Vivemos estes primeiros meses de 2025 com a sensação de estar contemplando fenômenos que podem mudar de forma drástica o alcance tecnológico e algumas das bases econômicas e sociais do nosso tempo. No epicentro dessa sensação encontra-se a inteligência artificial (IA). O perímetro da IA vai além de suas aplicações mais vistosas (como os assistentes virtuais ou os tradutores automáticos) e engloba os criadores de modelos, as empresas de semicondutores (Nvidia e outras, especializadas em chips para o treinamento e a inferência); os provedores de centros de dados e serviços em nuvem que devem fornecer a massiva capacidade computacional requerida pelos modelos; os operadores de telecomunicações, garantidores da infraestrutura de redes e largura de banda, e as empresas energéticas, imprescindíveis para alimentar, a custos razoáveis, os centros de processamento de dados. Todo esse ecossistema é necessário para que a IA se despliegue em grande escala. Também são necessárias novas ideias de aplicação, chips mais eficientes, assim como uma governança e regulação global efetivas.
A principal disrupção ocorreu no âmbito dos modelos de linguagem de grande porte: a irrupção da DeepSeek e da Alibaba representa alternativas mais baratas e eficientes que abalam os alicerces da liderança dos gigantes americanos (Google, Microsoft, Meta, Amazon, OpenAI). Elas são o melhor reflexo da capacidade chinesa para inovar em IA, além da mera fabricação de hardware, e a prova definitiva de sua aspiração a uma liderança digital completa. Seu sucesso quase imediato confirma que é possível rivalizar com os grandes gigantes ocidentais com soluções mais leves, algoritmos otimizados e um uso mais eficiente e estratégico de recursos.
Um ecossistema mais plural em escala global é bem-vindo: promove a competição, reduz os custos, diminui a probabilidade de monopolização da inovação e deve permitir uma implementação da IA mais rápida e ampla por setores de atividade. De qualquer forma, obriga as empresas americanas a repensarem sua estratégia de investimento e posicionamento global. A chegada de concorrentes com abordagens mais eficientes ao treinamento e à inferência de modelos desafia o mantra de “quanto maior, melhor”. Se as big tech americanas optarem por se abrir a um ambiente mais colaborativo ou, ao contrário, protegerem sua inovação com patentes e desenvolvimentos internos, é hoje uma incógnita. E da opção pela qual finalmente optarem dependerá em grande medida a velocidade e a amplitude com que a IA se espalhará.
Nesta dinâmica global, a Europa não pode, nem deve, ficar para trás. A UE possui um considerável acervo científico, mas até agora enfrentou um financiamento fragmentado e a ausência de grandes campeões tecnológicos dispostos a investir de forma massiva. Há esperança: a virada copernicana que estamos presenciando estas semanas na UE em termos de esforço de investimento em segurança, defesa e infraestrutura poderia em breve se estender à inovação tecnológica. A UE, além disso, conta com um fator diferencial em uma abordagem regulatória à IA centrada na proteção de direitos e na ética.
Em termos de reflexões macroeconômicas, a irrupção de alternativas mais acessíveis abre, em teoria, a uma adoção mais extensiva da IA, cujos efeitos podem ser notáveis em termos de arrasto sobre a economia global: maior adoção equivale a maior demanda por serviços de suporte, segurança, análise de dados e armazenamento. A fatia de oportunidades, portanto, se amplia. Destacados economistas como Philippe Aghion ou Daron Acemoglu apontam para o potencial de assistir a aumentos de produtividade e, potencialmente (em um horizonte não definido), a um ciclo de crescimento acelerado. No entanto, serão necessários mais ingredientes para que isso aconteça. Experiências passadas, como o impulso de digitalização dos anos noventa do século passado, apontam para a necessidade de um marco regulatório claro, políticas de fomento à concorrência e, acima de tudo, muito capital humano preparado. Sem esses elementos, o aumento do PIB global derivado do despliegue da IA poderia ficar longe de seu potencial teórico.
E quanto ao impacto sobre a inflação? A possibilidade de uma dinâmica de “duplo ciclo” (inflação primeiro, desinflação depois) semelhante a outras ondas de inovação passadas, como a eletrificação global da primeira metade do século XX, é um aspecto que nos ocupa — e preocupa — aos economistas. A lógica de uma fase inicial com risco de pressão inflacionária é evidente: o treinamento de modelos massivos demanda infraestrutura computacional, semicondutores avançados e muita energia elétrica. Todos são insumos estratégicos. A demanda por talento qualificado poderia exceder a oferta e pressionar os salários. Em uma segunda fase, de adoção e despliegue massivo, o deslocamento de tarefas repetitivas e a redução de custos de processos poderiam gerar um efeito depressor sobre a inflação. A principal incógnita é o ritmo e o horizonte em que cada fase se produzirá, assim como seu impacto sobre variáveis financeiras e política monetária.
Agora, é hora de discutir seus efeitos sobre o mercado de trabalho. A automação inteligente — uso da IA para substituir ou complementar tarefas humanas — é uma fonte de inquietação generalizada. Haverá destruição, transformação ou criação líquida de postos de trabalho? A história das inovações tecnológicas sugere que, embora certos empregos sejam perdidos, novas ocupações são geradas em novas atividades. Evitar que grandes coletivos fiquem deslocados e que a desigualdade cresça (ainda mais) em nossas sociedades exigirá formação contínua, reorientação profissional, muito investimento em educação STEAM (ciência, tecnologia, artes, engenharia e matemática) e o desenvolvimento de competências digitais transversais.
Nem tudo é otimismo. Há riscos. Uma certa deriva para o feudalismo digital é uma possibilidade real se poucas corporações concentrarem a maior parte dos dados e a capacidade de processá-los, reduzindo a concorrência e a participação social. Uma fiscalização internacional efetiva, a colaboração público-privada e a diversificação da oferta (evitando a hiperconcentração da tecnologia em poucas mãos) ajudariam nesse sentido. Outro risco reside nas tentações de deriva para estados de vigilância massiva (surveillance states) habilitados pelo uso de algoritmos de reconhecimento facial e análise massiva de metadados. Sem marcos regulatórios claros, a IA poderia se tornar uma ferramenta de controle social em detrimento de liberdades fundamentais.
O momento é fascinante e a história da inovação nos anima a pensar que, se bem gerenciadas, as revoluções tecnológicas geram um impacto profundo e positivo na produtividade e na qualidade de vida. O aumento da competição na provisão de IA quebra o statu quo de um domínio indefinido por parte de poucos gigantes americanos, abrindo a possibilidade de uma maior aceleração da adoção da IA. Mas isso não é suficiente. São necessários marcos de governança que garantam um uso responsável e equitativo da tecnologia. Governos e grandes corporações terão que investir fortemente em formação e promover a transparência e a ética para tentar alcançar um equilíbrio entre inovação, inclusão e responsabilidade social. A IA deve se tornar um pilar de prosperidade, não gerar mais desigualdade nem favorecer mais a concentração de poder.
