para pessoas com a inteligência exigida, não há trabalho atraente de longo prazo. No caso do Twitter, acho que a questão era quantas pessoas eram necessárias para manter as reclamações sob controle numa organização de baixo valor e alto tráfego de dados. Empresas de mídia social não enfrentam tantas situações de vida ou morte, então o Musk pôde eliminar departamentos ou projetos fora de DevOps
Existe a suposição de que, se você mandar cheques para as pessoas, elas vão encontrar sentido em hobbies e comunidade, vão pintar, cuidar do jardim e no fim escrever um romance
O autor parece achar que isso falharia porque cairíamos em drogas, álcool e suicídio, mas para os aposentados isso funciona bem. Eles gostam dessa vida. Fico em dúvida se a razão de termos de fazer trabalhos chatos das 9 às 5 é realmente porque não conseguiríamos lidar com a liberdade
Quando eu era mais novo, trabalhei com um colega da Bulgária que ficava entediado demais sem trabalho, então trabalhava 70 horas por semana e tirava propósito do trabalho. Quando você se acostuma a trabalhar o tempo todo, o trabalho vira o propósito, e não trabalhar vira morte. Um dos meus avós também morreu de ataque cardíaco menos de um ano depois de se aposentar, e havia muitos indícios de que teria vivido mais se não tivesse se aposentado. Para algumas pessoas, liberdade é trabalho, e elas precisam ter um propósito para ter liberdade de aproveitar as outras coisas
O ponto central é a parte em que a empresa demite trabalhadores para cortar custos e depois percebe que seus clientes, no fim das contas, eram os trabalhadores de outras empresas. O crescimento da receita para, e a assinatura de IA, vista como investimento em eficiência, vira uma contribuição para destruir seu próprio mercado
Levando isso ao extremo, a solução final desse problema vira um separatismo de uma economia de IA não humana completa, em que clientes e fornecedores são todos robôs. Por que gastar com educação pública, pesquisa e saúde? Basta construir mais datacenters. Mas nem US$ 1 bilhão nem um bunker no hemisfério sul salvam ninguém. Nesse mundo hipotético desumano, capital não é fosso. De onde vem a autoridade, e como confiar nos seguranças? E mesmo com um exército de robôs/drones, e se ele for hackeado? E se o alinhamento de IA der certo e o Claude se recusar ao pedido?
É obsceno demais. Não seria melhor preservar a dignidade humana e tentar ir para um futuro mais humano?
Mesmo uma pequena vantagem em preço ou qualidade pode, em tese, tomar a maior parte da participação de mercado da sociedade rival. A solução precisa lidar com esse problema de algum jeito
https://www.imdb.com/title/tt6902176/
Este texto conseguiu colocar em palavras muita coisa que eu sentia faltar no discurso sobre IA. Em especial, são importantes as consequências sistêmicas do futuro prometido pela IA, sua interação com a economia política e um exame crítico que não aceite simplesmente a “metanarrativa da modernidade ocidental”
Mais importante ainda, ele mostra com clareza o quanto pode ser nocivo o fato de magnatas da IA reestruturarem a economia e fortalecerem ciclos de retroalimentação entre capital e política, mesmo que os lucros da IA não se realizem como prometido — talvez especialmente nesse caso. Há muito sentimento anti-IA disperso, e se intelectuais conseguirem se reunir em torno de uma pauta comum, isso pode acabar virando um movimento político
Se essas empresas fizerem IPO no fim deste ano, os números da demonstração de resultados e a sustentabilidade devem aparecer nas finanças públicas
Pelo que se ouve, a Anthropic talvez possa ser lucrativa, mas a escala é o problema; a OpenAI não é lucrativa; e o Google, graças a datacenters já existentes, silício próprio e experiência operacional, pode ter uma estrutura de custos baixa por ser amplamente verticalmente integrado. Mesmo assim, ainda precisa justificar os gastos. Quando tiverem de reportar publicamente os números a cada trimestre, acho que tudo isso vai voltar à realidade
Do ponto de vista de engenharia, se existe um “o que fazer”, provavelmente o melhor retorno sobre investimento é empurrar o ponteiro em direção aos modelos locais — em pesquisa, em agentes ou no uso simples —, entender como funcionam e defendê-los quando fizer sentido. Isso acontece com mais frequência do que se imagina
É muito interessante e inquietante que a população de cavalos nos EUA, que era de 9 milhões em 1840 e cresceu para 21 milhões em 1900, parecendo imune à mudança tecnológica, tenha colapsado 88% em menos de 60 anos após o motor a combustão interna
Se levarmos essa analogia ao pé da letra, surge a pergunta: “então quem compra?” Se os trabalhadores forem empurrados para fora pela automação, para quem esses serviços de IA serão vendidos? Se a população mundial cair 80% ou 90%, tudo seria reprecificado, e economias de escala muito menores passariam a bastar, então isso poderia de repente virar uma economia “sustentável”. Não estou supondo que esse seja o plano; é apenas o que me veio à cabeça ao ler a analogia dos cavalos
Isso se parece com a relação, na era da globalização, entre consumidores americanos e trabalhadores de países subdesenvolvidos. Historicamente, estruturas assim costumavam ser resolvidas quando criavam instabilidade política insustentável, mas hoje também existem muitos novos meios de administrá-las
https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/05/tracki...
Em contrapartida, indústrias que mantêm o Estado funcionando e armado devem se expandir. A produção de drones militares para proteger recursos computacionais dos bárbaros humanos, a mineração de terras raras para expandir a tecnologia, o redirecionamento de água potável pública e de irrigação agrícola para indústria e manufatura que sustentem centros de poder e a geração de energia podem crescer
Claro, ele disse que era “só uma piada” e uma “alternativa humanitária” ao genocídio, mas esse é o tipo de gente que está moldando a política, a tecnologia e a economia
O fato de que isso pode acontecer é amplamente conhecido e vem sendo discutido há anos. A verdadeira questão é o que fazer a respeito.
Muita gente, incluindo David Shapiro, falou de uma economia pós-IA parecida com a UBI. O sonho era que as máquinas cuidassem das tarefas domésticas enquanto nós pintássemos quadros, compuséssemos músicas e fizéssemos lindos móveis rústicos no ateliê. Isso ainda pode acontecer, mas primeiro precisamos resolver a questão de como distribuir recursos de forma responsável. A humanidade nunca foi muito boa nisso. Tentamos ganhar o máximo possível para ter acesso a recursos que os outros não têm e, agora, muitas vezes isso termina em estagnação ou retrocesso. Parece que, 20 ou 30 anos atrás, a pessoa média tinha mais dinheiro disponível para gastar
Partindo desse pressuposto, e se não estivermos considerando um cenário Terminator/SkyNet nos próximos 10 anos, existem opções. É possível pensar em tributação sobre uso de tokens, obrigação de data centers locais, supervisão obrigatória de IA, nacionalização de empresas de IA, um firewall nacional ao estilo chinês para impedir que empresas levem a computação de IA para fora do país, cobrança das empresas de acordo com o número de trabalhadores substituídos e exigências sobre a proporção entre consumo de tokens e trabalhadores humanos dentro das empresas. Medidas assim podem amortecer o choque de mudanças rápidas e dar tempo para o mercado de trabalho se adaptar
Por que desta vez seria diferente? Ferramentas de IA poderosas não permitiriam fazer mais trabalho com o mesmo número de pessoas? Se houver recursos, conquistar mais mercado não seria uma operação empresarial mais inteligente?
Se a empresa A simplesmente mantiver sua participação atual no mercado, demitir metade dos funcionários e embolsar o dinheiro, a empresa B não poderia contratar esses trabalhadores e competir com mais força com uma força de trabalho mais produtiva? Nesse caso, B conquistaria mais mercado e sobreviveria por mais tempo
Na natureza, diz-se que não existem nichos ecológicos vazios. Ou seja, se há espaço para competir por recursos, ele é rapidamente ocupado por causa dos incentivos. Não é rigorosamente exato, mas é uma boa heurística
A remuneração dos trabalhadores do conhecimento nos EUA é de cerca de 10 trilhões de dólares por ano, e o dinheiro levantado por Anthropic e OpenAI — nem sequer gasto ainda, apenas captado — é de 317 bilhões de dólares, cerca de 3% do gasto anual com trabalho do conhecimento. Se uma empresa puder multiplicar a produtividade dos trabalhadores por um fator maior, ela não pagaria 3%, 5% ou 10% a mais por isso?
A preocupação fundamental aqui é que a IA atual oferece automação parcial da inteligência. O objetivo final dos investidores e das empresas que usam IA é a automação completa da inteligência, e o mesmo vale para o trabalho físico. Eles querem robôs de 25.000 dólares que trabalhem 24 horas por dia e modelos de IA que façam, mais barato, o trabalho de funcionários de escritório humanos. Ainda não sabem como construir nenhum dos dois, mas vão tentar até gastar o último centavo do planeta
Em termos estritos, nem nós, como clientes, somos necessários. Os robôs poderiam construir diretamente iates e mansões para eles e ainda fazer o papel de seguranças
Isso pode ser verdade por um tempo, mas o que acontece quando a IA conseguir gerenciar esses 10 agentes tão bem quanto um engenheiro de software? Claro, pode-se dizer que o engenheiro ainda será mais valioso se gerenciar 10 agentes que, por sua vez, gerenciam 10 agentes cada, mas no fim há um limite. Não é necessário ter 1.000 engenheiros de software, cada um gerenciando 10.000 agentes, e surge um gargalo na capacidade de distribuir trabalho rápido o suficiente
Pela perspectiva do trabalho de colarinho azul, isso é mais fácil de entender. Suponha um robô humanoide capaz de fazer qualquer trabalho manual realizado por humanos, custando 25.000 dólares, com alguns milhares de dólares por ano de custo operacional e trabalhando 20 horas por dia, descontado o tempo de recarga. O trabalhador da construção substituído por ele não passaria a gerenciar uma equipe de robôs de construção. Já existe um empreiteiro geral, e a construção não pode escalar além das restrições físicas como escrever código. Se robôs assim existirem, uma grande parte da população ficará desempregada. Não haverá um concorrente disposto a contratá-los, porque os concorrentes também poderão simplesmente usar robôs
Abrir uma oficina mecânica numa cidade pequena não significa que você precise empregar para sempre todos os mecânicos que aparecerem. Existe um número ótimo de empregados para a demanda de serviço. Se de repente surgir uma ferramenta que dobre a produtividade dos mecânicos, o passo seguinte é demitir metade deles
O estado da economia como um todo depende da trajetória. Este texto pode ser lido como um alerta de que a inércia acumulada no atual ciclo de hype da IA pode nos empurrar para um ponto de inflexão rumo a um estado estacionário indesejável, em que novos entrantes não tenham nenhum capital
Talvez todos nós possamos virar CEOs das nossas próprias empresas, ou presidentes do conselho, empregando agentes. Nosso trabalho passaria a ser encontrar os melhores agentes para aumentar a eficiência e a eficácia