A-Infos (pt) France, UCL AL #364 - Política - Economia: A IA Generativa Derrubará as Big Techs? (ca, de, en, fr, it, tr)[traduccion automatica]

Em poucos anos, a IA Generativa tornou-se onipresente na mídia, 
particularmente na internet. Essa tecnologia levanta questões ecológicas 
e sociais que já foram amplamente discutidas, inclusive neste 
periódico[6]. Mas a questão que levantamos aqui é: quais são os impactos 
econômicos do surgimento dessa tecnologia? Quem a está financiando, para 
quais propósitos e com quais resultados até o momento, e com quais 
consequências para a indústria de tecnologia e a economia capitalista em 
geral?

Vale a pena fazer essa pergunta, pois a IA Generativa tem sido objeto de 
investimentos colossais nos últimos anos por grandes players de 
tecnologia, mesmo considerando as enormes receitas do setor. O retorno 
sobre o investimento é, portanto, analisado de perto pelo mundo 
financeiro. Como veremos, tem sido lento para corresponder aos riscos 
assumidos.

Desde o anúncio do ChatGPT pela OpenAI em novembro de 2022, o hype 
midiático em torno dessas tecnologias tem sido considerável, e seu 
suposto impacto na economia tem sido amplamente discutido. 
Frequentemente ouvimos previsões dramáticas sobre o impacto no emprego: 
o ChatGPT pode deixar quase todos desempregados, e não se espera que 
nenhum setor industrial seja poupado.

No entanto, a revolução prevista parece estar demorando mais do que o 
esperado. Um estudo do MIT[1]divulgado recentemente examinou a adoção 
dessa tecnologia em uma ampla gama de empresas. Os resultados destacam 
dois pontos. Primeiro, o interesse entre as empresas é avassalador: mais 
de 80% delas relatam ter lançado pelo menos um projeto interno de IA 
generativa. Essa descoberta é contrastada pelo segundo ponto: na 
esmagadora maioria dos casos (95% das empresas), esses projetos 
permaneceram em fase piloto e não tiveram nenhuma adoção real na 
produção. De forma mais geral, o estudo estima que a chegada da IA 
generativa trouxe apenas mudanças estruturais limitadas na maioria dos 
setores estudados.

Para explicar esse fenômeno, o estudo aponta para uma limitação técnica: 
a incapacidade dessas ferramentas de aprender com seus erros e usar o 
feedback do usuário para melhorar sua relevância e se adaptar ao 
contexto. A menos que um novo marco tecnológico seja alcançado, os 
impactos da IA nos métodos de produção provavelmente ficarão confinados 
a um escopo mais limitado do que o anunciado anteriormente. Isso não é 
uma boa notícia para a indústria de tecnologia, que apostou fortemente 
nos benefícios econômicos da IA generativa e precisa desesperadamente 
ver novos mercados se abrindo para gerar receitas proporcionais à sua 
aposta.

Sistemas que consomem muitos recursos
Vamos analisar mais de perto a estrutura do setor econômico que se 
esforça para nos vender essa chamada nova revolução industrial. Hoje, 
apenas um punhado de empresas está realmente desenvolvendo um negócio 
centrado em IA generativa. Elas podem ser classificadas, grosso modo, em 
três tipos de atividade.

Primeiro, há desenvolvedores de modelos de previsão como GPT ou Claude. 
Esses modelos são programas de software capazes de completar um texto 
(ou um objeto audiovisual, como uma imagem) de forma "realista", ou 
seja, semelhante aos dados fornecidos para treinamento. O negócio dessas 
empresas envolve inicialmente a extração de dados (geralmente da 
internet, legalmente ou não) e, em seguida, o uso deles durante uma fase 
de treinamento muito custosa que lhes permite refinar seus modelos. Esta 
fase requer uma enorme quantidade de computação numérica, necessitando 
de enormes fazendas de servidores equipadas com processadores de ponta. 
A empresa então monetiza o uso de seus modelos.

O segundo tipo de negócio envolve o aproveitamento dos modelos 
fornecidos pelas empresas anteriores para oferecer um serviço a 
indivíduos ou empresas. O produto mais conhecido nesta categoria é, 
obviamente, o ChatGPT, um chatbot que se baseia em modelos GPT para 
interagir com seus usuários. Existem outros serviços, por exemplo, para 
completar ou gerar código de computador. Esta categoria de participantes 
está, portanto, a jusante na cadeia de produção.

A última categoria está a montante: são as empresas que vendem o 
hardware de computador (principalmente processadores) necessário para 
treinar e usar modelos de IA generativa. Na realidade, o plural é 
supérfluo aqui. Uma empresa conseguiu conquistar um monopólio: a Nvidia, 
a maior desenvolvedora de placas de vídeo, fornece quase todos os 
processadores usados para treinar e usar modelos de IA generativa.

Frequentemente apresentadas como "desmaterializadas", as tecnologias 
digitais, e a IA em particular, dependem de imensos data centers que 
consomem imensas quantidades de energia e recursos.
Florian Hirzinger - www.fh-ap.com
Esses diferentes players, portanto, têm diferentes modelos de negócios. 
A questão é se esses modelos são viáveis de uma perspectiva capitalista. 
E aí reside o problema: de todas essas empresas, apenas a Nvidia 
consegue lucrar com seus negócios. Todas as outras estão engolindo 
quantias astronômicas de dinheiro, sem conseguir encontrar um mercado 
real para seus produtos.

Voltemos primeiro ao caso emblemático da OpenAI. A empresa se enquadra 
nas duas primeiras categorias que mencionamos: produz um modelo, o GPT5, 
que pode ser acessado por meio de vários serviços, o que a coloca na 
primeira categoria, bem como um chatbot, o famoso ChatGPT, que a coloca 
na segunda.

Anatomia de uma Bolha
O ChatGPT é de longe o mais popular de todos os serviços de IA 
existentes, com uma reputação comparável à de grandes redes sociais como 
Facebook ou Instagram. Possui 400 milhões de usuários ativos. No 
entanto, o ChatGPT apresenta duas desvantagens em comparação com as 
redes sociais: primeiro, a publicidade que gera receita para essas 
plataformas é menos integrada. Segundo, os custos de uso em relação ao 
número de usuários são significativamente maiores. Como resultado, mesmo 
as assinaturas pagas do ChatGPT estão longe de cobrir os custos de uso, 
a ponto de cada novo usuário aumentar o déficit da OpenAI.

A empresa permanece vaga sobre seus resultados financeiros. No entanto, 
estima-se que terá arrecadado US$ 4 bilhões em receita até 2024[2]. Mas 
o custo de treinamento e uso de seus modelos, por si só, é estimado em 
US$ 5 bilhões. Somando outros custos, como salários, isso resultaria em 
uma despesa de US$ 9 bilhões, representando um prejuízo líquido de US$ 5 
bilhões. Para compensar essas perdas, a OpenAI está captando recursos em 
um ritmo frenético, sem dúvida sem precedentes na história do 
capitalismo. Arrecadou US$ 10 bilhões em junho de 2025, antes de captar 
US$ 8 bilhões em agosto do mesmo ano.

Apesar desses resultados medíocres, a OpenAI é indiscutivelmente a 
empresa com melhor desempenho - excluindo a Nvidia. Outros modelos são 
muito menos utilizados e geram muito menos receita. Startups que tentam 
desenvolver serviços baseados em modelos enfrentam dificuldades 
crescentes: elas lutam para fornecer valor agregado real a outros 
setores. Os poucos serviços que oferece são, em última análise, 
limitados em variedade e frequentemente se assemelham a algum tipo de 
chatbot. A exceção a essa regra é o Cursor, um editor de código de 
computador baseado em IA que está sendo adotado de fato - sem gerar 
lucro ainda. Mesmo assim, os ganhos de produtividade para o setor de TI 
estão muito aquém dos anúncios espetaculares feitos por seus 
fornecedores[3].

A confiabilidade dos modelos também continua sendo um problema: os 
códigos gerados por IA continuam a conter imprecisões e falhas de 
segurança, e a geração de texto continua a sofrer com "alucinações" - 
por exemplo, é comum gerar referências científicas falsas. Esses 
problemas são amplificados à medida que a tarefa se torna complexa.

Outro grande problema para essas startups: elas são massivamente 
dependentes do acesso a modelos de IA (GPT, Claude, etc.). No entanto, 
como a produção de modelos representa atualmente um dreno financeiro, as 
empresas que os fornecem podem ser forçadas a aumentar massivamente seus 
preços, o que, por sua vez, tornaria o já frágil modelo econômico das 
startups que dependem deles ainda mais insustentável.

Cédric Durand, Tecnofeudalismo, La Découverte, 2020, 256 páginas, EUR 
18. Neste livro, o autor desenvolve a ideia de que os monopólios das 
GAFAM e a economia digital estão produzindo regressão social.
Degeneração
Para superar essas contradições, a indústria conta com um novo salto 
tecnológico. Mas esse caminho parece fadado ao fracasso. A qualidade dos 
modelos depende, sobretudo, da qualidade e da quantidade dos dados de 
entrada.

No entanto, a indústria está começando a ficar sem novos dados: ela já 
utilizou quase tudo o que está disponível na internet. A IA começa a 
enfrentar um problema paradoxal: uma parte cada vez maior de seus dados 
de treinamento consiste em dados sintetizados pela própria IA, o que 
leva à degeneração dos modelos[4]. Está claro que o progresso na IA está 
atingindo um patamar e que as melhorias estão se tornando cada vez mais 
marginais. O recente lançamento do GPT5 apenas aumentou essas 
preocupações, visto que o novo modelo não cumpriu suas promessas[5].

Diante desse impasse, a OpenAI e seus semelhantes serão forçados a 
restringir o acesso gratuito aos modelos, ou mesmo a degradar a 
qualidade do serviço oferecido pelo mesmo preço, ou até mesmo por um 
preço mais alto - um fenômeno já em andamento. Mas a negação está 
atualmente levando-os a intensificar uma política de investimentos 
massivos - comprando cada vez mais equipamentos - sem, por enquanto, 
conseguir expandir suas receitas.

Fabien Lebrun, Barbarie numérique, L'Échapée, 2024, 432 páginas, 22 
euros. Neste livro, o autor examina os impactos muito concretos do 
extrativismo que alimenta a economia digital.
Todo o setor está em uma posição muito frágil. As empresas de tecnologia 
embarcaram em uma corrida desesperada que se assemelha a uma bolha 
financeira. Os investimentos realizados nem sequer constituem capital 
utilizável a longo prazo - o uso intenso de processadores encurta sua 
vida útil, e a frota terá que ser renovada em poucos anos nesse ritmo. 
Se a bolha estourasse, o setor se veria com um número absurdo de 
servidores com os quais não saberia o que fazer.

As razões que levaram a essa espiral descendente são as razões 
subjacentes que fazem do capitalismo um sistema em crise perpétua. Desde 
pelo menos o início dos anos 2000, o setor de tecnologia tem sido 
construído com base no pressuposto de hipercrescimento contínuo. Nos 
últimos anos, assistimos à desaceleração desse hipercrescimento e, em 
resposta, a uma sucessão de tentativas desesperadas de reativá-lo 
artificialmente; com o "metaverso", blockchains e NFTs, e depois a IA 
generativa. Está ficando claro que esse modelo está chegando ao fim de 
suas contradições.

As ondas de choque que um colapso da IA generativa poderia produzir 
teriam consequências para a economia como um todo, cujas primeiras 
vítimas, como sempre, serão as mais vulneráveis. O tempo dirá se o 
capitalismo conseguirá se recuperar desta crise como o fez em 2008 ou 
se, pelo contrário, essas contradições levarão a convulsões mais 
profundas - para o bem ou para o mal.

Nicolas (UCL Caen)

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[1]"The GenAI Divide: State of AI in Business 2025", MIT, julho de 2025.

[2]Ver Edward Zitron, "There is no AI revolution", Wheresyoured.at, 24 
de fevereiro de 2025.

[3]Mike Judge, "Where's the Shovelware? Why AI coding claims don't add 
up", Mikelovesrobots.substack.com, 3 de setembro de 2025.

[4]"Can artificial intelligence collapse on itself?", Le Monde, 10 de 
setembro de 2023.

[5]Christophe @Politicoboytx, "ChatGPT-5 threats to burst the generative 
AI bubble", faketech.fr, 21 de agosto de 2025.

[6]"Artificial intelligence: AI at the service of the bourgeoisie", 
Alternative libertaire n.º 358, março 2025.

https://www.unioncommunistelibertaire.org/?Economie-L-IA-generative-fera-t-elle-tomber-la-Big-Tech
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